深度调峰第2页

光影香江聚四海，蓝陵科技扬帆数字内容新蓝海

3月20日，第29届香港国际影视展（FILMART）圆满收官，这场亚洲顶级行业盛会吸引了34个国家和地区逾760家机构参展，搭建起全球影视产业深度对话的桥梁。

LhcyyVSO·2025-03-22 08:46

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。

qahaj·2025-03-22 08:43

装配式建筑4.0：城市发展的绿色引擎与智能未来

这一建筑模式通过智能化、绿色化、数字化技术的深度融合，重构了建筑全生命周期的生产方式，成为推动城市高质量发展的核心动力。装配式建筑4.0通过工厂化预制和现场组装，大幅提高了建设效率，缩短了工期。

资讯新鲜事·2025-03-22 07:06

SQLMesh SCD Type 2 深度解析：时间戳与列级跟踪的实战指南

在数据仓库架构中，缓慢变化维度（SlowlyChangingDimensions,SCD）是处理历史数据追踪的核心技术。SQLMesh作为新一代数据编织平台，其支持的SCDType2模型通过valid_from和valid_to双时间戳机制，为开发者提供了灵活的历史状态管理能力。本文将深入解析SQLMeshSCDType2的两种实现模式（基于时间戳与列级变更检测）、关键配置项及删除操作处理逻辑，让

梦想画家·2025-03-22 07:03

今日行情明日机会——20250321

以下是具体方向与策略建议：1.海洋经济（核心主线，政策+事件驱动）核心逻辑：板块23家涨停，梯队完整（七板至一板），神开股份（七板）打开高度，叠加海洋资源开发、碳中和政策（如海上风电、深海装备）催化，资金深度介入

人大博士的交易之路·2025-03-22 07:00

Tomcat从入门到精通：全方位深度解析与实战教程

一、Tomcat入门1.Tomcat简介ApacheTomcat，简称Tomcat，是一个开源的轻量级应用服务器，专为运行JavaServlet和JavaServerPages(JSP)技术设计。它是JavaWeb开发中最常用的Servlet容器之一，遵循JavaServlet和JavaServerPages规范，为开发者提供了一个稳定的、易于使用的部署环境。2.安装与启动安装下载最新版Tomca

墨瑾轩·2025-03-22 06:27

《Java线程池深度解析：从核心参数到饱和策略实战》

"线程池核心数设置多少合适？为什么任务队列满了会导致OOM？如何设计可降级的异步任务系统？"本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程，结合ThreadPoolExecutor源码解析核心机制，并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。一、线程池核心参数关系图解graphLRA[提交任务]-->B{核心线程是否已满?}B-->|否|C[创建核心线程执行]B-->|是|D{队列是否已满?}D-->|否

云之兕·2025-03-22 06:25

7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战

人肉推土机·2025-03-22 05:12

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts）架构，核心公式表达为：y=∑i=1nG(x

Coderabo·2025-03-22 04:41

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

硅谷企业的大数据平台架构什么样？看看Twitter、Airbnb、Uber的实践

作者：彭锋宋文欣孙浩峰来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01Twitter的大数据平台架构Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的

大数据v·2025-03-22 04:05

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

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

Ark-TS作为鸿蒙生态的核心开发语言，其设计哲学和技术细节值得让我们一起深入挖掘以下下。这篇文章将会带您和我们一起聚焦Ark-TS的状态管理机制、类型系统优化及声明式UI的底层实现，通过代码示例和原理分析，带您揭开Ark-TS高效开发的神秘面纱。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

储能EMS

储能EMS5.1系统网络结构储能EMS应用层通过与PCS的交互实现有功功率控制、无功功率控制、黑启动控制、调峰调频等储能特色功能，可以满足绝大多数储能项目的功能需求，实现储能经济利用提供了完善的、可实话的技术手段

dongzengwu·2025-03-21 23:53

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

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

RabbitMQ常见面试题及解析

它允许不同的应用程序之间进行异步通信，通过将消息发送到队列中，让消费者从队列中获取消息并进行处理，从而实现解耦、异步和削峰填谷等功能。2、核心组件与流程**Producer：**发送消息的应用。

chi_666·2025-03-21 12:09

推荐频道

深度调峰