深度滤波器

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。
凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
墨染辉·2025-03-21 21:33

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。
点我头像干啥·2025-03-21 20:24

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。
幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
Nerous_·2025-03-21 19:15

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。
kanhao100·2025-03-21 18:07

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。
Mark White·2025-03-21 17:01

用Python实现SFM

SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法，它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置，估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中，你可以使用OpenCV库来实现SFM。
薄辉·2025-03-21 17:30

存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案

在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-21 17:57

Kafka深度解析

本文转发自Jason’sBlog，原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。
GarfieldEr007·2025-03-21 17:55

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图
小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。
kanhao100·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代

Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
水熠芝Dark-Haired·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具
裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。
ajie1117·2025-03-21 16:17

EN 71-3测试

以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求
南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

传统金融和分布式金融

文章目录传统金融和分布式金融一、传统金融机构的核心问题深度剖析1.支付与清算系统的结构性缺陷2.金融排斥（FinancialExclusion）的根源3.中心化风险的爆发与传导二、DeFi的技术突破与创新机制
倒霉男孩·2025-03-21 14:31

2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳申报指南：方向解析、条件详解与实操攻略

本文深度解析申报方向、条件、资金支持比例，并提供七大行业改造实例与申报策略，助您抢占政策红利先机。
卧涛西安17391873147·2025-03-21 13:59

GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节

GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
weixin_30777913·2025-03-21 13:28

AI实干家：HK深度体验-【外2篇-香港“千年地契”解析之政策背景、优势与投资传承特点】

香港的“千年地契”通常指999年租期的地契，这种超长租期在香港土地历史上确实存在，但在现代政策下已不常见。以下从香港土地政策、税收政策、投资价值和家庭传承角度，详细分析“千年地契”与普通租期地契的区别，并探讨太平山物业的情况。一、香港“千年地契”是什么？定义与历史背景香港的“千年地契”实际上是指999年租期的地契，而非真正的永久业权（Freehold）。在法律和实际操作中，999年租期被视为“准永
SZ0771·2025-03-21 13:23

生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究

一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中，生成式对抗网络（GAN）作为一项突破性技术，为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界，以独特的对抗学习
辛迎蕌·2025-03-21 13:50

第二十九篇 数据仓库与商务智能：技术演进与前沿趋势深度解析

声明：文章内容仅供参考，需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标，仅作技术描述；代码示例为交流学习用途，部分参考开源文档（Apache2.0/GPLv3）；案例数据已脱敏，技术推荐保持中立；法规解读仅供参考，请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。目录一、核心差异：技术定位与实现路径1.1核心能力矩阵二、协同关系：现代数据供应链的双引擎2.1数据价值链协同2.2典型技术栈集成三、前沿技术动态（2
随缘而动，随遇而安·2025-03-21 12:18

AI实干家：HK深度体验-【第3篇-香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析】

以下是香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析，涵盖货币流通量、存货款规模、资本市场活跃度、国际贸易、外资及外汇储备等关键指标，结合最新公开数据及全球金融中心排名动态：一、货币流通量（M0-M1-M2）由于城市层面货币供应量（M0、M1、M2）数据通常由国家统一统计，以下以金融机构本外币存款余额（反映广义货币M2的存量规模）为主要参考：城市本外币存款余额（2024年末）增速（
SZ0771·2025-03-21 12:18

锥面箍接/快拆环突破！拆装效率飙升200%，终结机器人螺丝拆装时代

一、技术原理深度剖析1.痛点定位：高动态场景下的散热与防护两难当前四足机器人的计算单元面临两大挑战：散热瓶颈：传统刚性固定导致接触热阻增加30%以上（见热成像对比数据
CodePatentMaster·2025-03-21 12:42

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》

在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和业界竞相探索
·2025-03-21 12:07

密码学协议在SSL/TLS证书体系中的深度解析

摘要：本文从密码学协议演进视角，系统剖析SSL/TLS证书体系的实现机理与安全边界。聚焦TLS1.3协议标准，揭示椭圆曲线密码体制(ECC)与混合密钥交换机制的协同运作，探讨证书透明度(CT)系统的密码学验证模型，并构建后量子时代数字证书的迁移路径框架。一、SSL/TLS协议栈的密码学架构演进X.509证书的密码学基因由PKI体系决定，其信任锚点植根于CA机构的数字签名算法选择。TLS1.3协议废
·2025-03-21 11:36

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道
星霜笔记·2025-03-21 11:34

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
y江江江江·2025-03-21 10:31

react 技术栈请问该如何优化 DOM 大小

针对React应用中DOM大小过大的问题，以下是详细的优化方案和具体操作步骤，帮助你提升Lighthouse性能评分和用户体验：一、问题根源分析DOM大小过大（如超过1500个节点或深度超过32层）会导致
混血哲谈·2025-03-21 10:30

【DeepSeek】 全方位使用指南————简版

一、平台概述DeepSeek（深度求索）是专注实现AGI的中国的人工智能公司，提供多款AI产品：智能对话（Chat）文生图（Art）代码助手（Coder）API开发接口企业定制解决方案二、注册与登录2.1
諰.·2025-03-21 10:59

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
小众AI·2025-03-21 10:57

AI赋能视频创作：蓝耘MaaS与海螺AI技术的深度融合

云边有个稻草人-CSDN博客目录一、蓝耘MaaS平台概述（1）平台的模块化设计（2）蓝耘MaaS的灵活性与扩展性（3）蓝耘MaaS的安全性与隐私保护二、海螺AI视频模型简介（1）海螺AI的核心技术（2）海螺AI的视频生成流程（3）海螺AI的应用场景三、在蓝耘Maas平台如何使用海螺AI生成视频（1）注册蓝耘平台账号（2）点击MaaS平台（3）点击视觉模型并选择l2V-01视频模型（4）体验图片生成
云边有个稻草人·2025-03-21 09:20

架构设计的灵魂交响曲：系统设计各维度的深度解析与实战指南

引言:系统设计的背景与重要性在快速变化的技术环境中，数字化转型成为企业生存与发展的核心驱动力。系统设计能力不仅是技术团队的核心竞争力，也是推动业务创新和提升整体效率的关键因素。根据Gartner的研究，超过70%的数字化转型项目未能实现预期结果，这强调了有效系统设计的重要性。企业需通过科学合理的系统设计来应对市场变化、用户需求和技术发展，从而实现更高的业务价值。文章将深入探讨架构设计的各个维度，通
领码科技·2025-03-21 09:19

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

利用多个LLM的协同能力，可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差，并优化洞察生成的深度和精准度。
一ge科研小菜菜·2025-03-21 09:15

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

Android Compose 图标按钮深度剖析：从源码到实践(四)

AndroidCompose图标按钮深度剖析：从源码到实践一、引言在现代Android应用开发中，用户界面的交互性和美观性至关重要。
&有梦想的咸鱼&·2025-03-21 08:37

从 @SpringBootApplication 出发，深度剖析 Spring Boot 自动装配原理

在SpringBoot的开发旅程中，@SpringBootApplication注解堪称开启便捷开发之门的钥匙。它不仅是一个简单的注解，更是理解SpringBoot自动装配原理的重要入口。接下来，我们将以@SpringBootApplication为切入点，深入探究SpringBoot自动装配的奥秘。一、@SpringBootApplication注解剖析@SpringBootApplicatio
程序员顾茗·2025-03-21 08:07

精挑20题：MySQL 8.0高频面试题深度解析——掌握核心知识点、新特性和优化技巧

1.MySQL8.0中，为什么查询缓存被移除？答案：原因：查询缓存对频繁更新的表效果差，任何对该表的写操作都会清空所有相关缓存，导致缓存命中率低，反而增加开销。替代方案：使用应用层缓存（如Redis）。优化查询和索引，减少对缓存的依赖。MySQL8.0改进：通过索引优化、并行查询等提升性能，弥补查询缓存缺失的影响。2.InnoDB的行锁和表锁分别在什么场景下使用？答案：行锁：高并发场景下更新或查询
dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-21 07:04

浏览器 DOM 深度解析：从节点类型到遍历操作的全攻略

一、DOM核心概念与节点类型DOM（文档对象模型）是浏览器提供的核心API之一，用于将HTML文档转换为可操作的对象树结构。其核心设计遵循树形结构，每个节点都继承自Node接口，主要分为以下类型：1.基础节点类型Element：对应HTML标签，包含属性和子节点（）Text：文本内容节点Comment：注释节点Document：文档根节点，通过document全局对象访问（）2.特殊节点类型Doc
码农的时光故事·2025-03-21 07:01

浏览器工作原理深度解析（阶段一）：从 URL 到页面渲染的完整流程

一、浏览器工作流程概述作为前端开发者，我们每天都在与浏览器打交道，但多数人对其内部工作机制却知之甚少。实际上，浏览器的核心功能就是将用户输入的URL转换为可视化的网页。这一过程大致分为六个关键步骤：网络请求：通过HTTP/HTTPS协议获取页面资源构建DOM树：解析HTML代码生成文档对象模型样式计算：解析CSS规则并应用到对应元素布局渲染：计算元素位置和尺寸生成渲染树合成优化：将渲染层合并为位图
码农的时光故事·2025-03-21 07:31

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。
AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。
AI天才研究院·2025-03-21 07:57

解锁豆瓣高清海报(三)从深度爬虫到URL构造，实现极速下载

脚本地址:项目地址:GazerPosterBandit_v2.py前瞻之前的PosterBandit.py是按照深度爬虫的思路一步步进入海报界面来爬取,是个值得学习的思路,但缺点是它爬取慢,仍然容易碰到豆瓣的
dreadp·2025-03-21 06:52

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。
AI天才研究院·2025-03-21 06:17

补偿算法之相位补偿算法

例如，在电机调速系统中，为了提高系统在高速运行时的稳定性，可能会采用相位超前补偿算法，通过在控制回路中添加适当的滤波器或控制器结构，使系统在高频段的相位提前，从而增加相位裕度，防止系统出现振荡或失稳现象
傻童:CPU·2025-03-21 05:43

leetcode刷题（javaScript）——栈、单调栈相关场景题总结

栈可以用于解决深度优先搜索（DFS）中的回溯问题，如组合、排列等。栈还可以用于解决某些需要“后进先出”（LIFO）特性的问题，如某些遍历
三月的一天·2025-03-21 05:12

每日一题——二叉树的深度

二叉树的最大深度问题描述示例方法一：递归法代码实现代码解析方法二：层次遍历（广度优先搜索）代码实现代码解析总结问题描述给定一个二叉树的根节点root，返回其最大深度。
tt555555555555·2025-03-21 04:40

深度解析 React useRef Hook 的使用

useRef返回一个可变的ref对象，其.current属性被初始化为传入的参数（initialValue）。返回的ref对象在组件的整个生命周期内持续存在。命令式地获取及操作DOM：functionTextInputWithFocusButton(){ //通过useRef创建并获取Dom元素 constinputEl=useRef(null);   constonButtonClick=()=
Jason Ma丶丶前端工程师·2025-03-21 04:06
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