逆深度第2页

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译

Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒，Doc2X即可将PDF转换为Markdown，支持批量处理和深度翻译功能。

Doc2X·2025-03-10 07:49

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存

2401_84123077·2025-03-10 05:38

Android Glide 配置与初始化模块源码深度剖析

一、引言在Android开发中，图片加载是一个常见且重要的功能。Glide作为一款强大的图片加载库，因其高效、灵活和易于使用的特点，被广泛应用于各种Android应用中。Glide的配置与初始化模块是整个库的基础，它允许开发者根据不同的需求对Glide进行定制化设置，如缓存策略、图片解码格式、自定义组件等。本文将深入Glide源码，详细剖析其配置与初始化模块的实现原理和工作流程。二、配置与初始化模

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

Android Glide 缓存模块源码深度解析

一、引言在Android开发领域，图片加载是一个极为常见且关键的功能。Glide作为一款被广泛使用的图片加载库，其缓存模块是提升图片加载效率和性能的核心组件。合理的缓存机制能够显著减少网络请求，降低流量消耗，同时加快图片显示速度，为用户带来流畅的使用体验。本文将深入Glide缓存模块的源码，从整体架构到具体实现细节，全方位剖析其工作原理。二、Glide缓存模块概述2.1缓存的重要性在移动应用中，图

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

图文详解维感科技3D深度相机在AGV/AMR的应用（一）

叉式移动机器人(AGV/AMR)介绍叉式移动机器人（AGV/AMR）是在叉车上加载各种导引技术，构建地图算法，辅以避障安全技术，实现叉车的无人化作业。随着行业对自动化搬运的要求越来越高，近两年，融合了堆垛功能与自动化导向搬运的叉式移动机器人受到应用企业青睐。据中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所统计，2021年中国叉式移动机器人（含视觉导航）销量达8000台，同

Vzense ToF 3D·2025-03-10 04:30

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

Ubuntu 下 Docker 企业级运维指南：核心命令与最佳实践深度解析20250309

Ubuntu下Docker企业级运维指南：核心命令与最佳实践深度解析在当今的数字化时代，Docker已成为企业应用部署和运维的基石。

Narutolxy·2025-03-10 01:02

清华DeepSeek：执手札利刃，破AI雾障，开深度进阶先河

「清华北大-Deepseek使用手册」链接：https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc「清华大学Deepseek整理）1－6版本链接：https://pan.quark.cn/s/72194e32428a资源链接：https://pan.quark.cn/s/3d4088555ca0资源链接：https://pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e「Dee

2501_90771553·2025-03-09 22:39

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集

2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

Imagen原理与代码实例讲解

随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。

AI天才研究院·2025-03-09 22:05

Manus的功能与意义深度解析

Manus是2025年3月6日由中国团队推出的全球首款通用型AIAgent（智能体），其核心特点是能够自主规划并执行复杂任务，而非仅提供建议或答案。该产品因宣称“知行合一”的能力（如自动生成PPT、分析股票、筛选简历等）迅速引发行业热议，甚至导致官网因流量激增崩溃，邀请码被炒至数万元。一、Manus是什么？功能定位Manus被定义为“通用智能体”，能够通过独立思考调用工具链完成复杂任务，例如：文档

AndrewHZ·2025-03-09 21:32

四大主流 CRM 系统深度解析：谁才是企业的最佳选择？

CRM能够提升客户关系管理效率，通过对客户信息的全面收集和分析，实时跟踪客户活动、需求和偏好，为客户提供个性化服务，增强客户对企业的信任和满意度，进而促进客户的忠诚度和长期稳定的合作关系。同时，CRM系统还能实现销售流程优化，帮助销售团队更好地跟踪销售机会、管理销售线索，制定个性化销售策略，提高销售业绩。此外，它促进跨部门协作，让销售、市场、客服等团队共享客户信息和交流记录，实现全面的客户视图，提

wq54wq·2025-03-09 21:00

2024年CRM系统全景：领先品牌的深度解析与企业选择指南

在SaaS赛道中，CRM系统以其与交易的紧密联系和迅猛的发展势头，成为核心的竞争领域。根据艾媒咨询的最新数据，2021年中国CRM市场规模达到156亿元，同比增长16.5%。随着市场渗透率的提高以及社交化、智能化CRM解决方案的不断涌现，行业增长势头强劲。预计从2023年起，市场将以大约10%的年增长率稳健前行，未来三年内市场规模有望增加百亿，到2024年总规模将突破250亿元大关。《2024全国

新增长SaaS点评·2025-03-09 21:29

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

DeepSeek Agent 企业应用

DeepSeekAgent技术是基于深度求索（DeepSeek）大模型构建的智能代理系统，其核心技术架构与应用优势可从以下几个方面进行深度解析：一、核心技术架构混合专家模型（MoE）与架构优化DeepSeek

大势下的牛马·2025-03-09 21:56

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图：PyTorch的计算图在运行时构建，使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

探索“Under”：一款极简之美与技术深度并存的JavaScript游戏

探索“Under”：一款极简之美与技术深度并存的JavaScript游戏under-gameUnder:AsimplegamewithproceduralgraphicsinJavaScriptandGLSL

贡秀丽·2025-03-09 20:24

企业用户指南：2024年CRM深度分析

本文将深度解析2024年市场上表现最佳的CRM系统，从品牌介绍、产品功能到优势特色，为企业提供全面的选型参考。一、怎样挑选适合企业的CRM?

CC_54321·2025-03-09 20:22

构建卓越的客户服务与支持：C# CRM系统深度解析

在当今竞争激烈的商业环境中，提供优质的客户服务和支持是企业成功的关键之一。一个高效、可靠的客户关系管理（CRM）系统可以帮助企业更好地理解客户需求，提升客户满意度，并最终促进业务增长。本文将深入探讨如何使用C#开发一个功能全面的CRM系统，特别是其中的客户服务与支持模块，我们将详细讲解代码实现，并附上丰富的注释帮助你快速上手。一、需求分析与架构设计为了满足现代企业的多样化需求，我们的CRM系统需要

墨夶·2025-03-09 20:52

Python在数字货币交易中的算法设计：从策略到实践

今天，我将带你深度探讨Python在数字货币交易中的算

Echo_Wish·2025-03-09 19:48

Python3 与 VSCode：深度对比分析

Python3与VSCode：深度对比分析引言Python3和VisualStudioCode（VSCode）在软件开发领域扮演着举足轻重的角色。

lly202406·2025-03-09 19:14

Python实现网络通信：Socket模块与TCP/IP协议全解析

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-09 19:42

科技早报 | B站崩了、小红书崩了上热搜；OpenSSH漏洞预警：无需用户交互，可提权至 root | 最新快讯

这一合作标志着双方将在量子技术与通信行业的深度融合上展开实质性合作，共同加速相关技术成果转化和市场拓展。消息称谷歌TensorG5芯片已流片，预计采用3nm制摘要：谷歌下一代Tens

最新科技快讯·2025-03-09 19:11

Spring Boot 自动装配原理深度解析

SpringBoot是一种基于Spring框架的开发工具，它简化了Spring应用程序的配置和部署过程。其中，自动装配是SpringBoot的核心特性之一，它可以自动地将依赖的组件装配到应用程序中。本文将深入探讨SpringBoot的自动装配原理。一、自动装配的概念自动装配是指SpringBoot根据应用程序的依赖关系和配置信息，自动地将所需的组件装配到应用程序中。这样，开发者无需手动配置和管理这

曾几何时…·2025-03-09 19:11

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程

源码仓库地址：ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，能够理解和响应客户的查询。

于飞SEO·2025-03-09 18:29

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

文生图图生视频文生视频人工智能AI工具节选

1、MidjourneyAI图像和插画生成工具，官网地址：Midjourney中文站,MJ中文站-专业AI绘图网站2、StableDiffusion一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型，演示地址：StabilityAI3

行思理·2025-03-09 17:22

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等

小艳加油·2025-03-09 17:52

Python 3.9+ 字典合并的逆天操作符来了”

一、为什么你需要抛弃dict.update在Python3.9之前，合并字典的“标准操作”通常是这样的：config={"host":"localhost","port":8080}defaults={"port":80,"debug":False}#传统合并方式merged=defaults.copy()#防止污染原字典merged.update(config)print(merged)#{'p

HerrFu@灵思智行科技·2025-03-09 17:52

Manus：通用型Agent的技术革新与多元应用场景

一、Manus前沿洞察Manus，作为Monica团队匠心打造的全球首款通用型Agent产品，名称源于拉丁文“mensetmanus”，意即“手”，深刻寓意着知识与行动的深度融合。

蚂蚁质量·2025-03-09 16:16

探索响应式编程的春天：Reactive Spring Demo深度剖析与应用指南

探索响应式编程的春天：ReactiveSpringDemo深度剖析与应用指南去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍在当今瞬息万变的软件开发领域中，响应式编程已成为构建高性能

孔旭澜Renata·2025-03-09 16:45

二叉树，满二叉树，完全二叉树......

相关性质：深度：一棵二叉树的最大层数称为这棵树的深度。空树的深度为0；只有一个

@ANONYME·2025-03-09 16:13

人工智能引领技术革命：ChatGPT与深度学习的突破性进展

特别是在自然语言处理（NLP）领域，OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破，展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。

撒旦骑路西法，大战吕布·2025-03-09 16:42

大模型与Java的深度融合：现状、实践、挑战与未来

一、引言：大模型与Java的交汇近年来，大模型技术在人工智能领域迅速崛起，成为推动智能应用发展的核心力量。与此同时，Java作为一种历史悠久且广泛应用于企业级开发的编程语言，凭借其强大的生态系统、跨平台特性和稳定性，一直是软件开发领域的中流砥柱。随着大模型技术的普及，Java与大模型的结合成为了一个备受关注的热点话题。这种结合不仅为Java开发者带来了新的机遇，也为大模型的落地应用提供了更广阔的场

软件职业规划·2025-03-09 15:07

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。

软件职业规划·2025-03-09 15:07

Thymeleaf vs JSP vs FreeMarker：模板引擎深度解析与选型指南

二、主流模板引擎深度对比1

暮乘白帝过重山·2025-03-09 15:06

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(

flex_university·2025-03-09 15:35

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

GPT 4.5 可能是戳破 AI 泡沫的模型

AI的价值从来不只是技术炫技，而是作为工具深度嵌入社会

果冻人工智能·2025-03-09 15:33

深度解析DeepSeek：从技术架构到实战应用

一、引言：为什么选择DeepSeek？在2025年人工智能领域竞争白热化的今天，DeepSeek以其超低训练成本（仅为GPT-4o的1/20）和业界领先的推理能力，成为全球开发者关注的焦点。据权威数据显示，DeepSeek-V3在多语言编程和数学推理任务中的表现已超越Llama-3.1等主流模型4，而其最新发布的DeepSeek-R1更是在苹果应用商店美区免费榜冲至第六名6。二、技术架构解析2.1

YY...yy·2025-03-09 15:33

DeepSeek大模型技术解析：从架构到应用的全面探索

官网：https://www.deepseek.com/1、DeepSeek大模型简介DeepSeek大模型是由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款

小涂Ss·2025-03-09 14:00

【华三】STP端口角色与状态深度解析

STP端口角色与状态深度解析：构建无环网络的基石引言一、STP基础回顾二、端口角色详解1.根端口（RootPort）2.指定端口（DesignatedPort）3.非指定端口（阻塞端口）三、端口状态转换流程四

张白夕·2025-03-09 13:54

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