深度机器学习第2页

开源项目亮点：打造你的DIY智能语音助手——“小爱音箱自定义固件”

开源项目亮点：打造你的DIY智能语音助手——“小爱音箱自定义固件”项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/xia/xiaoai-patch在当今智能家居设备泛滥的时代，一款能够深度定制

侯深业Dorian·2025-02-20 03:40

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在

黑白交界·2025-02-20 02:37

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

c++服务器开发·2025-02-20 02:04

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

一、引言在数据科学和机器学习领域，异常检测（AnomalyDetection）是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于

再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？

盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

核心内容模型热加载概念科普场景化描述：想象一下，你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

支付宝服务故障：背后的技术考量与社会影响

支付宝服务故障：背后的技术考量与社会影响在当今数字化高度发达的时代，支付宝作为全球领先的移动支付平台，已经深度融入人们的日常生活。

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-20 00:24

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。

·2025-02-20 00:24

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积

《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。

CS创新实验室·2025-02-19 23:36

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

编程语言的深度剖析：从语法到性能优化

引言随着软件开发的不断进化，编程语言的选择对项目的成功与否具有关键影响。今天的开发者面临着丰富多样的编程语言选择：每一种语言都有独特的优势、特性和适用场景。然而，语言的设计理念、运行机制和优化技巧背后的技术细节却常常被忽视。本文将深入剖析一些现代编程语言的技术性细节，重点关注语法设计、运行时效率、内存管理和性能优化策略。1.语法与设计理念1.1静态类型vs动态类型编程语言通常根据类型系统分为静态类

大梦百万秋·2025-02-19 23:33

深度优先探索

（个人认为）深度优先搜索算法（DFS）原理:深度优先搜索(DepthFirstSearch,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

^O^凡人多烦事·2025-02-19 22:30

《机器学习数学基础》补充资料：求解线性方程组的克拉默法则

《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点，只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为，如果用程序求解线性方程组，相对于高等数学教材中强调的手工求解，要简单得多了。

CS创新实验室·2025-02-19 22:30

DeepSeek接入大数据能做什么

接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布

PersistDZ·2025-02-19 22:59

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

——深度解析Google的Transformer架构

本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A，ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题：为什么需要自注意力机制？在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

探索并应用Copilot背后的技术：自主代理架构

Copilot技术概述Copilot是由GitHub和OpenAI合作开发的一项技术，它利用机器学习模型来理解代码上下文，并提供智能的代码补全建议。这项

花生糖@·2025-02-19 20:18

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

分布式多任务微调的协同“密码”发布时间：2025-02-19近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析

·2025-02-19 20:46

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-02-19 20:45

碳化硅（SiC）功率器件：新能源汽车的“心脏”革命与技术突围

本文将从技术原理、应用表现、技术瓶颈及车企布局等角度，深度解析SiC如何重塑行业格局。

天天爱吃肉8218·2025-02-19 20:41

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。

·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

16、《SpringBoot+MyBatis集成（4） - 性能优化 - 事务与缓存机制剖析》

SpringBoot+MyBatis集成-深度解析事务机制与缓存性能优化实践一、架构整合核心原理剖析1.1事务控制底层实现SpringBoot通过@EnableTransactionManagement

wolf犭良·2025-02-19 19:05

2020年物联网白皮书深度解析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《物联网白皮书（2020年）》深入分析了物联网的发展核心问题、趋势和挑战。物联网通过网络将各种设备连接起来，面临数据安全、设备连接标准化及海量数据处理等关键问题。该白皮书针对技术成熟度、市场渗透率及法规政策提出了策略建议，并对未来展望包括新技术应用和行业影响进行了预测。1.物联网核心问题分析1.1物联网定义与核心技术物联网（IoT）是通过信息传感设备，按照约定

你这人真狗·2025-02-19 18:31

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。

木觞清·2025-02-19 18:59

DeepSeek再传重大突破！新发布原生稀疏注意力（NSA）机制，重新定义AI效率天花板

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）2025年2月18日，中国AI领域迎来一枚“技术

shelly聊AI·2025-02-19 17:51

DeepSeek技术跟踪和本地部署实践

DeepSeek（深度求索）是一家杭州地区量化私募巨头幻方量化旗下的A

一望无际的大草原·2025-02-19 16:46

（一）大数据---Hadoop整体介绍（架构层）----（组件(3)

=============================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习

2401_84166965·2025-02-19 16:15

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme

IT古董·2025-02-19 16:12

chatgpt赋能Python-python_dag

PythonDAG学习指南在数据处理和机器学习领域，处理复杂问题通常需要执行多个任务，并按特定顺序执行这些任务。

yakuchrisfor·2025-02-19 16:11

区块链前沿技术深度洞察：开启数字信任新时代

在当今数字化浪潮中，区块链技术作为一项具有颠覆性潜力的创新，正持续演进并突破传统边界。从金融领域的革新到供应链管理的优化，从数字身份认证的重塑到去中心化应用的蓬勃兴起，区块链的影响力已渗透到众多行业和生活场景之中，而其技术进展更是为这一领域注入了源源不断的活力与机遇。一、可扩展性突破：分片与Layer2解决方案随着区块链应用的日益广泛，可扩展性成为亟待解决的关键问题。分片技术作为以太坊2.0的核心

·2025-02-19 15:36

HarmonyOS Next语音合成技术深度解析

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中的语音合成技术，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、语音合成原理与功能需求（一）基本原理在HarmonyOSNext的语音世界里，语音合成技术就像是一位神奇的魔法师，将冰冷的文字转化为生动的语

·2025-02-19 15:31

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

Java程序员面临抉择：激烈竞争下，转行大模型或是新出路，非常详细收藏我这一篇就够了！

第2阶段：机器学习与深度

大模型教程·2025-02-19 15:04

（1-2）DeepSeek概述：DeepSeek的架构概览

1.2DeepSeek的架构概览DeepSeek模型是基于经典的Transformer模型架构的，并进行了深度优化。

码农三叔·2025-02-19 15:59

机器学习:决策树

1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法，用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。

小源学AI·2025-02-19 14:22

deepseek从入门到精通（1）

3.引入引导性问题，提升生成内容的深度。4.控制提示语长度，确保生成的准确性。5.灵活运用开

低空新兵·2025-02-19 14:22

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离

小源学AI·2025-02-19 13:18

群狼调研：用专业洞察助力餐饮行业提升服务品质

群狼调研（长沙餐饮神秘顾客调查公司）作为一家拥有17年丰富经验的专业市场调研公司，致力于通过神秘顾客调查，为餐饮企业提供深度洞察，助力企业提升服务质量，赢得客户满意与忠诚。

qunlang123·2025-02-19 13:47

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部

高次超静定的人·2025-02-19 13:46

c++中什么时候应该使用final关键字？

目录一、技术原理深度解析二、关键使用场景分析1.类级别的final应用2.虚函数级别的final应用三、工业级最佳实践1.代码规范建议2.性能优化指南3.设计模式配合四、反模式与注意事项1.不宜使用场景

阳洞洞·2025-02-19 13:13

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。

软件求生·2025-02-19 12:36

探索水平视界：Horizon SDK for iOS深度解析与应用推荐

探索水平视界：HorizonSDKforiOS深度解析与应用推荐去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍在数字时代的洪流中，视频录制与摄影已不仅仅是捕捉瞬间的艺术，它更是技术创新的前沿阵地

杭律沛Meris·2025-02-19 08:40

推荐频道

深度机器学习