神经网络训练细节

Pytorch 第十二回：循环神经网络——LSTM模型

Pytorch第十二回：循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回，基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络，叫做LSTM模型。

Start_Present·2025-03-27 08:07

【深度学习基础 2】 PyTorch 框架

目录一、PyTorch简介二、安装PyTorch三、PyTorch常用函数和操作3.1创建张量（Tensor）3.2基本数学运算3.3自动求导（Autograd）3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型

鸢想睡觉·2025-03-27 08:07

原创 · 密钥 · 第04把 · 控心术 · 第02钥 | Python 虚拟环境与模型训练入门实战

此刻你翻开的，正是本坊锻造的第04把密钥，专为掌控Python虚拟环境+训练脚本实战而锻。无论你是初次来访的学徒，还是久经风雨的同行匠人，愿此钥能应你所困，破你所局，开你所门。

0xHack | Python黑洞·2025-03-27 06:57

数据库三级选择题（2）

可以用触发器或者用CHECK约束实现7D人机界面的设计可采用原型迭代法，首先进行初步设计，再进行用户界面细节设计，最后是原型设计与改进。B/S结构所以其对客户机配置要求不高，即使

烂白菜@·2025-03-27 06:52

从感知器准则到最小平方误差准则——与神经网络的发展类比

与神经网络的发展类比感知器准则→\rightarrow→最小平方误差判别∣∣||∣∣↓\downarrow↓神经网络，误差反馈学习∣∣||∣∣感知器模型（误差反馈学习）→\rightarrow→线性神经单元

phoenix@Capricornus·2025-03-27 05:48

SCI论文阅读指令（特征工程）

回答时需包含**层次化要点**、必要时使用标题、子标题和列表，并提供明确的细节，

GiantGo·2025-03-27 05:13

SpringMVC 请求和响应

从请求的接收、参数的绑定，到响应结果的生成与返回，每一个环节都蕴含着丰富的细节和强大的功能。接下来，让我们逐步深入剖析SpringMVC请求和响应的各个关键层面。

m0_74015467·2025-03-27 03:59

Python面向对象三大特性

一、封装（隐藏）：隐藏对象的属性和实现细节，只对外提供必要的方法。相当于将"细节封装起来",只对外暴露“相关调用方法”。通过私有属性、私有方法的方式实现封装。

程序员小城·2025-03-27 01:46

python之面向对象三大特征

面向对象的三大特征是：封装（Encapsulation）继承（Ingeritance）多态（Polymorphism）1.封装封装就是隐藏内部实现的细节，只保留功能接口封装的范围：1.封装属性2.封装成方法

好多鱼1·2025-03-27 01:15

一加 13 手机评测骁龙 8 至尊版性能怎么样

玻璃版本厚度为8.5mm，重量为213g，而素皮版本厚度为8.8mm，重量为210g，均支持IP68/69防护，展现了一加对于产品细节的极致追求。

m0_51392343·2025-03-27 01:43

Java反射机制（细节生动版）

系列文章目录Java反射机制文章目录系列文章目录前言一、反射的定义：二、反射的相关类：反射的核心API三、Java程序计算机三个阶段1.new对象创建流程分析：2.反射创建对象：3.类比：四、Class类的details：五、获取Class类对象：六、反射的典型操作和爆破：总结前言前期我们如果想得到一个对象是通过new的方式来创建对象的，但实际上在Java底层会进行类加载生成一个唯一类对象，里面存

脑子慢且灵·2025-03-26 23:34

DeepLabv3+改进23:在主干网络中添加DilatedReparamBlock

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注

AICurator·2025-03-26 22:29

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

它通过优化计算步骤和GPU内核，显著提升训练速度并减少内存使用。

背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

代码随想录算法训练营day24: 122.买卖股票的最佳时机II & 55. 跳跃游戏 & 45.跳跃游戏II & 1005.K次取反后最大化的数组和

122.买卖股票的最佳时机II122.买卖股票的最佳时机II-力扣（LeetCode）这道题需要仔细思考后就能想到我们需要收集每天的正利润就可以，收集正利润的区间，就是股票买卖的区间，而我们只需要关注最终利润，不需要记录区间。classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices){intresult=0;for(inti=1;i&nums){intcove

胡某在路上·2025-03-26 20:46

postgresql源码学习（59）—— 磁盘管理器 SMGR

抽象存储层，解耦存储逻辑：SMGR提供了一层抽象接口，屏蔽了不同存储类型（如表、索引、TOAST表等）的底层细节，使上层模块（如执行器、缓冲池）无需关心具体的存储实现。管理文件操

Hehuyi_In·2025-03-26 20:42

深度学习篇---断点重训&模型部署文件

DyGraph）模式.pdparams文件.pdopt文件.pdscaler文件.pdmeta或.pkl文件2.静态图（StaticGraph）模式.pdparams和.pdopt文件.ckpt文件3.恢复训练二

Ronin-Lotus·2025-03-26 20:11

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

GAN通过两个网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练来生成逼真的数据。1.GAN的基本概念GAN主要由两个部分组成：生成器（Ge

Linductor·2025-03-26 19:37

代码随想录算法训练营第二十五天 | 491. 非递减子序列、46. 全排列、47.全排列 II、332. 重新安排行程、51. N 皇后、37. 解数独

491.非递减子序列题目链接：https://leetcode.cn/problems/non-decreasing-subsequences/description/文档讲解：https://programmercarl.com/0491.%E9%80%92%E5%A2%9E%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%88%97.html状态：已完成思路：本题考察的是在无序数组中可能有重复元素的

榛果咖啡有点苦·2025-03-26 18:22

代码随想录算法训练营第三十六天 | 1049. 最后一块石头的重量 II、494. 目标和、474. 一和零

1049.最后一块石头的重量II(*)题目链接：https://leetcode.cn/problems/last-stone-weight-ii/文档讲解：https://programmercarl.com/1049.%E6%9C%80%E5%90%8E%E4%B8%80%E5%9D%97%E7%9F%B3%E5%A4%B4%E7%9A%84%E9%87%8D%E9%87%8FII.html状

榛果咖啡有点苦·2025-03-26 18:22

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

简介简介：针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题，作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning

weixin_30777913·2025-03-26 17:48

泛目录排名——无极多功能泛目录站群程序：技术人的务实选择与中小企业运营者的增长引擎

这不仅是一次工具的升级，更是对技术人价值的深度认可——让我们将精力聚焦于真正重要的事情：深入理解用户需求，精心打磨产品细节，持续创造真实价值。**▍第一章：技术架构

云惠科技(SEO)·2025-03-26 16:41

大模型微调方法解析

1.为什么要进行模型微调适配特定任务需求：专业领域任务：预训练模型通常在大规模通用数据上进行训练，虽然具备广泛的知识，但在特定专业领域的表现可能不尽如人意。例如在医疗领域，疾病

西木风落·2025-03-26 15:03

opencv-python图像增强一：传统图像去噪方法整理

无论是拍摄过程中的环境干扰，还是传输过程中的信号失真，噪声都可能导致图像模糊、细节丢失，甚至影响后续的图像分析和应用。

CV-King·2025-03-26 15:32

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

人工智能的未来：高质量的人工数据

为了机器与人类之间的成功协作，人类需要发挥三个关键作用：·训练机器执行特定任务。·解释这些任务的结果。·保持机器的负责任使

恶霸程序员388·2025-03-26 14:54

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv(SpatialandChannelreconstructionConvolution)是一种旨在减少卷积神经网络中特征冗余的新型卷积操作

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

标准IO和系统调用IO的区别

在Linux中，标准I/O（StandardI/O）和系统调用I/O（SystemCallI/O）都是用于文件操作的方式，但它们在实现细节、性能和使用方式上有所不同。

醉人消逝·2025-03-26 13:21

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step

短剧萌·2025-03-26 13:18

DeepSeek底层揭秘——deepEP

(1)定义deepEP(DeepSeekEndPoint)是DeepSeek开源的一款高性能、低延迟的分布式通信库，专为大规模深度学习训练和推理场景设计。

9命怪猫·2025-03-26 12:45

Skynet 中 snlua 服务 init 细节

本篇作为《Skynet中snlua服务启动整体流程分析》的内容补充，主要是从C语言层面一步步剖析，到Lua层面（loader.lua、服务启动脚本），最后再讲解如何将回调函数设为skynet.dispatch_message。主要希望能更好地理解Skynet如何初始化一个snlua服务，并让你对它的启动机制有一个全面、细致的认知。一、前置背景：snlua服务是什么？在Skynet中，snlua是最

Winston-Tao·2025-03-26 11:10

Skynet 中 snlua 服务启动整体流程分析

本文将着重分析snlua服务的核心实现，包括其初始化过程、协程扩展（Profile）、内存管理，以及如何与Skynet主循环交互等细节，帮助你在阅读Skynet代码或自定义服务时

Winston-Tao·2025-03-26 11:37

代码训练营 day34|LeetCode 134，LeetCode 135，LeetCode 860，LeetCode 406

前言这里记录一下陈菜菜的刷题记录，主要应对25秋招、春招个人背景211CS本+CUHK计算机相关硕，一年车企软件开发经验代码能力：有待提高常用语言：C++系列文章目录第34天：第七章回溯算法part03`文章目录前言系列文章目录第34天：第七章回溯算法part03一、今日任务二、详细布置134.加油站提示：样例1：思路实战135.分发糖果提示：样例1：思路实战踩坑860.柠檬水找零提示：样例1：样

西几·2025-03-26 11:03

Dubbo（9）什么是RPC？Dubbo如何实现RPC？

RPC（RemoteProcedureCall，远程过程调用）是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络细节的通信方式。

辞暮尔尔-烟火年年·2025-03-26 11:33

代码随想录算法训练营Day29 | Leetcode 134 加油站 Leetcode 135 分发糖果 Leetcode 860 柠檬水找零 Leetcode 406 根据身高重建队列

Leetcode134加油站题目链接：134.加油站-力扣（LeetCode）代码随想录题解：代码随想录(programmercarl.com)思路：局部最优：当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。全局最优：找到可以跑一圈的起始位置。代码：classSolution{public:intcanCompleteCircuit(vector

SPlutos·2025-03-26 11:02

Java & SQL 连接（初级）

接下来是具体内容展示：封装性、继承性、多态性封装性封装性是指将对象的属性和行为（方法）包装在一个类中，隐藏对象内部的实现细节，只暴露必要的接口给外部使用。◎-priv

KuunNNn·2025-03-26 10:27

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su

今天又是学习·2025-03-26 10:23

ChatGPT、DeepSeek、Grok：AI 语言模型的技术演进与未来趋势

从AI模型的技术架构、训练方法、核心能力及未来发展趋势等方面分析，可以更深入地理解这些模型的技术演进路径及其对AI生态的影响。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

AI 大模型的技术架构与应用解析

本文将详细解析AI大模型的核心技术架构、训练方法、数据处理流程，并探讨其

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

深度学习中常见的权重参数初始化方法

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

C++设计模式-门面模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

它通过封装多个子系统的交互细节，使客户端可以直接与门面类交互，而不需要了解子系统内部的复杂结构和各个组件之间的交互细节，只需关注高层接口，而无需了解底层复杂逻辑。它为子系统中的一组接口提供一个统一的

牵牛老人·2025-03-26 09:48

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

【Golang】第六弹----数组与切片

笔上得来终觉浅,绝知此事要躬行个人主页：星云爱编程所属专栏：Golang追光的人，终会万丈光芒欢迎大家点赞评论收藏⭐文章目录一、数组1.1基本介绍1.2数组的定义1.3数组内存布局1.4数组的使用1.5数组使用细节二

星云爱编程·2025-03-26 07:36

Netty - 从Nginx 四层（TCP/UDP）流量中获取客户端真实/网络出口IP

RPC服务之间的NAT1.2技术原理二、环境配置验证2.1Nginx配置2.2版本要求三、Netty服务端实现3.1Pipeline配置（核心代码）3.2协议处理器实现3.3业务处理器调用示例四、关键实现细节

小小工匠·2025-03-26 07:35

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA)，并构建C2PSA_SMFA

此外，模拟退火机制的低通特性限制了其捕获局部细节的能力，从而导致平滑的重建结果。针对该问题，该文提出

小李学AI·2025-03-26 06:54

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围（通常是[0,255]）转换到一个标准化的范围（通常是[-1,1]或[0,1]），同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

嵌入式领域机器学习入门指南

以下是一些核心概念：监督学习:训练数据包含输入和预期输出，模型的目的是学习这两者之间的映射关系。无监督学习:训练数据只包含输入，没有标签的情况下，模型需要自己找出数据的结构或模式。

AI嵌入式·2025-03-26 05:47

NVIDIA Cosmos-Transfer1：重塑物理AI训练的革命性“世界生成器”

GPU技术大会（GTC）上，英伟达（NVIDIA）重磅发布了其最新AI模型Cosmos-Transfer1，这一突破性技术通过多模态空间控制输入生成高度逼真的虚拟世界，为机器人、自动驾驶等物理AI系统的训练开辟了全新范式

未来智慧谷·2025-03-26 05:16

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