视觉预训练大模型第4页

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。

无声远望·2025-01-25 17:36

c语言指针 pdf,深入理解c指针 PDF扫描版[33MB]

本书详细阐述了如何在数组、字符串、结构体和函数中使用指针，同时演示了相应的内存模型及其对指针使用的影响。指针为C语言带来了强大的功能和灵活性，却也是C语言中最难啃的一块“骨头”。

origami dance·2025-01-25 17:35

蓝牙LE Audio的三大改进

多流音频的优势AppleAirPods的最大功能之一是，每个Pod都从配对的iOS设备接收单独的信号。通常，无线耳塞仅将一个芽与输出设备配对，然后将信号投射到另一个芽。这会给整体声音带来延迟，并降低声音质量。蓝牙LE的多流音频将允许任何受支持的设备连接到多个设备，这意味着可以将两个耳塞分别配对并获得真实的立体声。这为真正的无线耳机打开了大门，该无线耳机可用于计时至关重要的环境中，例如竞争性游戏。L

Lenzetech·2025-01-25 17:00

k8s pod分类、核心组件、网络模型、kubectl常用命令

假如有2个pod，pod有其生命周期，万一pod所在的节点宕机了，那么此pod将应该要在其他的节点上重建,而重建完的pod与原来的pod已经不是同一个pod了，只是两者都是运行的同一个服务而已。且每个容器都有其IP地址，重建的pod中的容器其P地址与之前的pod中容器的IP地址是不一样的，如此一来就会存在一个问题,客户端如何访问这些pod中的容器呢?措施：服务发现：就比如集贸市场的注册摊位和声明地

2501_90243308·2025-01-25 16:00

python机器学习

前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像

方安乐·2025-01-25 16:57

神经网络|(三)线性回归基础知识

西猫雷婶·2025-01-25 16:56

Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率

将使用Pandas进行数据处理，Scikit-learn进行相似度计算，并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先，需要准备数据。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:56

情感分析常见算法与模型及实现步骤

【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

自然语言处理（NLP）-总览图学习

Syntax）4.语义学（Semantics）5.推理（Reasoning）小结自然语言处理（NLP）-总览图学习转自《Python自然语言处理第二版》1.一张总览图的学习这张图片展示了一个自然语言处理的流程模型

汤姆和佩琦·2025-01-25 16:24

深度学习利用数据加载、预处理和增强数据提高模型的性能

深度学习数据预处理是一个关键步骤，旨在提高模型的性能和准确性。通过数据加载、预处理和增强，可以显著提高深度学习模型的性能和准确性。在实际应用中，需要根据具体的数据和任务来选择合适的预处理和增强技术。

weixin_30777913·2025-01-25 16:54

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

在本系列的第二篇文章中，我们将继续探讨Word2Vec模型，这次重点介绍负采样（NegativeSampling）技术。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

【大模型】ChatGPT 创作各类高质量文案使用详解

目录一、前言二、ChatGPT文案创作的优势三、ChatGPT各类文案创作操作实战3.1ChatGPT创作产品文案3.1.1ChatGPT创作产品文案基本思路3.1.2ChatGPT创作产品文案案例一3.1.2.1操作过程3.1.3ChatGPT创作产品文案案例二3.2ChatGPT创作视频脚本3.2.1ChatGPT创作视频脚本基本思路3.2.2ChatGPT创作视频脚本案例一3.3ChatGP

小码农叔叔·2025-01-25 15:47

HTML&CSS ：如此优雅丝滑的导航栏，你不看看吗？

这段代码创建了一个动态的导航栏，通过CSS技术实现了按钮的激活和悬停效果，以及动态背景效果，为页面添加了视觉吸引力和用户交互体验。大家复制代码时，可能会因格式转换出现错乱，导致样式失效。

前端Hardy·2025-01-25 15:45

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。

surfirst·2025-01-25 14:14

Rust入门实战编写Minecraft启动器#2建立资源模型

首发于Enaium的个人博客我们需要声明几个结构体来存储游戏的资源信息，之后我们需要将json文件解析成这几个结构体，所以我们需要添加serde依赖。serde={version="1.0",features=["derive"]}资源相关asset.rsuseserde::Deserialize;usestd::collections::HashMap;#[derive(Deserialize)

·2025-01-25 14:35

Rust入门实战编写Minecraft启动器#3解析资源配置

首发于Enaium的个人博客在上一篇文章中，我们已经建立了资源模型，接下来我们需要解析游戏的配置文件。首先我们添加serde_json依赖和model依赖。model={path="..

·2025-01-25 14:35

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（一）

爱研究的小牛·2025-01-25 14:11

第72期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-25 14:40

浅谈redis

redis的理解非关系数据库他是单线程的：数据放在内存中，单线程操作效率高（多线程会造成CPU的上下文切换）基于内存操作（周期性的把更新的数据写入到磁盘（RDB）或者把修改操作写入追加的文件记录（AOF））五大基本数据类型

zhaoyang9999·2025-01-25 14:40

基于Python的开源量化交易框架：构建你的量化投资策略

量化投资是一种利用数学和统计模型来进行投资决策的方法，它将大量的金融数据与算法相结合，以识别交易机会并执行交易。

ShAutoit·2025-01-25 14:37

第四届先进材料与机械电子国际学术会议（ICAMM 2024）

四大高校联合支持】2024年第四届先进材料与机械电子国际题解|字符串排序-golang最简洁最易懂解法packagemainimport("bufio""fmt&q题解|#数列求和#publicclassMain

2301_79125431·2025-01-25 13:35

9.1 GPTs 应用商店介绍：解锁定制化 AI 的无限潜能

GPTs应用商店介绍：解锁定制化AI的无限潜能引言：迈入AI应用的新时代随着OpenAI的GPT模型不断进化，GPTs应用商店的推出标志着AI定制化的一个新纪元。

少林码僧·2025-01-25 13:35

Coze，Dify，FastGPT，对比

平台介绍-FastGPT：由环界云计算公司发起，是基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统。

云连山·2025-01-25 13:04

马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案（理论+Python实战）

输入参数2.3主要流程2.4异常处理2.5清理工作2.7get_ai_weights函数汇总3.汇总代码4.反思4.1不足之处4.2提升思路5.启后0.承前本篇博文是对前两篇文章，链接:5.马科维茨资产组合模型

AI量金术师·2025-01-25 13:31

Kafka 消息存储与销毁机制

的基本概念解释2.核心概念与联系2.1消息存储机制2.2消息销毁机制2.3分区与副本机制3.核心算法原理具体操作步骤3.1消息存储过程3.2消息消费过程3.3消息销毁过程3.4分区副本同步过程4.数学模型和公式详细讲解举例说明

AI天才研究院·2025-01-25 12:30

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：

我是瓦力·2025-01-25 12:59

PointNet++改进策略：模块改进 | PointCAT，使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

论文题目：PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址：南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通

我是瓦力·2025-01-25 12:59

AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用

二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据

CJ点·2025-01-25 12:27

【2024博客之星】我的年度技术总结：Netty渡劫指南--从线程暴走到百万长连接，这一年我踩过的坑比写的代码还多

二、线程模型：从车祸现场到秋名山车神三、内存管理：从OOM拳皇到内存刺客四、协议设计：从二进制乱码到量子通信五、

码到三十五·2025-01-25 12:57

深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆

文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo

皮皮冰燃·2025-01-25 12:26

AI大模型提示工程（prompt）从入门到精通（非常详细），看这一篇就够了！！！

在大模型领域，输入通常被称为“提示词”（prompt），它们是引导LLM（大语言模型）生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说，一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。

功城师·2025-01-25 12:56

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。

AI_小站·2025-01-25 12:55

PyQt6医疗多模态大语言模型（MLLM）实用系统框架构建初探（下.代码部分）

下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。

Allen_LVyingbo·2025-01-25 12:23

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。

eso1983·2025-01-25 12:23

4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件

1、为什么卷积核一般都是奇数？2、由哪些层组成了基本的卷积神经网络，作用分别是什么？3、卷积层和池化层有什么区别？4、什么是端到端学习end-to-end？1、为什么卷积核一般都是奇数？（1）保护位置信息：保证锚点刚好在中间，方便以模块中心为标准进行滑动卷积，避免了位置信息发生偏移（2）padding时的对称性：保证padding时图像的两边依然对齐（3）一些历史尝试的经验，如边缘检测等，还有pa

沉睡的小卡比兽·2025-01-25 11:52

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

注：文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下：牛津大学等提出：PointTransformer清华大

Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

DiNO (Knowledge Distillation with No Labels)（二）

2021年Facebookresearch团队发布DiNO模型后，于2023年又发布了DiNOv2。本文是对DiNOv2论文的学习总结，更多详细细节可以参考论文原稿。

CL.LIANG·2025-01-25 11:51

【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一种深度学习模型框架，由IanGoodfellow等人在2014年提出。

IT古董·2025-01-25 11:50

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

ArkTs模块化语法

1：模块化语法1.1：模块化基本认识模块化将一个大的程序，拆分成若干个小的模块，通过特定的语法，进行任意组合ArkTs中，每个ets文件，都可以看做一个模块1.2：默认导入导出1.2.1：概念指一个模块

秃顶老男孩.·2025-01-25 11:17

Python 深度学习实战：生成对抗网络

1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来较火热的深度学习模型之一，其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。

AI天才研究院·2025-01-25 10:45

Windows10环境下使用docker部署Dify

什么是DifyDify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生

南南的sky·2025-01-25 10:14

企业如何安全合规地访问海外网站

1.国际专线：这是一种合法合规的访问海外网站的方式，由国内三大通讯运营商授权或授权代理机构开通。虽然费

蓝讯小刘·2025-01-25 10:11

国际宽带专线多少钱一年？

国际宽带专线通常是外商投资企业、外贸出口企业，跨境电商等有国际联网需要和需求的企业业务，通常来说，三大运营商只针对一些国企、事业单位受理，由于资费较贵，所以通常不会像中小企业提供国际联网服务。