神经网络实践第24页

智能算法安全优化与关键技术实践

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

跨领域算法安全优化与实践路径

内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下，跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是，医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新，揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化，

智能计算研究中心·2025-03-08 03:01

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析

汀、人工智能·2025-03-08 03:58

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。

Echo_Wish·2025-03-08 02:16

PyTorch 深度学习快速入门教程

本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

DeepSeek模型参数优化策略详解

在我多年的实践经验中，发现很多开发者在使用DeepSeek时往往会忽视参数优化这个关键环节。其实，合理的参数优化不仅能显著提升模型性能，还能帮助我们节省计算资源。

资深老五·2025-03-08 01:37

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元

目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：

海棠AI实验室·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程，显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度，系统解析其实际应用，并探讨未来挑战与发展方向。

accurater·2025-03-08 00:49

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

IntelliJ IDEA与Git集成实践指南

IntelliJIDEA与Git集成实践指南在现代软件开发中，版本控制是不可或缺的一部分。

t0_54manong·2025-03-07 22:36

02矩阵运算

结合NumPy进行矩阵运算的编程实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

目录1.决策树（DecisionTrees）1.1特点1.2优点1.3缺点1.4适用场景2.神经网络（NeuralNetworks）2.1特点2.2优点2.3缺点2.4适用场景3.何时选择哪种方法？

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络

浪九天·2025-03-07 19:27

DevOps落地实践点滴和踩坑记录-(1)

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统记录初衷本人一直在从事企业内DevOps落地实践的工作，走了不少弯路，也努力在想办法解决面临的问题，期间也经历过不少人和事

xuhss_com·2025-03-07 18:22

python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy大批量自动拉取金融数据

文章目录使用数据获取渠道自动填充数据QTEASY数据拉取功能数据拉取接口`refill_data_source()`数据拉取API的功能特性多渠道拉取数据实现下载流量控制实现错误重试日志记录其他功能qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架，Github地址在这里。使用它，能轻松地获取历史数据，创建交易策略并完成回测和优化，还能实盘运行。项目文档在这里。使用qteasy,您可以非常容易地在

QTEASY量化交易·2025-03-07 17:46

测试自动化中遵循的最佳实践

但是需要遵循某些实践以最大限度地使用自动化测试。本文将讨论测试自动化中要遵循的一些实践。1.了解自动化测试

·2025-03-07 16:17

【最佳实践】FIT框架：插件化架构如何彻底解决大型项目依赖管理难题？

在传统Java开发模式中，大型项目的依赖管理问题一直是开发团队的痛点。无论是依赖版本冲突、服务更新时的依赖调整，还是模块间的耦合性问题，都像一张错综复杂的蜘蛛网，让开发者疲于应对。然而，FIT框架的出现，彻底改变了这一局面。它以插件化架构为核心，通过自定义的类加载隔离机制，将复杂依赖问题简化为插件与接口之间的清晰关系，为传统开发模式中棘手的依赖排查问题提供了一种全新的解决方案。传统Java开发中的

华为数据存储开源·2025-03-07 16:54

FreeRTOS 源码结构解析与 STM32 HAL 库移植实践(任务创建、删除篇)

1.FreeRTOS源码结构介绍1.1下载源码点击官网地址，选择FreeRTOS202212.01非LTS版本（非长期支持版），因为这个版本有着最全的历程和更多型号处理器支持。1.2文件夹结构介绍下载后主文件FreeRTOSv202212.01下包含以下文件：名称描述FreeRTOSFreeRTOS的核心源码，提供实时操作系统的**所有必要组件****，如任务调度、内存管理、信号量、队列等。Fre

电科周杰伦·2025-03-07 15:23

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计

ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

web框架封装

一、po模式po模式全程pageobjectmodule，页面对象模型，ui层自动化的最佳实践。

进阶的DW·2025-03-07 15:45

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？

冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

Spring Boot 缓存最佳实践：从基础到生产的完整指南

SpringBoot缓存最佳实践：从基础到生产的完整指南引言在现代分布式系统中，缓存是提升系统性能的银弹。

天才选手Yoke·2025-03-07 13:11

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST

北辰alk·2025-03-07 13:40

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”

问题：实现一个Java程序，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

DeepSeek驱动的敏捷开发新范式：追逐太阳的鱼缸窗口效应——透明化开发与动态优化的生态重构

DeepSeek作为认知增强型人工智能，通过构建光速反馈的信息生态与自适应优化机制，正在将这种隐喻转化为工程实践。本文揭示该技术如何重塑敏捷开发的底层逻辑，创造开发者、系统与环境三者共生的新型态。

天街小雨润如苏同学·2025-03-07 11:52

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。

木子算法·2025-03-07 11:12

代表建议将禁止就业年龄歧视纳入法律，破解 35 岁+就业困境，是否具有可行性？

司法实践中，年龄歧视认定依赖“等”字扩展解释，但缺乏具体标准，导致劳动者维权困难。国际

日记成书·2025-03-07 11:42

jQuery 入门到精通

jQuery入门到精通：详尽指南目录jQuery简介jQuery基础安装jQueryjQuery选择器DOM操作事件处理jQuery进阶动画效果AJAX插件项目实践简单的待办事项列表获取和显示API数据高级技巧性能优化调试技巧资源和总结

abments·2025-03-07 11:08

深圳传音控股AI算法岗内推

2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。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

深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践

本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎

未知方程无解·2025-03-07 10:14

matlab空间散点拟合曲线,matlab离散点拟合曲线

实例1:现已知两组...Matlab教程曲线拟合工具箱数学科学与技术学院胡金燕lionfr@曲线拟合定义在实际工程应用和科学实践中,经常需要寻求两个(或多个)变量间的关系,而......

圣君阡陌·2025-03-07 10:14

探索数据仓库自动化：ETL流程设计与实践

探索数据仓库自动化：ETL流程设计与实践在大数据时代，数据仓库已成为企业数据管理和决策支持的核心工具。如何高效地提取、转换和加载数据（ETL），是数据仓库建设中的重要环节。

Echo_Wish·2025-03-07 08:31

MySQL锁机制深度解析：从乐观锁到悲观锁的哲学思辨与技术实践

一、并发控制的本质与挑战在数据库系统的核心地带，并发控制始终是保障数据一致性的核心命题。当每秒百万级的交易请求在金融系统中穿梭，当电商平台的库存数字在促销瞬间剧烈波动，当社交媒体的点赞计数以指数级增长时，数据库工程师们必须直面并发控制的终极挑战：如何在保证数据一致性的前提下，实现最大程度的并发性能。这个问题的解决之道，本质上是对"时间"这个维度的不同处理策略。悲观锁（PessimisticLock

·2025-03-07 07:57

大白话react第十五章React 应用性能优化深度实践

大白话react第十五章React应用性能优化深度实践1.React服务端渲染（SSR）的深入运用白话解释：之前咱们做的网页大多是在浏览器里把页面一点点搭建起来，这得花点时间。

IT木昜·2025-03-07 07:45

鱼哥好书分享活动第32期：筑牢云安全防线：《eBPF云原生安全》实战指南

《eBPF云原生安全：原理与实践》内容涵盖eBPF的工作原理、eBPF在云原生安全领域的应用、知名eBPF云原生安全

落寞的魚丶·2025-03-07 06:06

C语言中goto的使用及细节

尽管goto语句可以提供一种简便的方法来控制程序的执行流程，但它的使用在编程实践中常常是有争议的，因为不当使用可能导致代码的可读性和维护性降低。

六七_Shmily·2025-03-07 06:04

【编程实践】Golang 生成PDF

Golang生成PDF一个简单但是非常实用的pdf生成器！安装：gogetgithub.com/jung-kurt/gofpdf代码：packagemainimport("github.com/jung-kurt/gofpdf")funcmain(){err:=GeneratePdf("hello.pdf")iferr!=nil{panic(err)}}//GeneratePdfgenerates

AI天才研究院·2025-03-07 05:58

SpringBoot缓存实践

文章目录一、引言二、SpringCache抽象（一）核心概念与原理（二）优势与局限性三、集成常用缓存（一）集成Redis缓存1.集成步骤2.踩坑记录与心得体会（二）集成Ehcache缓存1.集成步骤2.踩坑记录与心得体会四、缓存注解的使用（一）`@Cacheable`（二）`@CachePut`（三）`@CacheEvict`（四）`@Caching`（五）踩坑记录与心得体会五、总结一、引言在当今

珠峰日记·2025-03-07 03:27

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

Unity ECS与MonoBehaviour混合架构开发实践指南

一、混合架构设计背景1.技术定位差异ECS（EntityComponentSystem）：面向数据设计（DOD），适用于大规模实体计算（如10万+单位战斗）MonoBehaviour：面向对象设计（OOD），适合UI控制、场景管理等传统逻辑2.混合使用场景性能敏感模块：ECS处理战斗计算/物理模拟快速迭代模块：MonoBehaviour实现UI/剧情系统第三方插件集成：适配AssetStore资源

Clank的游戏栈·2025-03-07 01:44

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

AWS CloudFormation：云原生时代的基础设施即代码利器

在云计算时代，企业追求敏捷开发和高效运维，**基础设施即代码（InfrastructureasCode,IaC）**逐渐成为现代化IT架构的核心实践。

AWS官方合作商·2025-03-06 23:55

Spring Boot 实战：生成条形码的高效方案

今天我们要来动手实践一个非常实用的功能——使用SpringBoot生成条形码。如果你是一名对后端开发感兴趣的开发者，并且希望在项目中集成条形码生成功能，那么这篇文章绝对不容错过！

墨夶·2025-03-06 23:22

中国人工智能大赛成果发布会 | 代码安全智能体让研发安全又高效

人工智能安全论坛于成果发布会期间举办，重点聚焦人工智能安全技术专家，共同探讨安全治理的实践经验，探索智能体安全、大模型安全、数据安全、内容安全等方面面临的挑战和解决方案。

·2025-03-06 23:44

深度剖析 JavaScript 变量提升与暂时性死区：原理、实战与避坑指南

接下来将从底层原理、实际场景案例以及最佳实践全方位展开深度剖析。变量提升：JavaScript引擎背后的“隐形重构”JavaScript在执行代码前，引擎会率先开启编译流程，其中变量提升堪称关键一环。

·2025-03-06 23:43

利用OpenMCU加深对H.323协议的理解——H.323协议阅读心得（2）

第（1）篇是个引子，心得需要实践的积累和理论的研究，马虎不得。只是为了读协议而读，不一定真正读得进去。发现一个很好理解协议的方法：利用开源协议栈。

rose·2025-03-06 22:18

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