轻量级神经网络

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

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 18:32

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：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
·2025-02-04 18:02

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

对比JSON和Hessian2的序列化格式

JSON概述JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它主要用于在服务器和Web应用之间传输数据
yyytucj·2025-02-04 16:30

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

Python处理数据库：MySQL与SQLite详解

Python提供了多种与数据库交互的方式，其中pymysql库用于连接和操作MySQL数据库，而SQLite则是一种轻量级的嵌入式数据库，Python标准库中的sqlite3模块即可满足操作需求。
aiweker·2025-02-04 15:49

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用关键词：数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。
AI天才研究院·2025-02-04 15:47

生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解

ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种新型神经网络架构
AI大模型应用之禅·2025-02-04 14:41

【声音场景分类--论文阅读】

在此阶段，主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野，同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

python实现轻量级的定时任务包，不引用celery等框架，在注册APP后自启动

如果你希望自开发一个轻量级的Python包来实现定时任务，而不依赖Celery等复杂框架，可以使用原生的Python工具如threading或schedule。以下是一个简单实现的方案。
rock——you·2025-02-04 09:32

Python必备库大全，建议留用

UnirestforPython–Unirest是一套可用于多种语言的轻量级的HTTP库。hyper–Python的HTTP/2客户端。
2401_86437188·2025-02-04 09:30

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

python中keras_Python深度学习——keras（一）

神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。
weixin_39534321·2025-02-04 04:48

SQLite Update 语句详解

SQLiteUpdate语句详解SQLite是一款轻量级的数据库管理系统，以其简单、易用和高效的特点在全球范围内得到了广泛的应用。在SQLite中，UPDATE语句是用于修改数据库表中记录的常用命令。
wjs2024·2025-02-04 03:42

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

Nginx 运维开发高频面试题详解

Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，它以轻量级和高并发处理能力而闻名。
千夜啊·2025-02-04 00:23

Lua语言的网络编程

尽管Lua在网络编程方面的库和框架并不如Java、Python等语言丰富，但其轻量级的特性和易于嵌入的特性使得Lua成为许多网络应用的理想选择。
沈韶珺·2025-02-04 00:46

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

SSM框架——Spring+SpringMVC+Mybatis的搭建教程

Spring作为一个轻量级的框架，有很多的拓展功能，最主要的我们一般项目使用的就是IOC和AOP。
搬砖养女人·2025-02-03 22:05

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

高通modem架构_高通神经网络处理引擎SNPE分析与评测

骁龙（SnapDragon）神经处理引擎（SNPE）是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件，高通在CSDN和其官网都提供了下载。
weixin_39811036·2025-02-03 20:18

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。
俊星学长·2025-02-03 20:46
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