深度Study入门第17页

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

AI开发 - 算法基础递归的概念和入门（三）递归的进阶学习

前面我们通过2篇文章，一起了解了递归，以及使用递归来解决汉诺塔问题。今天我们在这个基础上，进一步地熟悉和学习递归。这篇学习笔记将涵盖递归的基本概念、应用、优化技巧、陷阱及与迭代的对比，并通过具体的Python代码示例和大家一起来深入理解递归的使用。一、巩固基础1.递归的概念递归，简单来说就是函数自己调用自己。听起来有点绕，但其实就像俄罗斯套娃，一层套一层，直到遇到最小的那个娃娃（基线条件）才停止。

minstbe·2025-03-16 10:27

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。一、骨干网络（Backbone）Backbone部分负责特征提取，采用了一系列卷积和反卷积层，同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构，的增强版本，并结合了其

Jagua·2025-03-16 10:54

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

华为OD机试 - 查找树中元素 - 深度优先搜索DFS（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述已知树形结构的所有节点信息，现要求根据输入坐标（x,y）找到该节

哪吒·2025-03-16 09:18

JavaScript语言的游戏开发

JavaScript游戏开发入门指南在互联网迅速发展的今天，游戏已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是手机游戏、网页游戏，还是大型的3D游戏，它们的背后都离不开强大的编程技术。

凌嘉遥·2025-03-16 08:15

Deepseek 使用攻略

一、什么是DeepseekDeepseek（深度求索）是一家位于杭州的人工智能公司，同时也是一系列大语言模型的统称。它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持，其模型均以开源形式发布。Dee

隔窗听雨眠·2025-03-16 08:12

Web三要素：CSS之Flex/Grid布局(4)

CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法文章目录CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法一、布局进化史：从洪荒时代到现代文明二、Flex布局：一维空间的舞蹈家2.1核心概念深度解析容器属性详解

双囍菜菜·2025-03-16 08:42

Vue2快速入门

1.概念理解什么是vue？Vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架。Vue从设计角度来讲，虽然能够涵盖这张图上所有的东西，但是你并不需要一上手就把所有东西全用上，因为没有必要。无论从学习角度，还是实际情况，这都是可选的。声明式渲染和组件系统是Vue的核心库所包含内容，而客户端路由、状态管理、构建工具都有专门解决方案。这些解决方案相互独立，你可以在核心的基础上任意选用其他的部件，不一定要全部整合在

Vic2334·2025-03-16 07:38

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。

心若成风、·2025-03-16 07:07

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。

odoo中国·2025-03-16 07:07

Android StrictMode 使用与原理深度解析

以下从使用方式和实现原理两方面进行深度解析。一、StrictMode使用详解1.基础配置在Application或Activity的onCreate()中初始化Stri

伟江.Zeng·2025-03-16 06:00

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

PCIe信号传输的幕后：HCSL与LP-HCSL深度解析

在数字化浪潮席卷的当下，PCIe（PeripheralComponentInterconnectExpress）作为高速串行计算机扩展总线标准，已然成为计算机内部硬件设备连接领域的中流砥柱。其信号传输的质量与完整性，恰似计算机系统运行的“命门”，对系统整体性能起着决定性作用。在PCIe体系架构里，HCSL（High-speedCurrentSteeringLogic）与LP-HCSL（Low-Po

赛卡·2025-03-16 06:28

半导体可靠性测试解析：HTOL、LTOL与Burn-In

本文将从测试原理、标准要求及报告解读维度展开深度解析。一、核心测试方法的技术边界与协同逻辑1.HTOL（高温工作寿命测试）测

赛卡·2025-03-16 06:28

PCDN边缘计算小白入门指南

一、PCDN边缘计算简介PCDN是一种基于P2P技术的边缘计算内容分发网络。它通过挖掘和利用边缘网络中的海量碎片化闲置资源，构建出低成本、高品质的内容分发网络服务。通过集成PCDNSDK（软件开发工具包），可以获得与CDN（ContentDeliveryNetwork，内容分发网络）相当或略高的分发质量，同时显著降低分发成本。PCDN适用于视频点播、直播、大文件下载等业务场景，旨在降低客户的分发成

神鸟云-Hu·2025-03-16 05:53

【云原生】动态资源分配（DRA）深度洞察报告

1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin（设备插件）机制支持GPU、NIC等特殊硬件，将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。但设备插件模式存在局限：调度器只能根据节点标签等属性粗粒度筛选，无法精准指定某型号/属性的设备；此外调度器与设备插件缺乏联动，可能把Pod调度到尚未准备好相应设备的节点上。结果就是难以满足复杂场景下对特定硬件的精细化需求。为解

碣石潇湘无限路·2025-03-16 04:49

MySQL 深度分页如何优化？

例如select*fromt1orderby10000,10查询10000-10010页数据，mysql会先查询出100010页，再抛弃100000。这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时，可以使用范围查询。select*fromt1whereid>{seed_id}andid{seed_id}limit10子查询我们先查询出limit第一个参数对应的主键值，

司徒阿宝·2025-03-16 04:47

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学

qq_1406299528·2025-03-16 04:15

UniApp 与 Taro 终极对决：跨平台开发框架谁更胜一筹？

本文将从多个维度对UniApp和Taro进行深度对比，帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。一、UniApp与Taro的简介1.UniApp：基于Vue的全能选手UniApp是由DCloud推出

大鱼前端·2025-03-16 03:42

中国首款AI原生IDE：字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南

其核心目标是通过深度集成AI能力，帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型，显著提升全流程开发效率。关键发布亮点：模型支持：搭载字节自研的Doubao-

代码的建筑师·2025-03-16 03:41

大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师

1.大模型核心原理：从零开始理解AI模型这些是大型语言模型（LLMs）的核心技术，适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解，让小白也能掌握：LLaMA系列模型核心原理详解：什么是LLaMA？：LLaMA是一个基于人工智能的语言模型，像一个超级聪明的聊天机器人，能理解和生成人类语言。它由Meta公司开发，类似ChatGPT，但更开源、灵活。核心原理：Transformer架构：想象一个工厂流水线，LL

weixin_40941102·2025-03-16 03:38

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

摘要人工智能技术飞速发展，大型语言模型（LLM）如何高效、安全地利用外部数据和工具成为关键问题。模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）是一种由Anthropic于2024年底提出的开放标准协议。它通过统一的客户端-服务器架构，为AI应用与文件系统、数据库、第三方API等外部资源之间提供标准化、安全的双向通信接口。本文将深入解析MCP协议的基本概念和背景、架构设计（通

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:07

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

Qt 设置窗体透明

窗体及子控件都设置为半透明1）setWindowOpacity(0.8);//参数范围为0-1.0，通过QSlider控件做成透明度控制条本文福利，莬费领取Qt开发学习资料包、技术视频，内容包括（C++语言基础，Qt编程入门

Qt开发老杰·2025-03-16 03:06

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。因此，市面上也出现了很多的推理框架，用于降低模型推理延迟以及提升模型吞吐量。本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第一篇，将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外，我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github，有需要的朋友自

大模型八哥·2025-03-16 02:34

使用Python爬取豆瓣用户信息：从入门到实战

引言豆瓣作为一个知名的社交平台，拥有丰富的用户信息。对于数据分析师、研究人员或普通用户来说，获取豆瓣用户信息具有重要的价值。本文将详细介绍如何使用Python及其相关库来爬取豆瓣用户信息，并展示如何利用最新的技术手段来实现这一目标。1.准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备一些工具和环境：Python3.x：确保你已经安装了Python3.x版本。Requests库：用于发送HTTP请求。Bea

Python爬虫项目·2025-03-16 02:04

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

一、为什么需要爬虫？在数据驱动的时代，网络爬虫是获取公开数据的重要工具。它可以帮助我们：监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2.开发工具推荐PyCharm（专业版）VSCode+Python扩展JupyterNotebook（适合调试）三、爬虫开发

南玖yy·2025-03-16 02:04

使用 Python 编写网络爬虫：从入门到实战

网络爬虫是一种自动化获取网页信息的程序，通常用于数据采集、信息监控等领域。Python是一种广泛应用于网络爬虫开发的编程语言，具有丰富的库和框架来简化爬虫的编写和执行过程。本文将介绍如何使用Python编写网络爬虫，包括基本原理、常用库和实战案例。一、原理介绍网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟浏览器的行为向网络服务器发送HTTP请求，获取网页内容并进一步提取所需信息的过程。网络爬虫主要用于数据采集

Manaaaaaaa·2025-03-16 02:33

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

基于深度学

原野AI·2025-03-16 02:31

——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构，构建了网络控制的“中枢神经系统”：控制层（大脑）：集中式控制器掌

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

必看！一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

Vue3使用ECharts入门示例

ApacheECharts介绍一个基于JavaScript的开源可视化图表库。官方网址使用示例第一步：NPM安装EChartsnpminstallecharts--save第二步：使用EChartsimport*asechartsfrom'echarts';constmain=ref()consttu=()=>{//基于准备好的dom，初始化echarts实例varmyChart=echarts.

牧小七·2025-03-16 01:24

BOE(京东方)绵阳“零碳工厂”探访活动圆满落幕树立显示产业绿色转型新标杆

2025年3月13日,BOE(京东方)“零碳工厂”探访活动在绵阳成功举办,此次活动邀请KOL及媒体代表齐聚京东方绵阳第6代柔性AMOLED生产线,深度探访国内显示行业首个“零碳工厂”。

资讯分享周·2025-03-16 01:53

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播

pytorch来手撕transformer架构(2)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的

KangkangLoveNLP·2025-03-16 01:53

AI大模型学习路线及相关资源推荐

python游乐园·2025-03-16 00:51

自动化测试：从入门到精通的全面指南

一、引言在当今数字化时代，软件行业蓬勃发展，软件产品的更新换代愈发频繁。为了确保软件的质量和稳定性，测试工作变得至关重要。然而，随着软件规模的不断扩大和功能的日益复杂，传统的手工测试方法逐渐暴露出效率低下、容易出错等问题。自动化测试作为一种高效、可靠的测试手段，应运而生并迅速发展，成为现代软件测试领域不可或缺的一部分。自动化测试是指借助专门的测试工具和编程技术，将原本由人工执行的测试用例转化为机器

测试工程师成长之路·2025-03-16 00:50

Sass：深度解析与实战应用

在前端开发的浪潮中，CSS预处理器因其强大的功能和灵活性而备受推崇。其中，Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用，并通过代码样例展示其强大的功能。Sass是什么？Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种CSS预处理器，它允许我们使用变量、嵌

li_Michael_li·2025-03-16 00:18

自动化测试入门基础知识必看（超详细）

目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何评估测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点：配套学习资料和视频教学1初识自动化测试如果以前没有做过自动化测试，那么就不了解自动化测试，可能会觉得自动化测试比较神秘，但是，我们在日常的计算机操作中，可能会碰到一些自动化处理的过程，这些过程和自动化测试比较接近。例如

软件测试老莫·2025-03-16 00:48

面向对象三大特性：封装、继承、多态深度解析

〇、引言：为什么需要理解OOP三大特性？在软件工程领域，封装、继承、多态被称为面向对象编程（OOP）的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码，更是构建复杂系统的关键能力。本文将通过理论解析+代码实战+设计思维，带您彻底吃透这三个核心概念。一、封装（Encapsulation）1.1核心思想将数据与操作数据的方法绑定，对外隐藏实现细节。就像电视机用外壳包裹内部电路，用户只需通过按钮操作。1.2实现

KBkongbaiKB·2025-03-16 00:47

LangChain深度解析以及主要应用场景

文章目录LangChain是什么？LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略（4）Memory（记忆）原理代码实例应用场景优化策略（5）Agents（智能代理）原理代码实例应用场景优化策略案例分享案例1：电商智能客服

小Rr·2025-03-16 00:16

Python史上最强工具书——《Python编程从入门到实践》，允许白嫖

编程咕咕gu-·2025-03-16 00:46

现代游戏UI架构深度解析——以UIController为核心的模块化界面管理系统

一、架构全景与设计哲学本文将以重构后的UIController为核心，深入探讨Unity引擎下的高效UI管理方案。该体系采用"分层-分治"设计理念，通过界面生命周期管理、动态适配策略、资源优化机制三个维度的协同工作，构建了适应复杂交互需求的弹性UI框架。我们将从以下关键维度展开技术分析：二、核心模块技术解析2.1中枢控制器（UIController）namespaceGameCore.Interf

晴空了无痕·2025-03-16 00:45

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention）的协同设计，实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专

大势下的牛马·2025-03-16 00:14

边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析

一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围（[-max,max]）映射到8位整数范围（[-128,127]）。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子（scale）和零点（zeropoint）：量化公式：Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

深度解析A/B测试中的哈希分桶策略：从原理到实战的流量分层方案

一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式：桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希（DoubleHashing）**实现流量的完全正交切割：{∀u∈U,Layerij(u)=H(H(u∣∣seedj)∣∣seedi)mod N∀i≠k,H(⋅)满足P(Layeri(u)=m∩Layerk(u)=n)=1/(N2)\begin{cases}\forallu\i