经典深度学习网络模型

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-22 09:48

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。
Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。在卷积神经网络中，加入注意力机制能够有效增强特征提取能力，减少冗余信息的干扰，尤其在处理复杂图像时，能够提升网络的表现。在本教程中，我
T0uken·2025-01-22 07:03

2025美赛数学建模-备战2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解

（全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析
2025年数学建模美赛·2025-01-22 06:26

[Foc学习记录00]导览

电机理论基础电磁基础【电机学复习笔记】第一章磁路_电机学csdn-CSDN博客电路基础磁滞现象：一讲就懂，很nb【经典】深刻阐述磁性材料的磁滞现象_哔哩哔哩_bilibili《现代永磁同步电机控制原理及
GivemeAK·2025-01-22 06:25

七.网络模型

最小(支撑)树问题最小部分树求解：破圈法：任取一圈，去掉圈中最长边，直到无圈；加边法：取图G的n个孤立点｛v1，v2，…，vn}作为一个支撑图，从最短边开始往支撑图中添加，见圈回避，直到连通（有n－1条边）最短路问题求最短路有两种算法：求从某一点至其它各点之间最短离的狄克斯屈拉(Dijkstra)算法求网络图上任意两点之间最短路的Floyd(弗洛伊德)矩阵算法最短路问题的数学模型最大流问题：最大流
Kylin524·2025-01-22 05:53

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络
Super_Whw·2025-01-22 05:48

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。
Jackie_AI·2025-01-22 04:43

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目
2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）
disgare·2025-01-22 01:48

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础
小仇学长·2025-01-22 01:48

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。
用心去追梦·2025-01-21 22:58

深度学习中超参数

深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。
fengbingchun·2025-01-21 22:54

基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。
梦想的初衷~·2025-01-21 22:52

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。
·2025-01-21 22:53

深度学习学习笔记（第30周）

一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。
qq_51339898·2025-01-21 21:18

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:40

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:10

深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南

深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:09

深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型

文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天3配置服务端3.1启动服务3.2支持的接口3.2.1列出当前加载的模型/v1/models3.2.2聊天补全/v1/chat/completions3.2.3文本补全/v1/completion
皮皮冰燃·2025-01-21 20:38

java经典面试题及答案：集合

1、常用的集合有哪些？集合框架分为两类：Map和Collection，实现类分别有1）Map：HashMap、TreeMap、HashTable和ConcurrentHashMap2）Collection：List接口实现类有ArrayList和LinkedList；Set实现类有TreeSet和HashSet2、HashMap和HashTable的区别？1）HashMap是线程不安全的，Hash
心有猛虎嗷嗷叫·2025-01-21 20:36

计算机网络基础知识点简记

OSI七层网络模型TCP/IP四层网络模型模型图解IP地址与子网划分基础概念IPV4与IPV6的区别子网划分的目的子网掩码的使用CIDR表示法路由器与交换机TCP与UDP协议HTTP与HTTPS协议DNS
UV Youth·2025-01-21 18:49

已完结：C语言经典100题目（满足所有C程序基础）

C练习实例1-组无重复数字的数题目：有1、2、3、4四个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4，组成所有的排列后再去掉不满足条件的排列。#include#defineMAX5intmain(){inti,j,k;intcount=0;for(inti=1;i#defineLAC100000//将10w定义为一个常用数int
ChillCoding·2025-01-21 18:49

c语言大一经典题目

经典题目一、熟悉编程环境编程题实验01-1：熟悉编程环境，实现基本输出设计在屏幕上输出短句：ProgramminginCisfun!
知识为甚不进脑·2025-01-21 18:12

C语言经典例题100道

程序【5】题目:输入三个整数x,y,z，请把这三个数由小到大输出。用的编译环境是vs2022，对于scanf()该函数有要求必须声明,scanf_s()，可根据自己环境要求自行去掉_s改成scanf()。在这里因为对自己的要求，训练自己，采用了两种方法。一种是大众版好理解的，另一种是通过数组比较繁琐的写法，数组的写法完全是锻炼自己使用数组的能力，正常情况下，还是以第一种写法为准。第一种写法:#in
尘泪bit·2025-01-21 17:39

c语言编程题经典100例——（96~100例）

1，写一个函数，从键盘输入两个整数，计算它们的和并输出。从键盘输入两个整数，计算它们的商并输出：#includevoidcalculate_quotient(){intnum1,num2,quotient;printf("请输入两个整数：\n");scanf("%d%d",&num1,&num2);if(num2==0){printf("除数不能为0，请重新输入\n");}else{quotien
十启树·2025-01-21 17:08

设计模式概述 - 设计模式的重要性

引言设计模式是软件工程中用于解决常见设计问题的经典解决方案。它们提供了一种标准化的方式来组织和设计代码，使得代码更易于理解、维护和扩展。
w(ﾟДﾟ)w吓洗宝宝了·2025-01-21 17:07

知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?

这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型，从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。
kcarly·2025-01-21 17:35

深入理解 Go 高性能网络框架 nbio

与evio一样，nbio也采用经典的Reactor模式。事实上，Go中的许多异步网络
·2025-01-21 17:31

中科曙光C/C++研发工程师二面

自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。
TrustZone_·2025-01-21 16:31

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。
qq1309399183·2025-01-21 15:56

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。
QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity

高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习
高斯小哥·2025-01-21 14:43

开源AI图像工具—Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型，用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。
蚂蚁在飞-·2025-01-21 14:41

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
wyc9999ww·2025-01-21 14:39

使用Python解决数独谜题的实用指南

技术背景介绍数独是一种经典的逻辑游戏，目标是填满一个9x9的网格，使每列、每行和每个3x3的子网格都包含1到9之间的数字。在计算机科学中，数独可以通过回溯算法来求解，这是一种尝
werf456456asddd·2025-01-21 14:39

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？
zz的学习笔记本·2025-01-21 14:07

有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽

)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习、深度学习
weixin_39845406·2025-01-21 13:34

迁移学习与RBF神经网络

迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。
fanxbl957·2025-01-21 12:27

哈希算法篇——散落的秘密与精准的归宿，混沌中的秩序之美（上）

文章目录引言：混沌中的秩序之美第一章：哈希的本质——化繁为简的魔法第二章：经典哈希函数——一座算法的博物馆第三章：哈希表的奇迹——从无序到有序的转变3.1哈希函数的基本实现3.2基本的哈希表实现3.3哈希算法的实际应用小结引言
诚丞成·2025-01-21 10:01

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
好评笔记·2025-01-21 08:48

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

锂电池寿命预测（matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计
大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石

一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术，在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。
那年一路北·2025-01-21 07:05

【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数

PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架，熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作，包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。
T0uken·2025-01-21 05:54

matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python

1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装，请运行以下命令：bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集，每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya
matlabgoodboy·2025-01-21 05:53

Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等

目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言
小艳加油·2025-01-21 05:20

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。
Limiiiing·2025-01-21 04:46

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务
好评笔记·2025-01-21 04:11
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