深度神经网路第6页

云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践：技术突破与应用革新

云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek（深度求索）作为前沿AI模型的代表，通过与云计算的深度融合，在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。

荣华富贵8·2025-02-26 13:23

DeepSeek：通用人工智能的探路者与技术革新者——从技术架构到应用生态的全方位解析

一、DeepSeek的发展历程：中国AGI先锋的崛起DeepSeek（深度求索）成立于2023年，是中国人工智能领域的一颗新星。

sanggou·2025-02-26 13:21

01 目录-具身智能学习规划

具身智能（EmbodiedIntelligence）强调智能体通过身体与环境的动态交互实现学习和决策，是人工智能、机器人学、认知科学和神经科学交叉的前沿领域。

天机️灵韵·2025-02-26 12:48

DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升

DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。

Coderabo·2025-02-26 12:15

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow

一个处女座的程序猿·2025-02-26 11:43

训练神经网络出现nan

在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞135次，收藏489次。常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deepmodel

崧小果·2025-02-26 11:12

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

——从政务到医疗，解析国产大模型的创新实践与未来图景引言：DeepSeek的技术定位与行业价值DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的新锐力量，凭借"低成本、高精度、强场景适配"的差异化优势，在短短两年内实现了从技术研发到行业落地的跨越式发展

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

揭秘短视频矩阵账号系统开发逻辑

数据分析与处理：对采集的数据进行清洗、整合，并执行深度分析。例如，评估每个账号的影响力指数，识别其关注者群体特征

VV：zuihaodeanpai0108·2025-02-26 11:39

DeepSeek：大模型时代的“破局者”

DeepSeek，中文名深度求索，是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司，由知名量化资管巨头幻方量化创立，法定代表人系裴湉。

qq_44233281·2025-02-26 10:02

深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人

文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L

皮皮冰燃·2025-02-26 10:02

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

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。

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

Spring Quick - 企业级Spring Boot快速启动框架深度解析

SpringQuick，顾名思义，是作者本人创建的一个基于SpringBoot+MyBatis-Plus+Sa-Token+Knife4j等框架结构搭建的一个企业级脚手架，方便企业及开发人员直接上手使用。并在项目中集成常用工具类，如MyBatis-Plus-Generator，Redisson等。还整合了整个项目代码四层架构规范（代码生成同时配置此规范）、统一响应体设计、业务异常、切面异常规范、切

Jing_saveSlave·2025-02-26 08:51

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s

别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

07 Java 工程师面试技巧篇

二、核心技巧2.1会的问题要回答全面有深度面试的关键是：别人会的，你掌握的更全面；别人不太会的你会，你能回答地更有深度。

明明如月学长·2025-02-26 08:49

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列

学步_技术·2025-02-26 08:19

点云配准（点云拼接）论文综述

随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综

点云SLAM·2025-02-26 08:47

Vue 与 React 深度对比：从代码到原理的全方位解析

本文将从代码风格、底层原理、API设计、性能优化、生态系统等多个维度，对两者进行深度对比，助你在技术选型时做出明智决策。

北辰alk·2025-02-26 08:46

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。

山海青风·2025-02-26 07:42

【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍

【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？

知识靠谱·2025-02-26 07:12

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。

算法资料吧！·2025-02-26 06:06

天锐蓝盾终端安全管理系统：办公U盘拷贝使用管控限制

天锐蓝盾终端安全管理系统以终端安全为基石，深度融合安全、管理与维护三大要素，通过对桌面终端系统的精准把控，助力企业用户构筑起更为安全、稳固且可靠的网络运行环境。

Tipray2006·2025-02-26 06:05

golang深度学习-基础篇

基础数据结构及类型字符型-stringstring是Go标准库buildin内置的一个基础数据类型。string是由8比特字节的集合，通常不一定是UTF-8编码的文本。string可以为空(长度为0)，但不会是nil。stringisthesetofallstringsof8-bitbytes,conventionallybutnotnecessarilyrepresentingUTF-8-enc

老狼伙计·2025-02-26 06:34

《白帽子讲Web安全》爬虫对抗：技术演进与攻防博弈

《白帽子讲Web安全》一书中，作者吴翰清和叶敏以技术深度与实战视角系统剖析了爬虫技术的演进与反爬虫对抗的核心逻辑。本文结合书中内容，从爬虫发展、行业挑战、反爬方案及对抗策略等维度总结核心观点。

予安灵·2025-02-26 06:34

Golang深度学习

前言在2009年，Google公司发布了一种新的编程语言，名为Go（或称为Golang），旨在提高编程效率、简化并发编程，并提供强大的标准库支持。Go语言的设计者们希望通过Go语言能够解决软件开发中的一些长期存在的问题，比如并发编程的复杂性、垃圾回收机制的效率以及跨平台的兼容性等。以下是Go语言的一些关键背景和特性：并发编程Go语言内置了并发原语，如goroutines和channels，这使得并

老狼伙计·2025-02-26 06:32

刷题记录4---二叉树的中序遍历+对称二叉树+二叉树的最大深度+翻转二叉树+二叉树的直径

前言所有题目均来自力扣题库中的hot100，之所以要记录在这里，只是方便后续复习94.二叉树的中序遍历题目：给定一个二叉树的根节点root，返回它的中序遍历。示例1：输入：root=[1,null,2,3]输出：[1,3,2]示例2：输入：root=[]输出：[]示例3：输入：root=[1]输出：[1]解题思路：【递归】中序遍历即先遍历左节点，再遍历根节点，最后遍历右节点；可采用递归的方法，也可

热巴的小哥哥·2025-02-26 06:59

自动驾驶之BEV概述

对于单个传感器：通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题，但是往往精度不高。对于自动驾驶，往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。

maxruan·2025-02-26 05:58

Genesis：AI驱动的天空盒深度纹理自动生成工具

Genesis：AI驱动的天空盒深度纹理自动生成工具genesis项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/genesis4/genesis项目介绍Genesis是一个实验性的

羿妍玫Ivan·2025-02-26 05:27

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

在人工智能与机器学习蓬勃发展的当下，数据处理成为关键环节。高维数据在带来丰富信息的同时，也引入了计算复杂度高、过拟合风险增大以及数据稀疏性等难题。降维算法应运而生，它能将高维数据映射到低维空间，在减少维度的同时最大程度保留关键信息。主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）作为两种常用的降维算法，在人工智能领域应用广泛。本文将深入探讨它们的原理。PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差

·2025-02-26 05:01

深度求索：解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异

深度求索：解析DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1

walkskyer·2025-02-26 05:53

【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析

考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与RAG的工作流程惊人相似：预习阶段→文档预处理与向量化划重点→语义检索与上下文压缩作答→增强生成与结果校验技术原理：记忆的神经编码理论人类海马体的记忆编码机

什么都想学的阿超·2025-02-26 04:51

37、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-2、自动梯度计算

importnumpyasnpclassTensor(object):'''importnumpyasnp：导入numpy库，用于处理数组相关操作。classTensor(object)：定义了一个名为Tensor的类，继承自object。__init__方法是类的构造函数，用于初始化Tensor对象：self.data=np.array(data)：将传入的data转换为numpy数组并存储在s

小宇爱·2025-02-26 04:46

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。

mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-26 03:45

Amazon Aurora深度探索（一）

【导语】Amazon的Aurora自从问世，就备受关注，其性能和实现架构是被关注的热点。2017年，Amazon发表了一篇论文，披露其实现的一些技术细节。本文在此背景下，对Aurora系统的实现从整体架构、存储、事务处理三个方面进行深入探讨，并从数据库内核技术实现的角度对Aurora做了一定的推测。2017年，Amazon在SIGMOD上发表了论文《AmazonAurora:DesignConsi

仲培艺·2025-02-26 03:44

使用django调用deepseek api，搭建ai网站

以下是关于DeepSeek的一些详细介绍：1.公司背景DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，致力于通过创新的技术和算法，推动人工智能领域的发展。

陈王卜·2025-02-26 03:42

DirectX12（D3D12）基础教程二“纹理”

1.读取图片信息大小，像素深度BPP，d3d12所要的格式,数据。

指掀涛澜天下惊·2025-02-26 02:38

【react】进阶教程02

目录一、深度性能优化1.列表渲染优化（虚拟列表）2.使用WebWorkers处理CPU密集型任务二、复杂状态管理场景1.全局状态分层（Context+useReducer）2.异步状态管理中间件（ReduxThunk

咔咔库奇·2025-02-26 02:08

高频Tick数据：五档期货Level2深度解析20241224

高频Tick数据：五档期货Level2深度解析20241224高频Tick五档期货Level2数据，作为一种先进的金融市场分析工具，以其一秒四次的高频更新，为投资者揭示了市场的微观结构。

level2Tick·2025-02-26 02:08

Mamba架构深度解析：基于状态空间模型的线性复杂度序列处理实战指南（附代码+案例

一、技术原理：状态空间模型与线性复杂度数学推导1.传统状态空间模型（SSM）连续系统描述：h′(t)=Ah(t)+Bx(t)y(t)=Ch(t)+Dx(t)\begin{aligned}h'(t)&=Ah(t)+Bx(t)\\y(t)&=Ch(t)+Dx(t)\end{aligned}h′(t)y(t)=Ah(t)+Bx(t)=Ch(t)+Dx(t)离散化后（零阶保持法）：hk=Aˉhk−1+Bˉ

燃灯工作室·2025-02-26 02:33

《流程思维》：解码流程管理本质，赋能企业高效进化

书中不仅以生态化视角重新定义流程，更结合数字化时代背景，剖析IT系统、数据资产与流程管理的深度融合路径，并通过大量制造业、服务业案例，揭示流程

·2025-02-26 01:28

大模型学习路线与资源推荐

深度学习入门神经网

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

如何通过提示词更好地利用AI

如何通过提示词工程释放AI的全部潜力：7个深度优化技巧前言：为什么提示词决定AI的输出质量？在人工智能对话系统的使用中，提示词（Prompt）就像开启宝藏的密码钥匙。

lally.·2025-02-26 00:55

XSS 与 CSRF 攻击你了解多少呢

一、XSS攻击深度剖析（一）概念溯源与攻击本质XSS，即跨站脚本攻击，其核心在于攻击者利用网站对用户输入数据处理的漏洞，将恶意脚本注入网页。

银之夏雪丶·2025-02-26 00:24

告别 `if - else`：策略模式与 `return` 语句的深度解析与应用

一、引言在编程领域，if-else语句我们再熟悉不过了。它简单易用，是构建程序逻辑的常用方式。可一旦业务变得复杂起来，大量嵌套的if-else代码就会像乱麻一样，把代码的可读性、可维护性和扩展性都搞得一团糟。本文就来好好讲讲怎么用策略模式和合理运用return语句，把代码从这团乱麻里解救出来，让代码结构更清晰、更高效。二、return语句：简化if-else的得力助手（一）代码瘦身与逻辑明晰当if

银之夏雪丶·2025-02-26 00:53

React 中的受控组件与非受控组件：深度剖析与实战应用

一、引言在如今的前端开发里，React可是响当当的角色，是咱搭建用户界面的得力帮手。一碰到表单处理和用户输入交互这些事儿，受控组件和非受控组件就派上大用场了，它们就像是两种不一样的工具，各有各的厉害之处。要是咱能把它们摸透了，知道啥时候用啥，那开发出来的React应用肯定既好用又靠谱，用户体验也差不了。二、受控组件（一）定义咋来的受控组件，简单讲，就是让表单元素的值跟React组件的state绑得