轻量级神经网络第7页

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

上位机与云平台通信：为什么你的MQTT总是断连？

在工业自动化、智能家居、物联网等应用场景中，MQTT（消息队列遥测传输协议）作为一种轻量级的发布/订阅消息传输协议，广泛应用于上位机与云平台之间的数据通信。

威哥说编程·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

Gitea 与 Jenkins 的集成实践，打造你的专属 CI/CD 系统

前言Gitea是一个用于代码托管的轻量级单体程序，它能与现有的经典应用集成，诸如代码分析工具SonarQube、持续集成工具Drone、Jenkins以及用于工单管理的客户端插件（VSCode、JenkinsIDE

Gitea·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

基于 Python 的 Flask 框架构建高性能 Web 应用程序

基于Python的Flask框架构建高性能Web应用程序Flask是一个使用Python编写的轻量级Web框架，因其简单灵活的设计而受到广大开发者的欢迎。从小型项目到企业级应用，Flask都能够胜任。

全栈探索者chen·2025-02-06 05:24

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

系统架构设计师——微服务架构

这些服务可以通过轻量级的通信协议（如HTTP/JSON）进行交互和数据交换。关键特征：模块化：每个微服务都是独立模块，专注于单一的业务功能，这使得服务更易于理解、开发和维护。

庄隐·2025-02-06 02:02

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

Vue.js开发基础教程

优点:轻量级：Vue简单、直接，所以Vue使用起来更加友好。双向数据绑定：数据驱动视图，视图也可以驱动数据。组件化开发：vue.js提供了非常方便且高效的组件管理来进行加载公用的模块。

阿宝Altai·2025-02-06 00:21

Scheme.js：让Scheme语言在JavaScript中焕发新生

这个项目的目的是为了提供一个轻量级、高效的Scheme解释器，使得开发者可以在Web端利用Scheme的强大功能进行编程。项目简介Scheme是Lisp

侯深业Dorian·2025-02-05 23:10

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

如何使用 Python 连接 SQLite 数据库？

SQLite是一种轻量级的嵌入式数据库，广泛应用于各种应用程序中。Python提供了内置的sqlite3模块，使得连接和操作SQLite数据库变得非常简单。

程序员黄同学·2025-02-05 19:15

探索未来：golang-nextjs-portable，轻量级的跨平台应用框架

探索未来：golang-nextjs-portable，轻量级的跨平台应用框架golang-nextjs-portableGoprogramwithembeddedNext.jsapp.项目地址:https

郝赢泉·2025-02-05 17:05

Lua语言的云计算

在众多编程语言中，Lua作为一门轻量级、高效且易于扩展的脚本语言，逐渐在云计算领域展现出了其独特的优势。本文将探讨Lua语言在云计算中的应用，深入挖掘其在云计算架构、开发和管理中的价值。

依瑾雅·2025-02-05 17:04

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

云原生周刊：K8s引领潮流

·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

系统管理员资源大全

备份备份软件Amanda-客户端-服务器模型备份工具Bacula-另一个客户端-服务器模型备份工具Backupninja-轻量级，可扩展的元数据备份系统Backuppc-客户端-服务器模型备份工具和文件共享方案

lwx2615·2025-02-05 17:58

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

Python版的Mybatis ORM：mybatis-py（类似java的mybatis）

入门mybatis-py是一个和mybatis很相似的轻量级的半自动的ORM，它的功能如下：主要功能如下：1、半自动化的ORM；2、支持像mybatis那样的动态SQL；3、支持类似mybatis注解的装饰器

moontourse·2025-02-05 14:34

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

盘点4款超好用的免费进销存管理软件

一、ZohoBooksZohoBooks是一款轻量级外贸ERP进销存软件，专为中小企业设计。它不仅涵盖了财务会计功能，还特别针对进销存管理进行了优化，非常适合需要一体化解决方案的企业。

·2025-02-05 13:53

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

Express连接postgres数据库

文章目录Express介绍创建express项目连接postgres数据库创建查询接口创建插入接口Express介绍Express是一个基于Node.js的轻量级Web框架，用于快速构建RESTfulAPI

叁拾舞·2025-02-05 12:19

JavaScript系列（59）--微服务架构设计详解

微服务架构是一种将应用拆分为小型、独立服务的架构模式，每个服务都运行在自己的进程中，通过轻量级的通信机制进行交互。

ᅟᅠ ‌‍‎‏ 一进制·2025-02-05 11:41

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

使用conda创建python 虚拟环境

1.安装conda(Miniconda)这里我安装的是Miniconda，相比于Conda，而Miniconda是Anaconda的一个轻量级版本，它只包含Conda和Python。相比于完整

liguiyuan112·2025-02-05 09:27

在 Ubuntu 中使用 Conda 创建和管理虚拟环境

1.安装Miniconda或Anaconda方法1：下载并安装MinicondaMiniconda是一个轻量级的版本，仅包含基本组件。适合需要精简安装的用户。步骤：打开终端。

老大白菜·2025-02-05 08:52

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

设计 zmq.rs ——用 Rust 实现的 ZeroMQ（二）

写在前面：Rust1.0临近，libgreen由于统一接口代价太大以及其伪轻量级的事实被降级为不推荐的社区项目，zmq.rs项目也面临着一次基于mio的重新设计——除非更合适的协程实现能立即出现。

·2025-02-05 02:15

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

Linux-Dash：轻量级的Linux系统监控仪表板

Linux-Dash：轻量级的Linux系统监控仪表板项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/linux-dash在繁复的服务器管理任务中找到一盏明灯——Linux-Dash

羿晴汝Gillian·2025-02-05 02:07

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

【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-S3 硬件SPI总线

MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。

驴友花雕·2025-02-04 20:30

【Docker项目实战】使用Docker部署Typemill轻量级平面文件CMS

【Docker项目实战】使用Docker部署Typemill轻量级平面文件CMS一、Typemill介绍1.1Typemill简介1.2主要特点1.3主要使用场景二、本次实践规划2.1本地环境规划2.2

江湖有缘·2025-02-04 20:27

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

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

Docker使用教程（全网最全面，看完包会）

它允许开发者将应用程序及其所有依赖项打包到一个轻量级的、可移植的容器中，从而确保在不同环境中（如开发、测试和生产）都能一致地运行。

海鸥_·2025-02-04 18:41

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