深度神经网路第7页

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

从一名剪辑师的自白：那些年，我们一起追过的帧

每一帧的细微变化，都牵动着我的神经。现在回想起来，那些熬夜的时光，既苦涩又甜蜜。时光机里的记忆碎片还记得第一次接触剪辑软件时的手足无措，像个初入厨房的学徒，面对满屏的按钮和快捷键一筹莫展。

·2025-03-22 01:00

HarmonyOS5开发：Ark-TS 深度解析：从状态管理到性能优化，揭秘鸿蒙开发的底层逻辑

一、状态管理：Ark-TS的“神经中枢”在Ark-TS中，状态管理是驱动UI更新的核心机制。不同的状态装饰器（如@State、@Prop、@Link）各

·2025-03-22 01:00

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析

1.DeepSeek-R1大模型架构设计与技术特性1.1架构设计DeepSeek-R1作为超大规模语言模型，其核心架构设计包含以下创新：专家混合架构（MoE）采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），每个推理过程仅激活370亿参数，实现计算效率与资源利用率的突破性提升。Transformer框架增强基于改进型Transformer架构，结合多头注意力机制（MLA）与动态权重分配技术，优化了长程依

大势下的牛马·2025-03-22 00:58

深度优先搜索和广度优先搜索详细解析和区别

一、深度优先搜索（DFS）1.核心思想像探险家走迷宫，遇到岔路就选一条路走到头，无路可走时返回上一个岔路口换另一条路。

潇杨爱吃粉·2025-03-22 00:28

深度优先搜索（DFS）完全解析：从原理到 Java 实战

深度优先搜索（DFS）完全解析：从原理到Java实战@TOC作为一名程序员，你是否遇到过需要在复杂的图结构中寻找路径、检测环，或者进行树遍历的问题？

my_realmy·2025-03-21 23:26

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（二）

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（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

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

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。

yuanpan·2025-03-21 15:15

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

关于神经网络中的激活函数

激活函数（ActivationFunction）详解理解首先煮波解释一下这四个字，“函数”相信大家都不陌生，能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残，关于这个概念煮波就不巴巴了，煮波主要说一下“激活”，大家可能或多或少的看过类似于古装，玄幻，修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世，但是这一世他却被当成了普通人，指导某一时刻才会迸发出全部的能量（主

文弱_书生·2025-03-21 15:13

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征

109702008·2025-03-21 15:39

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？

文弱_书生·2025-03-21 14:07

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

基于Matlab_simulink仿真相关控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解

985计算机硕士·2025-03-21 11:37

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

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