深度机器学习第14页

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-17 03:02

玻璃可以折射阳光，教育应该照亮未来

From深度求索玻璃可以折射阳光，教育应该照亮未来——百亿民企办学的破局之路正值高考志愿填报季，680万考生家庭陷入集体焦虑：当985毕业生涌入外卖行业，民办二本深陷"招生寒冬"，AI大厂高薪哄抢的"提示词工程师

资深设备全生命周期管理·2025-03-17 03:00

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。

这个懒人·2025-03-17 03:00

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习

xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

【深度C++】之“运行时类型识别RTTI”

0.什么是RTTI运行时类型识别（run-timetypeidentification,RTTI）功能可以获得某类型在运行时的具体动态类型，进而使用该类型的功能。动态类型指的是程序在运行时才可知的类型，与静态类型相对应。静态类型指的是编译时已知的类型。出现静态类型和动态类型定义的原因主要是面向对象的多态。当我们使用父类的指针或引用指向或引用子类对象时，表面上看使用的都是父类的函数，实际上在程序运行

Jinxk8·2025-03-17 01:49

C++设计模式-原型模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

一、基本介绍：理解"克隆"的设计哲学1.1什么是原型模式原型模式（PrototypePattern）是一种创建型设计模式，其核心思想是通过复制现有对象来创建新对象，而非传统的新建实例方式。如同生物学的细胞分裂机制，原型对象作为"母体"，通过自我复制产生完全相同的新个体。该模式在C++中通常借助拷贝构造函数或克隆接口实现，特别适用于以下场景：对象初始化成本高昂（如需要读取大文件）；系统需要动态生成多

牵牛老人·2025-03-17 00:09

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。

max500600·2025-03-16 23:04

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，

a小胡哦·2025-03-16 23:02

vue2和vue3的diff算法有什么区别？

diff整体策略为：深度优先，同层比较。Vue2和Vue3中的diff算法的主要区别：1、vue2的diff算法vue2使用了经典的di

浮生无聊·2025-03-16 22:27

清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式

清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。

硅基打工人·2025-03-16 22:55

高效安全免费解压缩神器全面深度剖析

❤亲爱的小伙伴们，我不定期分享好玩有趣的软件！部分小伙伴有这个需求，为了不错过我们的每一次分享，请大家记得回复互动留言，及时联系就能找到你需要的宝贝，这样大家每天都可以接收和享受到好玩有趣的推送了！❤❤❤你无需担心试用过期或反复提示购买的问题，解压缩神器国际版本承诺永久免费，让你可以无负担地享受压缩服务。在数据压缩与解压领域，一款高效、安全且易用的工具无疑是每位用户的首选。解压缩神器，作为一款的免

山峰999·2025-03-16 22:24

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

IP系统中的SDP会话描述协议深度解析（一）

SDP核心概念会话描述协议（SessionDescriptionProtocol，简称SDP）作为多媒体会话的元数据载体，其规范定义详见RFC4566标准文档（"https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4566"）。该协议作为跨平台会话描述的通用语法框架，广泛应用于SIP通信系统、RTSP流媒体传输、电子邮件服务及Web服务体系，在广播电视行业的IP化进程

一个广电工程师·2025-03-16 20:14

YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息

因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力

一勺汤·2025-03-16 19:04

Spring深度学习 — 关于 Spring

下面将对Spring进行一个整体认知和学习，对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾，如文中有写的不对的地方，还望不吝指教。

搬运Gong·2025-03-16 19:04

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

1.1 网络爬虫简介

网络爬虫狭义上的理解:利用标准网络协议(如HTTP、HTTPS等)，根据网络超链接和信息检索方法(如深度优先)遍历网络数据的软件程序。网络爬虫功能

lwen.steven·2025-03-16 17:22

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

Webpack vs Rollup vs Parcel：构建工具深度对比

文章目录1.核心特性对比1.1功能定位1.2技术架构对比2.配置与使用2.1Webpack配置示例2.2Rollup配置示例2.3Parcel使用示例3.性能对比3.1构建速度3.2输出质量4.生态系统4.1插件生态4.2学习曲线5.适用场景分析5.1Webpack适用场景5.2Rollup适用场景5.3Parcel适用场景6.优缺点总结6.1Webpack6.2Rollup6.3Parcel7.

北辰alk·2025-03-16 16:42

Python--读取mat文件

最近在进行学习深度学习过程中，遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据，需要用python读取出来处理，于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法：使用hdf5库来读取mat文件

一头大学牲·2025-03-16 16:41

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

AI笔记——语音识别

随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语

Yuki-^_^·2025-03-16 15:07

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，

zzlyx99·2025-03-16 15:01

深度学习处理时间序列（2）

在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。

真智AI·2025-03-16 13:49

深度好文图解 RocketMQ 的系统架构

今天给大家分享一篇学习RocketMQ系统架构核心知识点的梳理和总结,在讲解时力求精简、通俗易懂，通过图解来给正在学习RocketMQ的小伙伴带来帮助。RocketMQ是阿里巴巴的分布式消息中间件，在2012年开源，在2017年成为Apache顶级项目。1集群架构RocketMQ的集群架构如下图：从上图可以看到，整个集群中有四个角色：NameServer集群、Broker主从集群、Producer

橘野禾·2025-03-16 13:18

财务管理核心知识深度剖析

目录财务管理核心知识深度剖析一、财务指标计算：企业财务状况的量化洞察二、成本计算方法：企业成本管控的核心策略三、财务分析方法：解读企业财务密码的钥匙在华为财经笔试的知识体系中，第二章财务管理核心知识是重中之重

阿贾克斯的黎明·2025-03-16 13:46

RISC-V架构 vs ARM架构：硬件工程师的深度对比

引言在嵌入式系统和处理器设计领域，RISC-V和ARM架构是两大热门选择。作为硬件工程师，了解这两种架构的优缺点以及适用场景，对于选择合适的处理器至关重要。本文将从技术特性、生态系统、开发成本和未来趋势等方面，深入对比RISC-V和ARM架构，帮助你在项目中做出更明智的决策。1.架构设计：精简vs成熟RISC-V：开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算（RISC）原则的开源指令集架构（I

ICGOODFIND1·2025-03-16 12:15

《黑客攻防从入门到精通：工具篇》全15章万字深度总结——从工具解析到实战攻防，构建完整网络安全知识体系

目录一、书籍核心逻辑与学习路径二、核心模块与工具深度解析模块1：信息收集与网络扫描模块2：渗透测试与漏洞利用模块3：密码攻防与身份认证模块4：恶意程序攻防模块5：网络追踪与反追踪模块6：系统加固与数据防护三

予安灵·2025-03-16 12:14

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

Python3【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具一、项目概述1.开发背景：田径比赛的成绩统计需要快速准确的计算选手成绩，传统人工计时和统计效率低且易出错。

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

Oracle 数据库基础入门（七）：触发器与事务的深度探究

在Oracle数据库的生态系统中，触发器与事务是构建可靠、高效数据处理流程的关键组件。触发器能够自动响应特定数据库事件执行预设操作，而事务则确保一组数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。对于Java全栈开发者而言，深入理解并熟练运用触发器与事务，不仅能提升数据库操作的精细化程度，还能为构建稳健的企业级应用提供坚实支撑。让我们一同深入探索Oracle数据库中的触发器与事务。目录一、触发器（一）

Aphelios380·2025-03-16 11:06

Java:DDD领域驱动设计深度解析（全览）

Java:DDD领域驱动设计深度解析（全览）在软件开发的世界里，我们总在寻找那把打开业务之门的钥匙。

以恒1·2025-03-16 11:35

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。

木子算法·2025-03-16 11:32

基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系

sj52abcd·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI

2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法

程序员奇奇·2025-03-16 10:28

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨

喵了个AI·2025-03-16 10:27

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

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