神经网络翻译

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek
云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。
人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型
盼小辉丶·2025-02-06 09:59

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解
North_D·2025-02-06 08:24

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。
程序员辣条·2025-02-06 08:53

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。
步子哥·2025-02-06 06:11

Samtools手册中文版

软件手册：Samtools手册翻译Samtools是一个用于处理和分析SAM（SequenceAlignment/Map）和BAM（BinaryAlignment/Map）格式文件的工具集。
请你喝好果汁641·2025-02-06 06:37

ES-进阶-聚合

翻译成粗略的SQL语句来解释吧：桶在概念上类似
longasyan·2025-02-06 05:30

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。
浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

大模型产品化第一年：战术、运营与战略

作者|EugeneYan、BryanBischof等OneFlow编译翻译｜宛子琳、张雪聃、杨婷题图由SiliconCloud平台生成这是一个激动人心的时代，所有人都能够利用语言大模型（LLM）进行各种各样的产品构建
OneFlow深度学习框架·2025-02-06 03:39

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。
搏博·2025-02-06 02:04

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网
AI天才研究院·2025-02-06 00:51

RK3568、RK3588、RK3358性能对比

NPU:内置0.8TOPs的神经网络处理单元，
给生活加糖！·2025-02-05 22:36

MATLAB机器学习、深度学习

目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用第六章目标检测
Yolo566Q·2025-02-05 17:01

构建一个翻译助手Agent：提升翻译效率的实践

今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个翻译助手Agent。这个项目源于我们一个出海团队的真实需求-提升翻译效率,保障翻译质量。
·2025-02-05 17:03

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。
shangjg3·2025-02-05 17:30

Wayland文档翻译：第3章. Wayland 架构

x与Wayland架构Wayland渲染为Wayland启用硬件支持X与Wayland架构了解Wayland架构以及它与X的区别的一个好方法是从输入设备的事件开始，一直到该事件影响的变化显示在屏幕上的点。目前我们在X方面所处的情况如下：图3.1.X架构图对于X来说，事件首先由内核从输入设备获取，并通过evdev输入驱动程序发送到X服务器。在此过程中，内核通过驱动设备并将不同设备特定的事件协议转换为
「已注销」·2025-02-05 17:28

基于深度学习的文本情感分析

基于深度学习的文本情感分析关键词：深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算
杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:25

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。
AI大模型应用之禅·2025-02-05 16:24

一切皆是映射：元学习中的神经架构搜索（NAS）

：元学习中的神经架构搜索（NAS）在人工智能的广阔领域中，神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch，简称NAS）是一颗璀璨的明星，它代表着一种全新的方法，即通过算法自动寻找最优的神经网络架构
杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:22

昆仑天工SkyWork：更懂中文的AIGC开源模型

昆仑天工SkyWork系列AIGC开源模型，由奇点智源公司研发，在2022年12月发布，覆盖图像、文本、编程等多模态内容生成能力，包括绘画、文章续写、对话、中英翻译、内容风格生成、推理、诗词对联、代码补全等
AIGC探索家·2025-02-05 16:52

git进阶--6---git stash

gitstash1.需求背景有时候我们在工作区做了很多的修改，还没到提交的阶段，但是有需要切换到别的分支做一些工作，这时候我们就可以先把工作区的内容保存起来，稍后再做处理这就需要用到gitstash,stash翻译为存放
16年上任的CTO·2025-02-05 14:11

NeuralCF 模型：神经网络协同过滤模型

实验和完整代码完整代码实现和jupyter运行：https://github.com/Myolive-Lin/RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出，其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合，从而更为有效地捕捉用户与物品之间的复杂交互关系。该模型利用神经网
Lewis@·2025-02-05 13:31

用 Python 微调 DeepSeek R1

用Python微调DeepSeekR1阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-05近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎
·2025-02-05 13:24

PyTorch中的 torch.nn.GRU

PyTorch中的torch.nn.GRUGRU（GatedRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种变种，常用于处理序列数据。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。神经网络与深度神经网络的区别在于隐藏层级，通常两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度神经网络。一般隐藏层越多，精确度越高。
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

关于大模型 AGI 应知应会＿生在AI发展的时代

一、大模型的核心概念与特点（一）什么是大模型大模型（LargeLanguageModels，LLMs）是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数
森焱森·2025-02-05 10:38

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

其中，2017年Google发布的“AttentionIsAllYouNeed”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破。
·2025-02-05 02:16

python 量化回测框架生成器

虽然#python#的安装非常简单，但是总有一些神经网络CSDN真的非常白，雪白雪白的……以至于我常看见这种帖子：所以，我还是写一个安装指南吧，专供给神经网络CSDN学习PHP从入门到精通：我的个人时间线
2401_85969422·2025-02-05 02:40

计算范式的变革：从图灵机到神经网络

图灵机，神经网络，计算范式，深度学习，机器学习，人工智能，算法，模型1.背景介绍自20世纪中叶以来，计算机科学经历了飞速发展，计算范式也经历了深刻的变革。
AI架构设计之禅·2025-02-04 23:49

GRU是门控循环单元是什么？

GRU是门控循环单元（GatedRecurrentUnit）的简称，它是循环神经网络（RNN）的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

前端的指导方针---css篇

看不懂的文章，还是翻译一下留着自己看吧。引自：https://github.com/bendc/frontend-guidelinesHTML语义HTML5提供了语义元素的目的是精确描述的内容很多。
weixin_33815613·2025-02-04 22:41

【提示词】openapi-swagger规范API生成

注意：-有默认值的以默认值填充；-description添加具体英文描述并用中文翻译注释；
姚瑞南·2025-02-04 22:11

[Windows] DeepSeek R1 本地部署 web-ui 可以断网

它现在不但比OpenAI开放，也比它有活力它的功能堪称全能，日常写作、翻译、问答轻松拿捏，独特的“深度思考”模式加上联网搜索，在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余
私人珍藏库·2025-02-04 21:35

python系列：解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘selenium’

解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘selenium’解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘selenium’背景报错问题报错翻译报错位置代码报错原因解决方法方法一
坦笑&&life·2025-02-04 21:35

【python基础】 01 - python解释器、Pycharm、python注释

1.解释器解释器的作用：将代码翻译成计算机能够识别的0、1序列python解释器的种类CPython：C语言开发的解释器（官方），应用最为广泛IPython：基于CPython的交互式解释器其他解释器：
Cannta·2025-02-04 19:53

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式，并结合解释它们的意义：1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling）的输出大小公式类似卷积，但更加简单：输出大小=输入
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。
小白学视觉·2025-02-04 19:49

收藏：deepseek v3+word的宏应用

收藏一个B站上看到的，利用DEEPSEEKV3APIKEY，然后在WORD中配置宏，编写代码后，整合deepseek功能，可以做到比如WORD中生成文字，翻译等功能。
jackyrongvip·2025-02-04 18:45

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
·2025-02-04 18:36

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
·2025-02-04 18:32

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM
·2025-02-04 18:02

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

这些模型通过学习海量数据，能够完成复杂的任务，如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而，大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：2、查询转换

查询转换查询转换的核心思想是将用户查询以一种能让大型语言模型（LLM）正确回答问题的方式进行翻译或转换。
Hugo_Hoo·2025-02-04 16:29

LangChain教程 - 系列文章

LangChain允许将语言模型、提示模板、输出解析器等组件进行无缝集成，同时支持链式调用和复杂任务的处理，适用于对话系统、内容生成、翻译等多种场景。
花千树-010·2025-02-04 16:56

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用关键词：数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。
AI天才研究院·2025-02-04 15:47
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