神经网络复现pytorch 第3页

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分：深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分：数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达

洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”

守护者170·2025-03-07 12:25

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法

飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。

飞300·2025-03-07 10:57

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库：三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处？4.2导出YOLOv8模型时，如何启用INT8量化？4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要？4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数？五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用

栗子风暴·2025-03-07 09:12

win11编译pytorch cuda128版本流程

Geforce50xx系显卡最低支持cuda128，torchcu128release版本目前还没有释放，所以自己基于2.6.0源码自己编译wheel包。1.前置条件1.使用visualstudioinstaller安装visualstudio2022，工作负荷选择【使用c++的桌面开发】,安装完成后将“VC\Tools\MSVC\\bin\Hostx64\x64”对应的路径加入环境变量；2.访问

System_sleep·2025-03-07 09:05

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN

longii11·2025-03-07 08:56

Conda 环境搭建实战：从基础到进阶

在当今复杂多变的软件开发与数据科学领域，拥有一个稳定、可复现且易于管理的开发环境是项目成功的基石。

嘉图明·2025-03-07 05:53

【C++设计模式】第五篇：原型模式（Prototype）

注意：复现代码时，确保VS2022使用C++17/20标准以支持现代特性。克隆对象的效率革命1.模式定义与用途核心思想原型模式：通过复制现有对象（原型）来创建新对象，而非通过new构造。

JuicyActiveGilbert·2025-03-07 01:47

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的

知来者逆·2025-03-07 00:39

MySQL时间溢出原理、实战影响与全面解决方案

一、问题背景与现象复现操作场景：本文将手把手带您了解mysql时间溢出原理、实战影响与全面解决方案，所有代码均通过dblensformysql数据库工具验证，推荐使用该工具进行可视化数据库管理和开发。

·2025-03-06 22:11

YOLOv5的Conv是什么，Conv就是卷积吗（1）

hjs314159·2025-03-06 20:33

【故障诊断】三角测量拓扑聚合器优化双向时间卷积神经网络TTAO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5101期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:58

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

一、介绍害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle

·2025-03-06 18:38

XMall商城listSearch存在SQL注入漏洞(DVB-2025-8924)

免责声明本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。

Byp0ss403·2025-03-06 17:36

覆盖数学/代码/科学/谜题，高质量推理数据集汇总，助力复现 DeepSeek 超强推理能力

近期，DeepSeek-R1引发的推理模型热潮仍在持续走高——1月31日，OpenAI推出全新推理模型o3-mini；2月18日，xAI推出Grok3，包含具备推理能力的Grok-3ReasoningBeta和Grok-3miniReasoning；2月25日，Anthropic推出首款混合推理模型Claude3.7Sonnet。诚然，在大模型日益同质化、竞争激烈的背景下，推理能力已经成为衡量其性

·2025-03-06 14:22

BP神经网络计算过程：从数学原理到实践优化

引言：神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天（Goodfellowetal.,2016），误差反向传播（Backpropagation，BP）算法作为神经网络训练的基石，其数学优雅性和工程实用性完美统一

Acd_713·2025-03-06 13:58

成为LLM大师的必读书籍：这几本大模型书籍，详细到让你一篇文章就收藏足够

书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网

AGI大模型老王·2025-03-06 13:58

TensorFlow.js - 使用 CNN(卷积神经网络) 识别手写数字

宁静_致远_·2025-03-06 13:53

Python深度学习之路：TensorFlow与PyTorch对比

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以

步入烟尘·2025-03-06 12:20

卷积神经网络应用-训练手写体数字数据集并展示识别精度

#卷积神经网络(CNN)训练手写体数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasaskaimportdatetime

yeahamen·2025-03-06 12:17

图像识别技术与应用课后总结（14）

训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss

一元钱面包·2025-03-06 12:15

深度学习实战：用TensorFlow构建高效CNN的完整指南

在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里，在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中，甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里，卷积神经网络（CNN）正悄然改变着我们的世界。

芯作者·2025-03-06 11:13

Python从0到100（十八）：面向对象编程应用

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识

是Dream呀·2025-03-06 11:12

【目标检测论文解读复现NO.38】基于改进YOLOv8模型的轻量化板栗果实识别方法

解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。本文仅对论文代码实现，如果原文章的作者觉得不方便，请联系删除，尊重每一位论文作者。一、摘要为实现自然环境下的板栗果实目

人工智能算法研究院·2025-03-06 11:36

FLOPS, FLOPs and MACs

FloatingPointOperationsPerSecond,每秒浮点运算次数，是一个衡量硬件速度的指标FLOPs:FloatingPointOperations,浮点运算次数，用来衡量模型计算复杂度，常用来做神经网络模型速度的间接衡量标准

Aidanmomo·2025-03-06 10:04

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

第一章：机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学，主要算法是神经网络。

走在考研路上·2025-03-06 10:29

TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别

一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。

AI街潜水的八角·2025-03-06 08:45

深度学习揭秘：神经网络如何模拟人脑

大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。AI工具集1：大厂AI工具【共23款】，一次性奉上，今天是百度和阿里AI工具集2：大厂AI工具【共12款】，一次性奉上，看看腾讯和字节的宝贝人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布一

shelly聊AI·2025-03-06 08:45

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用

AI天才研究院·2025-03-06 01:53

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码（pytorch实现）

一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类，采用面向对象设计模式。

lczdyx·2025-03-06 01:51

2万字长文，九篇论文读懂大语言模型的前世今生

如果感兴趣的话，感谢关注，点赞转发在看收藏，五键四连，谢谢~更多LLM架构文章：LLM架构专栏近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1

·2025-03-06 00:32

phpcms v9文件上传漏洞复现

1.压缩包文件无递归删除$file=$_FILES['file'];#检查文件是否为空文件if(!$file){exit("请勿上传空文件");}$name=$file['name'];$dir='upload/';$ext=strtolower(substr(strrchr($name,'.'),1));functioncheck_dir($dir)#检查文件格式{$handle=opendir

熬夜且瞌睡·2025-03-05 22:20

沃丰科技AI浅谈｜语音交互的三驾马车：ASR、NLP、TTS

基于深度神经学算法和卷积神经网络算法的AI外呼机器人，它是融合自

沃丰科技·2025-03-05 20:08

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

简介简介：在SRGAN的基础上设计了一个轻量化的SRGAN模型结构，通过DSConv+CA与残差结构的设计来减少参数量，同时利用SeLU激活函数构造。与多类SRGAN改进不同的是，很少使用BN层。论文题目：LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages（SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络）期刊：Remote

这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。

小赖同学啊·2025-03-05 19:05

对“预训练”的理解

因为他们神经网络的浅层是相似的，也就是说，在任务相似的情况下，可以用已有的模型即“预训练”好的模型参数实现小数据量的模型训练。预训练可以节省

衣衣困·2025-03-05 18:59

思考–如何学习陌生的知识

快速定位重点通过行业标杆案例、岗位JD或技术文档，提取高频关键词（如“神经网络”之于AI、“API调用

后知后觉的先行者·2025-03-05 17:44

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

步骤流程模型训练，python下生成pytorch的模型.pth，并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理，与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境

奇华智能·2025-03-05 16:30

测试是如何跟进和管理 bug

Bug定位精确是整个流程的基础，通过详细记录和复现问题，可以帮助开发团队迅速找出缺陷根源；而及时有效的反馈机制则确保问题不会被遗漏；闭环管理则让每个问题都有迹可循、最终解决。

易成技术团队·2025-03-05 15:58

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

一、从RNN到Transformer：突破瓶颈，开创先河在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）是处理序列

windwant·2025-03-05 14:16

神经网络:人工智能的核心技术

神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。

m0_75126181·2025-03-05 14:12

【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通LearningtoTranslateNoise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得

十小大·2025-03-05 13:01

PID神经元网络控制的MATLAB实现与分析

PID神经元网络结合了PID控制的思想和神经网络的自学习能力，能够自适应地调整控制参数，从而更好地应对复杂系统的控制问题。本文将详细介绍基于MATLAB实现的PID神经元网

木子算法·2025-03-05 11:15

充电桩测试负载优化的技术路径与实践价值

一、充电桩测试的技术痛点与转型需求当前充电桩测试普遍采用固定阻性负载模拟实际工况，这种传统测试模式存在显著局限性：一是无法复现真实场景中的动态功率波动，如车辆电池SOC差异导致的充电曲线变化；二是能量耗散造成测试能耗过高

上海文顺负载箱·2025-03-05 08:29

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

如是我闻：Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念，这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结，涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。

漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

QKV 注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

QKV注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

安意诚Matrix·2025-03-05 08:56

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。1.场景描述假设我们有一个任务：训练一个机器人手臂抓取物体。我们可以利用迁移学习从一个预训练的视觉模型（如ResNet

小赖同学啊·2025-03-05 07:54

pytorch 模型测试

在使用PyTorch进行模型测试时，一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。

小赖同学啊·2025-03-05 07:24

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