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回溯法-子集树递归树-装载问题

回溯法深度优先策略（回忆深度优先遍历二叉树思路）解题步骤：1)针对所给问题，定义问题的解空间；例如，n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。

王安安的记录·2025-03-11 07:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析

Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList的并发陷阱2.HashMap的并发灾难3.HashSet的隐藏风险三、线程安全解决方案对比

yang789022·2025-03-11 05:07

数巅科技携手智慧足迹深耕行业大模型应用

智慧足迹拥有丰富的系统集成经验，数巅科技拥有领先的AI大模型应用技术能力和专业知识，双方将充分发挥各自优势，在AI大模型应用领域展开深度合作：双方将联合研发企业级大模型场景化应用。

Dipeak数巅科技·2025-03-11 05:07

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断

JVM内存深度解析：堆内与堆外内存的监控与诊断一、引言在Java应用中，JVM（JavaVirtualMachine）的内存管理至关重要。其中，堆内内存和堆外内存是两个核心概念。

猿泰山·2025-03-11 05:33

我与DeepSeek的深度实践：重新定义智能编程的边界

经过200+小时的深度使用，我在实际项目中验证了其惊人潜力，本文将分享最具实践价值的经验总结。

一叶孤舟111·2025-03-11 05:33

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元

AI-NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。

DeepSeek+NAS·2025-03-11 02:04

Android Retrofit 框架注解定义与解析模块深度剖析(一)

一、引言在现代Android和Java开发中，网络请求是不可或缺的一部分。Retrofit作为Square公司开源的一款强大的类型安全的HTTP客户端，凭借其简洁易用的API和高效的性能，在开发者社区中广受欢迎。Retrofit的核心特性之一便是通过注解来定义HTTP请求，这种方式使得代码更加清晰、易读且易于维护。本文将深入Retrofit框架的源码，对其注解定义与解析模块进行全面且细致的分析，揭

&有梦想的咸鱼&·2025-03-11 01:01

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

在科技飞速发展的今天，量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。量子计算，基于量子力学的奇妙特性，如量子比特的叠加与纠缠，展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态，实现并行计算，这使得量子计算机在处理某些特定问题时，具备指数级加速

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

DeepSeek源码解析（2）

在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。

完美代码·2025-03-11 00:25

PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割

前言PointNet是直接对点云进行处理的，它对输入点云中的每一个点，学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，但局部特征提取能力较差，这使得它很难对复杂场景进行分析。PointNet++核心是提出了多层次特征提取结构，有效提取局部特征提取，和全局特征。目录一、PointNet1.1PointNet思路流程1.2Poi

一颗小树x·2025-03-11 00:54

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

DeepSeek的发展背景与前景分析

DeepSeek（深度求索）作为中国人工智能领域的代表性企业，凭借其技术创新与战略布局，在短时间内迅速崛起，并在全球AI领域引发广泛关注。

盐都不盐·2025-03-11 00:50

洛谷 P3884 [JLOI2009] 二叉树问题

P3884[JLOI2009]二叉树问题题目描述如下图所示的一棵二叉树的深度、宽度及结点间距离分别为：深度：444宽度：444结点8和6之间的距离：888结点7和6之间的距离：333其中宽度表示二叉树上同一层最多的结点个数

exm-zem·2025-03-10 23:18

windows11家庭版安装ubuntu子系统训练深度模型

文章目录环境准备前提条件安装环境安装Hyper-V安装Linux分发版升级WSL内核启用虚拟机功能安装ubuntu24.04安装桌面环境安装远程控制软件xrdp从Windows启动桌面版Ubuntu环境准备前提条件windows机器需要支持虚拟化，并且需要在BIOS中开启虚拟化技术，因为WSL2基于hyper-V，查看是否开启虚拟化：按住Windows+R输入cmd打开命令行，输入systemin

吃水果不削皮·2025-03-10 23:16

Orbbec 深度相机SDK（Python）

1、支持系统1）开发板ARM32和ARM642）window系统2、支持的Orbbec深度摄像头型号1）AstraPlus2）AstraPro3）Astramini4）Deeyea5）Gemini3、代码功能

-烂笔头-·2025-03-10 22:11

【忍者算法】深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode 104 二叉树的最大深度

深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode104二叉树的最大深度生命的高度：理解树的深度想象一棵树，它从地底向天空生长。树的深度不仅仅是枝干的长度，更是生命的垂直延伸。

忍者算法·2025-03-10 22:35

清华 DeepSeek 1-6 册手册雷霆出击：荡尽 AI 多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途

清华DeepSeek1-6册手册雷霆出击：荡尽AI多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途在人工智能领域风云变幻、技术迭代日新月异的今天，每一次关键知识与技术的革新都可能成为推动行业发展的重要契机。

2501_90771647·2025-03-10 21:02

清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临：冲破AI迷雾，决胜深度进阶辉煌之路

清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临：冲破AI迷雾，决胜深度进阶辉煌之路在科技迅猛发展的时代，AI已经成为推动各行业变革的核心力量。

2501_91080101·2025-03-10 21:02

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

2025最新Linux系统深度优化指南：20个核心技巧与实战案例解析

emmm形成中·2025-03-10 19:15

2025年主流AI工作流工具对比与深度洞察

直击痛点、痒点、爽点：2025年主流AI工作流工具对比与深度洞察在AI工具井喷的2025年，创作者们既享受技术红利，也面临选择困境。

Jing_saveSlave·2025-03-10 19:45

深度解析前端页面性能优化

1.优化页面加载性能1.1减少HTTP请求问题：过多的HTTP请求会增加页面加载时间。解决方案：合并CSS和JavaScript文件。使用CSSSprites合并小图标。使用字体图标（如FontAwesome）代替图片图标。代码示例：合并CSS和JavaScript1.2使用CDN加速静态资源加载问题：静态资源加载速度受服务器地理位置影响。解决方案：将静态资源（如图片、CSS、JavaScript

冬冬小圆帽·2025-03-10 19:42

ONNX GraphSurgeon详细介绍

它允许开发者在ONNX模型的图结构中进行修改、优化、插入节点、删除节点以及其他图结构操作，是在深度学习推理部署过程中非常有用的工具。

Lntano__y·2025-03-10 19:12

benchmark和baseline的联系与区别

在深度学习算法中，benchmark（基准）和baseline（基线）是两个常用的概念，用于评估算法的性能和进行比较。尽管它们有一些相似之处，但它们在定义和使用上有一些区别。

Lntano__y·2025-03-10 19:41

程序员效率革命：DeepSeek深度使用手册与实战技巧全揭秘

最近在技术社区里总能看到DeepSeek的身影，让我想起去年那个加班到凌晨三点的项目——当时为了调试分布式系统中的异步任务，整个团队在会议室里对着满墙的报错日志抓耳挠腮。直到后端老张突然掏出DeepSeek的实时监控模块，那些原本像天书一样的日志突然就变得脉络清晰起来。今天的程序员工具箱里，这个来自中国的AI开发平台正在掀起一场静悄悄的效率革命。刚接触DeepSeek时，我和很多同行一样，以为它就

·2025-03-10 18:29

第N4周：NLP中的文本嵌入

本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。

OreoCC·2025-03-10 18:05

gemini 2.0 国内怎么使用？请收下这份最新使用攻略！

这款新一代AI模型以其卓越的性能、广泛的应用场景和对多模态交互的深度支持，预示着一个全新AI时代的开启。2024年末，Gemini2.0Flash率

·2025-03-10 18:54

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三：训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

【初探数据结构】带环链表：原理、判断与数学证明

如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点赞、收藏，并分享给更多对数据结构感兴趣的朋友文章目录一、何为带环链表1.1带环链表的定义1.2典型示例二、环路检测：Floyd判圈算法2.1快慢指针实现2.2算法特性三、数学证明与深度解析

我想吃余·2025-03-10 17:31

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

DeepSeek-R1-Distill-Qwen是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

人机交互进化论：解码智能手机81种交互方式背后的用户体验革命

本文将深度解析智能手机的81种交互方式，揭示触屏时代的人机对话密码。一、基础交互三剑客：支撑数字生活的基石1.点击（Tap）——数字世界的敲门砖小米实验室数据显示：用户平均点击准确率高

Julian.zhou·2025-03-10 17:59

深度学习和机器学习的差异

深度学习（DeepLearning）作为机器

The god of big data·2025-03-10 16:28

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

更为重要的是，通过15个经过精心设计的真实案例，深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、

小艳加油·2025-03-10 16:57

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音

Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及

郁云爽·2025-03-10 16:52

Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-10 15:50

dfs:五子棋对弈15蓝桥杯a组1题

---解法思路深度优先搜索（DFS）结合剪枝通过DFS遍历所有可能的棋盘状态，在填满棋

关于不上作者榜就原神启动那件事·2025-03-10 15:19

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。

肆——·2025-03-10 15:17

leetcode hot100 二叉树

{if(root==null){return;}reverse(root.left,res);res.add(root.val);reverse(root.right,res);}104.二叉树的最大深度题解

yadanuof·2025-03-10 15:16

基于USB Key的Web系统双因素认证解决方案：构建安全与便捷的登录体系

上海安当基于USBKey技术，推出了一套面向Web系统的双因素认证解决方案，通过硬件与密码学的深度融合，实现用户身份的高强度验证。

安当加密·2025-03-10 15:45

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