深度模型

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

传统计算机视觉方法（如光流法、卡尔曼滤波）易受干扰，需结合深度学习（如YOLO、SiamRPN++）提升抗干扰能力。
云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

N卡 英伟达Nvidia 显卡及其计算能力（Compute Capability）表

比如：AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡V100：ValueError:ThequantizationmethodawqisnotsupportedforthecurrentGPU.Minimumcapability
Panesle·2025-03-12 01:45

第20周：Pytorch文本分类入门

目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2
weixin_46620278·2025-03-12 01:44

第N2周：构建词典

本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118
OreoCC·2025-03-12 01:43

第N3周：NLP中的数据集构建

本人往期文章可查阅：深度学习总结对于初学者，NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题，处理不好就会引起shape问题（各种由于shape错乱导致的问题）。
OreoCC·2025-03-12 01:43

Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍

它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int)：指定沿着哪个维度
qq_27390023·2025-03-12 01:42

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6
Oaix Nay·2025-03-12 01:42

使用Anthropic的总结模板实现长文档摘要

本文我们将介绍如何使用Anthropic的claude-3-sonnet-20240229模板来总结长文档，该模型利用了100k的token上下文窗口，能够总结超过100页的文档。
qahaj·2025-03-12 01:12

代码随想录算法营Day57 ｜ 孤岛的总面积，沉没孤岛，水流问题，建造最大岛屿

孤岛的总面积这道题先将靠近边界线上的岛屿都放置为0，然后再用深度或者广度搜索算法去计算剩余的孤岛总面积count=0position=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]defdfs(
寂枫zero·2025-03-12 01:42

初识LangChain的快速入门指南

文心一言初识LangChain的快速入门指南可以归纳如下：一、背景介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。
109702008·2025-03-12 00:10

Unity引擎开发：2D与3D渲染技术_虚拟现实与增强现实技术

虚拟现实与增强现实技术在上一节中，我们探讨了Unity引擎中的光照和阴影处理技术，了解了如何通过不同的光照模型和阴影算法提升游戏的视觉效果。
chenlz2007·2025-03-12 00:40

Manus开源版本（免邀请满血版）下载和使用

这篇文章介绍Manus的开源版本-OpenManus下载本文头部文件，部署开源Manus模型，免去github下载慢/连接慢的烦恼Manus开源免费满血版-OpenManus关键要点OpenManus是
知识小报童·2025-03-12 00:40

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN优化。nn中的
Wis4e·2025-03-12 00:09

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解，并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释
EchoToMe·2025-03-12 00:08

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。
2501_90435375·2025-03-12 00:38

[Pytorch报错问题解决]AttributeError: ‘nn.Sequential‘ object has no attribute ‘append‘

问题运行深度学习代码的时候遇到了以下报错问题：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/anaconda3/envs/Text2HOI/lib/python3.9
Bartender_Jill·2025-03-12 00:38

llama.cpp 安装与量化（mac电脑）

llama.cpp安装与量化（mac电脑）1.创建并切换至虚拟环境2.安装llama.cpp3.安装依赖4.转换模型5.创建build目录6.生成构建文件7.编译项目8.运行量化命令9.测试量化后的模型
初七i·2025-03-12 00:32

深入解析MySQL页结构：16KB页设计与目录机制实现

这种设计并非偶然，而是经过多年实践验证的黄金平衡点：足够存储多个行记录，又能有效控制B+树层级深度。页结构的设计直接影响着数据库的存储效率、查询性能和事务特性。
·2025-03-12 00:13

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。
Wis4e·2025-03-12 00:31

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。
Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

关于FBX模型导入Unity后，在Play场景里想要选中但报错：“NullReferenceException: Object reference not set to an insta”的解决办法。

FBX导入Unity后，本想要测试通过做一个BIM模型数字孪生场景，实现Play场景下，选择构件能展示构件属性信息。
宝宝嘟嘟打雷辣·2025-03-12 00:30

智驾技术全链条解析

以下结合行业最新进展（截至2025年3月）进行深度拆解：一、感知技术：汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型：◦激光雷达：华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达，实现高精度三维建模，
TrustZone_·2025-03-12 00:28

了解rust以及cargo

它的主要目标是通过所有权（ownership）模型和借用检查（borrowchecking）来防止空指针和数据竞争等常见的编程错误Cargo是Rust的包管理器和构建系统。
RustKK·2025-03-11 23:54

怎么定义世界模型，Sora/Genie/JEPA 谁是世界模型呢？（1）

说这个问题之前先看一下什么是世界模型，它的定义是什么？首先世界模型的起源是咋回事呢？
周博洋K·2025-03-11 23:52

高效备考策略：考研英语阅读理解深度剖析

随着考研竞争日益激烈，英语作为考研的重要科目，其阅读理解部分成为了考生们的难点和重点，想要在考研英语中取得高分，必须对阅读理解部分进行深入剖析，掌握高效备考策略，本文将从考研英语阅读理解的特点、技巧和方法三个方面进行详细讲解，帮助考生提高阅读理解能力。考研英语阅读理解的特点1、题材广泛：考研英语阅读理解的题材涵盖多个领域，如经济、文化、科技、环保等，考生在备考过程中，需要广泛涉猎各类文章，提高自己
闲虎考研·2025-03-11 23:52

考研复习之记忆方法

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。
herosunly·2025-03-11 23:51

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.
瞿旺晟·2025-03-11 23:21

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python
皖山文武·2025-03-11 23:20

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。
飞300·2025-03-11 23:19

2025年工业智能对讲机有多智能？数据采集+AI不在话下！

遨游通讯推出的新一代智能对讲机，凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力，实现了语音交互的智能升级，并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合，构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系
AORO_BEIDOU·2025-03-11 22:18

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。
百态老人·2025-03-11 22:46

Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库

之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制，但知识点仅限于Deepseek内部的数据，且目前数据截止时间为2024年7月，如果我们询问一些专业性比较强的内容，则Deepseek也显得无能为力
曲幽·2025-03-11 22:15

《物联网安全特辑：从智能设备到工业控制系统的攻防博弈》

设备分层威胁模型感知层传感器数据篡改网络层无线协议劫持平台层云API滥用应用层移动APP逆向设备控制权夺取0x01固件逆向：解剖设备的灵魂固件提取三板斧方法1：OTA升级包捕获#使用Wireshark过滤
程序员没睡醒·2025-03-11 22:14

【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人

开源项目1、核心功能：该项目利用ESP32S3开发板，结合通义千问大模型，实现了一个AI语音聊天机器人。用户可以通过语音与机器人进行交互，机器人能够理解用户的语音指令并给出相应的语音回答。
驴友花雕·2025-03-11 22:44

http与https的区别

HTTPhttp是一个应用层协议，由请求和响应构成，是一个标准的客户端服务器模型。
weixin_30467087·2025-03-11 22:13

模型优化前沿趋势与行业应用实战

内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

内容概要算力安全与技术创新正在重塑全球算力生态，其核心驱动力来自异构计算、边缘计算及量子计算等前沿技术的深度融合。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

H800实战应用深度解析endofsentence

内容概要H800作为新一代计算架构的核心组件，其设计理念聚焦于高性能计算与人工智能场景的深度融合。通过模块化异构计算架构，H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

内容概要DeepSeek作为新一代智能创作平台，其核心技术突破体现在混合专家架构（MoE）与670亿参数的深度融合。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

【电机控制器】ESP32C3——持续更新

【电机控制器】ESP32C3——持续更新文章目录@[TOC](文章目录)前言一、ADC、PWM、UART二、语言模型四、参考资料总结前言使用工具：提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ADC
Kisorge·2025-03-11 21:41

STM32实时时钟（RTC）代码深度解析 | 零基础入门STM32第三十九步

主题内容教学目的/扩展视频RTC时钟的使用重点课程RTC时钟的原理，电路原理分析，固件库分析，驱动程序分析。在超级终端上显示时钟。做可修改的超级终端显示RTC的项目。师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、RTC初始化流程分析1.1时钟与备份域配置1.2初始化检测机制二、时间处理核心算法2.1闰年判断算法2.2时间戳转换（Unix时间）三、时间读取与转换3.1读取计数器值3.2星期计算算法四、中断处理机
触角01010001·2025-03-11 21:40

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。
好评笔记·2025-03-11 21:09

PythonWeb——Django框架

力求精简web.py和Tornado新生代微框架Flask和Bottle4.Web框架中的一些概念MVC（模型-视图-控制器）和MVT（模型-视图-模板）Django框架介绍Django是一个高级的
Error_exception_worn·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT
Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题，多层感知机虽然可以解决，但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活
吨吨不打野·2025-03-11 21:08

探索IT世界的宝藏：优质资源推荐与深度解析

引言在当今数字化时代，信息技术（IT）已经成为推动社会进步和经济发展的重要引擎。无论是软件开发、网络安全、数据分析，还是人工智能、云计算等领域，IT技术都在不断革新和演进。对于IT从业者、学生以及技术爱好者来说，掌握最新的技术动态和获取优质的学习资源至关重要。本文将为大家推荐一些优质的IT资源，并深入探讨如何利用这些资源提升自己的技术能力。一、优质IT资源推荐1.在线学习平台1.1Coursera
点我头像干啥·2025-03-11 21:07

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型
曲幽·2025-03-11 21:36

Poe AI推出Previews预览功能！对标Claude Artifacts！

Anthropic在发布最新模型Claude3.5Sonnet时，同时官宣了一个针对ClaudeAI重要的更新，那就是Artifacts。
AI信息Gap·2025-03-11 20:05

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域，模型训练和部署一直是重要的挑战
AI天才研究院·2025-03-11 20:03

ROS实践（三）xacro文件基础（urdf扩展）

文件常见组成部分1.命名空间声明2.定义宏3.调用宏4.定义参数5.条件语句6.转换xacro文件为urdf7.gazebo标签三、代码示例1.gazebo标签使用（仿真参数配置）2.引用仿真配置并定义机器人模型
简约少年·2025-03-11 20:33
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