训练人脸对比第23页

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

三、安装环境四、定义QNet五、定义DQNAgent初始配置动作选择（ε-贪婪策略）六、完整代码七、训练结果一、什么是DQN？

林泽毅·2025-02-08 21:45

Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）

摘要(Abstract)：简述了ViT（VisionTransformer）模型的设计和实验结果，展示了其在大规模图像数据集上进行训练时的优越性能。

刘若里·2025-02-08 21:15

StarRocks和ClickHouse对比

经过研究，StarRocks与ClickHouse作为OLAP数据库在某些场景下都展现出极端的性能表现，且都不依赖于ApacheHadoop生态系统。在特定情况下，StarRocks的性能甚至优于ClickHouse。ClickHouse适合变化较少的扁平表场景，而StarRocks在单表测试中表现更好，且在多表关联方面具有更大的优势1。在架构方面，ClickHouse采用散布-聚集的模型，而St

靴子学长·2025-02-08 20:41

StarRocks与ClickHouse：简要快速选型对比

1.引言在大数据分析领域，高性能的数据库系统是关键。StarRocks和ClickHouse作为列式存储数据库的代表，各自具有独特的优势。本文将深入探讨它们的特性和适用场景，为选择合适的数据库系统提供参考。2.StarRocks与ClickHouse简介2.1StarRocksStarRocks是一款全场景MPP企业级数据库，它强调实时性、并发性和MySQL兼容性。StarRocks提供在线弹性扩

我就是全世界·2025-02-08 20:07

Deepseek成功启示：从 TRPO 到 GRPO训练LLM

这是深入了解大型语言模型LLMs如何训练的绝佳机会。

大模型之路·2025-02-08 20:03

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

卷积核中的每个元素都是一个权重参数，这些参数会在网络训练过程

·2025-02-08 19:57

框架选型：Kratos、Go-Zero、GoFrame、Sponge 对比分析

框架比较特性/框架kratosgo-zerogoframesponge设计理念微服务框架，强调模块化和可扩展性高性能、简洁易用，面向微服务后端开发框架，强调开发效率和易用性基于sql、protobuf、json逆向生成模块化代码来组成项目所需的服务代码，强调易用性、开发效率、可扩展性，面向web和微服务HTTP服务支持支持支持支持(gin、gin+protobuf结合)RPC服务支持（gRPC）支

·2025-02-08 19:55

Flutter Isolate解决耗时任务导致卡死

先来对比一下在Flutter的ui主线程下直接计算一个耗时任务的情况：import'package:flutter/material.dart';voidmain(){runApp(constMaterialApp

Wuxiaoming135·2025-02-08 19:27

Flutter的原理及美团的实践（下）

阿里P7移动互联网架构师进阶视频（每日更新中）免费学习请点击：https://space.bilibili.com/474380680Flutter和原生性能对比虽然使用原生实现（左）和Flutter实现

Android Developer·2025-02-08 18:26

嵌入式硬件篇---OpenMV的硬件流和软件流

OpenMV中的实现•硬件要求•代码配置•工作流程二、软件流控制（SoftwareFlowControl）1.基本原理XONXOFF2.OpenMV中的实现•代码配置•工作流程三、硬件流控制vs软件流控制对比四

Ronin-Lotus·2025-02-08 15:35

熬夜整理模型下载、量化、代码调用可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等

熬夜整理模型下载、量化、代码调用，可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等

代码讲故事·2025-02-08 15:32

DeepSeek：知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

大模型，凭借其在海量数据上的深度训练，拥有强大的语言理解与生成能力，能够处理多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等，像GPT系列模型，一经推出便在全球范围内引起了广泛关注，展示了大模型在语言处理方面的卓越能力

·2025-02-08 14:49

python联合opencv实现图像的二值化处理阈值可视化分析

广义来看，在python中比较常用的主要是opencv,pil两个第三库，对比来看的话，opencv使用要更加的方便实用而且灵活。当然也可以都采用，对比分析其各自的效果。

海宝7号·2025-02-08 14:58

c语言：取绝对值

以下是两种方法的对比：方法1：使用条件语句这个很好理解，负数时取负运算，用于数值的符号反转。

杜白尼·2025-02-08 14:58

超火的DeepSeek使用了大模型蒸馏技术嘛?

以下是通过互联网公开信息整理的内容:从多个证据中可以确认，DeepSeek在其模型训练和优化过程中采用了蒸馏技术。

魔王阿卡纳兹·2025-02-08 14:28

Postman和ReadyAPI哪个更好？

在这篇文章中，我们将对比P

朱公子的Note·2025-02-08 13:50

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric实现GAT3.1在Cora数据集上训练

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。

段智华·2025-02-08 11:07

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

CosyVoice /F5-TTS /GPT-SoVITS /Fish-Speech 开源语音克隆与文本转语音（TTS）项目的对比整理

四个主流开源语音克隆与文本转语音（TTS）项目的对比整理，基于公开资料与实测反馈总结：项目CosyVoiceF5-TTSGPT-SoVITSFish-Speech核心技术双向流式语音合成，支持离线与流式一体化建模基于流匹配的

云樱梦海·2025-02-08 10:27

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

本文将通过一个完整的项目案例，从数据收集、模型训练到部署，展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战：情感分析系统（一）数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。

俞兆鹏·2025-02-08 10:25

Day36【AI思考】-表达式知识体系总览

文章目录**表达式知识体系总览**回答1：**表达式知识体系****一、三种表达式形式对比****二、表达式转换核心方法****1.中缀转后缀（重点）****2.中缀转前缀****三、表达式计算方法**

一个一定要撑住的学习者·2025-02-08 09:53

大语言模型多token预测技术

传统的基于下一个token预测的训练方法虽简单有效，但在获取语言、世界知识和推理能力方面效率不高。

deepdata_cn·2025-02-08 09:21

Deno vs Node.js：性能对比深度解析

本文将通过对比HTTP服务器性能、模块加载速度、内存占用和冷启动时间，深入分析Deno与Node.js在实际应用中的性

桂月二二·2025-02-08 09:48

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现

辰尘_星启·2025-02-08 09:16

AI编程工具合集

OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络

109702008·2025-02-08 09:14

036-C++ 模板

示例：使用模板前后对比

小宝哥Code·2025-02-08 09:43

GPT-4.0 新手使用教程（保姆级入门）

一、GPT-4.0简介GPT-4.0是OpenAI推出的最新版本的生成式预训练模型，较之前的版本，它在自然语言理解和生成方面有了显著提升。

玩AI的小胡子·2025-02-08 09:42

【码道初阶】从2000+ms-＞0ms 双指针法的最终优化速通Leetcode633

引言本文将对比一种低效超时的双指针遍历法和优化过后的双指针遍历法，旨在通过对比代码的方式加深对双指针方法的理解运用。

月明长歌·2025-02-08 06:26

大模型的训练与应用 | 二十二、DeepSeek API 申请与使用指南

DeepSeekAPI，一个兼容OpenAIAPI格式的强大工具，为开发者提供了丰富的自然语言处理能力。本文将为您展示如何申请和使用DeepSeekAPI，让您能够轻松集成智能对话补全功能。一、DeepSeekAPI概览DeepSeekAPI基于先进的MoE模型，支持对话生成和补全，适用于聊天机器人、虚拟助手等应用场景。二、申请APIKey1）注册DeepSeek平台账号访问DeepSeek平台，

西琴小竹·2025-02-08 06:50

【AI原理解析】— Gemini模型

目录1.模型概述定义特点2.模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向

coolkidlan·2025-02-08 06:49

Bash (Bourne-Again Shell)、Zsh (Z Shell)

文章目录1.历史背景2.主要区别3.功能对比自动补全插件和主题路径扩展提示符定制4.性能5.使用场景6.如何切换Shell7.总结以下是Bash和Zsh之间的主要区别，列成表格方便对比：特性BashZsh

小丁学Java·2025-02-08 05:48

【计算机网络】【湖科大MOOC】传输层概述端口号用法复用与分用 UDP与TCP的对比

2.1.2运输层使用端口号来区分应用层的不同应用进程2.1.3端口号举例2.2发送方的复用和接收方的分用2.2.1TCP/IP体系的常用的应用层协议所使用的运输层端口号3.UDP和TCP的对比3.1无连接

liangjingxin1210·2025-02-08 05:48

69.弹窗显示复杂的数据框图 C#例子 WPF例子

以下是实现步骤：设计主页面：在主页面上添加一个按钮和一个数据框图（用于对比显示数据）。按钮绑定到一个命令，数据框图绑定到日志管理器的数据源。

军训猫猫头·2025-02-08 04:42

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析一、模型原理（一）DeepSeekR1DeepSeekR1的核心原理是基于强化学习（RL）的训练方式，其创新之处在于不依赖任何监督微调（SFT

程序猿000001号·2025-02-08 04:10

《使用深度生成学习预测无对比心脏电影 MRI 中急性心肌梗死的晚期钆增强》论文精度

PredictingLateGadoliniumEnhancementofAcuteMyocardialInfarctioninContrast-FreeCardiacCineMRIUsingDeepGenerativeLearning背景：晚期钆增强(LGE)心脏磁共振(CMR)是诊断心肌梗死(MI)的标准技术，然而，由于使用钆造影剂，该技术存在风险。基于无造影剂CMR进行MI评估的技术有望克服

⁢Easonhe·2025-02-08 03:07

Scrapy框架爬虫教程——入门篇

与其他爬虫框架（如BeautifulSoup、Selenium等）的对比1.2Scrapy的优势高效的网络请求处理灵活的爬取策略强大的数据处理功能内置的分布式爬虫支持2.安装与环境搭建2.1安装Python

杨胜增·2025-02-08 03:03

NAS（神经架构搜索）基准数据集

在NAS（神经架构搜索）任务中，基准数据集是指专门设计并提供固定的搜索空间、评价指标和预训练结果的数据集，用于公平评估和比较不同NAS算法的表现。

TAICHIFEI·2025-02-08 03:31

Java 8 Lambda表达式详解：从入门到实践

2.2Lambda表达式与匿名内部类的对比3.Lambda的基石：函数式接口3.1什么是函数式接口？

全端工程师·2025-02-08 02:00

说话人识别----技术挑战点

技术挑战点为:与文本无关;说话人识别中的跨信道、噪音;短语音;多说话人、防假冒处理;训练库大小限制;

sunfoot001·2025-02-08 01:54

Chapter4.1 Coding an LLM architecture

4ImplementingaGPTmodelfromScratchToGenerateText4.1CodinganLLMarchitecture4ImplementingaGPTmodelfromScratchToGenerateText本章节包含编写一个类似于GPT的大型语言模型（LLM），这个模型可以被训练来生成类似人类的文本

亲持红叶·2025-02-08 01:53

C++， STL容器 array：固定大小数组深度解析

文章目录引言一、设计哲学与底层实现1.1零抽象成本的封装1.2性能特征二、内存优化实践2.1缓存友好性对比2.2内存碎片防护三、高级内存管理技巧3.1精准内存对齐3.2内存复用模式四、工程实践指南4.1

智驾·2025-02-08 00:46

Licode简介及与SRS对比

以下是两者的详细对比和Licode的核心解析：一、Licode核心解析1.定位与设计目标核心功能：基于WebRTC的多人实时音视频通信（SFU/MCU混合架构）。

Ryan-S·2025-02-08 00:14

深入剖析：AI 自动生成测试用例工具的现状与选择

本文将深入剖析市面上主流的AI自动生成测试用例工具，从功能特点、优势、劣势以及适用业务场景等多个维度进行对比分析，帮助读者更好地选择适合自身项目的工具。

weixin_41194975·2025-02-08 00:43

我的AI工具箱Tauri版-CompositeIDPhoto合成最美证件照

工具采用精确的人脸识别与背景优化算法，可智能匹配样板的构图比例、光线效果和背景样式，确保输出结果与样板风格完美统一。自动化

Mr数据杨·2025-02-07 23:41

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

这个代码是以tensorflow为框架训练的，由于之前一直没有系统的了解tensorflow框架和Pytorch框架的区别，得着今天闲来无事，了解了一下，顺便看看能不能自己用Pytorch框架来训练猫狗分类的代码

摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

【Python三方库】Python机器学习开源库之dlib库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

本文详细介绍了dlib的简介、安装及使用方法，包括面部检测、特征点检测和人脸识别等功能。通过这些基本功能的示例，你可以逐步深入了解并实际应用dlib库，解决更多复杂的计算机视觉问题。

I'mAlex·2025-02-07 23:38

机器学习算法分类

以下是详细的分类介绍：1.根据学习方式进行分类1.1监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练过程中，输入数据（特征）和输出数据（标签）都是已知的。

和风化雨·2025-02-07 23:07

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