逆深度

Spring Web MVC(1)

二、MVC模式深度解析类比餐厅模型：角色职责对应Spring组件顾客（用户）发起请求（点菜）浏览器用户服务员（View）展示菜单并上菜（显示结果）JSP/Thymeleaf模
我爱Jack·2025-03-08 03:44

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
IE06·2025-03-08 02:23

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。
kakaZhui·2025-03-08 02:53

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动
Tina0898·2025-03-08 02:21

利用Python爬虫精准获取淘宝商品详情的深度解析

在数字化时代，数据的价值日益凸显，尤其是在电子商务领域。淘宝作为中国最大的电商平台之一，拥有海量的商品数据，对于研究市场趋势、分析消费者行为等具有重要意义。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫程序，精准获取淘宝商品详情信息。环境准备在开始之前，我们需要准备以下环境和工具：Python环境：确保你的计算机上安装了Python。IDE：推荐使用PyCharm或VSCode。网络请求库：我们将使用
Jason-河山·2025-03-08 02:17

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

解锁YashanDB高效查询的关键功能 Group by分组

面向不同的业务场景，会有不同的分组优化策略，本文旨在深度剖析各类复杂业务场景下，如何选择高效的Groupby分组策略，帮助突破数据处理瓶颈，实现分组效率的快速提升。
·2025-03-08 01:42

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。
accurater·2025-03-08 00:49

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

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·2025-03-07 23:49

如何使用 DeepSeek 提升工作效率

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索与分析平台，它不仅支持快速的信息检索，还能通过对数据的深度分析和挖掘，为用
2401_89793006·2025-03-07 23:17

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

uni.chooseLocation(OBJECT)如何单独拿到省市区？

因为官方给出的返回数据并没有包含单独省市区，所以这里如果不使uni.getLocation(OBJECT)，我们可以使用逆地址解析(坐标位置描述)，得到单独的省市区。
HHHHH2187·2025-03-07 22:01

特斯拉 FSD 算法深度剖析：软件层面全解读

一、引言特斯拉的FSD（FullSelf-Driving）系统作为自动驾驶领域的前沿成果，其软件层面的算法设计至关重要。本文将从软件的角度，深入探讨特斯拉FSD所采用的算法，包括感知、规划、控制等多个方面，以期为读者呈现一个全面、详细的FSD算法全景图。二、特斯拉FSD系统概述特斯拉FSD系统旨在实现车辆的完全自动驾驶，涵盖从感知周围环境到做出驾驶决策的全过程。该系统依托于特斯拉自研的硬件平台和软
python算法(魔法师版)·2025-03-07 21:29

上线DeepSeek大模型，黄山“大位”智算中心正式点亮

同日，DeepSeek-R1大模型在黄山“大位”正式上线，通过“顶尖大模型+普惠算力底座”的深度融合，构建黄山市人工智能创新生态。黄山市委常委、副市长王恒来出席并致辞。
·2025-03-07 21:32

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率

其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上，能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。
智能计算研究中心·2025-03-07 21:55

资产负债管理（ALM）与内部资金转移定价（FTP）的协同构建与创新应用

一、ALM与FTP的深度协同逻辑战略与战术的双轮驱动ALM作为战略中枢：通过压力测试、缺口分析等工具，设定流动性覆盖率（LCR）、净稳定资金比例（NSFR）等核心指标，明确资本约束下的业务边界。
静语金科媛·2025-03-07 21:25

什么是云互联网

简单来说，云互联网是借助云计算技术，对传统互联网的架构、功能以及服务模式进行深度拓展与优化，让信息的存储、传输和处理都在云端大规模数据中心的支持下完成，从而为用户提供更加便捷、高效、灵活且个性化的互联网服务体验
·2025-03-07 21:58

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

Nacos 深度解析与实战指南：构建云原生微服务的核心枢纽

1.Nacos简介Nacos（DynamicNamingandConfigurationService）是阿里巴巴开源的云原生平台核心组件，集服务发现、配置管理、动态DNS和服务元数据管理于一体，支持Kubernetes、SpringCloud、Dubbo等主流生态。其核心理念是帮助开发者快速构建弹性可扩展、高可用的微服务架构。核心优势：一站式解决方案：同时管理服务与配置，降低组件维护成本。多环境
小小初霁·2025-03-07 17:14

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

九章云极DataCanvas公司与 GSMA共推 AI 普惠算力全球化发展

近日，全球移动通信系统协会（GSMA）大中华区总裁斯寒一行到访九章云极DataCanvas公司总部，双方围绕AI智算技术创新、算力生态建设及全球化合作展开深度交流，并达成多项战略合作共识。
·2025-03-07 17:20

期权常见的六大交易误区

误区一深度虚值期权回报率更高在期权交易过程中，选择行权价格也较为重要。从行权价格与标的物价格关系分析，行权价格偏离标的物价格越远，期权价格越低。
qiquan_1234·2025-03-07 16:34

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

前端流式输出深度解析：技术原理、实战应用与性能优化

一、流式输出的革命性意义1.1传统数据加载的痛点白屏等待：根据Google核心性能指标统计，页面加载时间超过3秒会导致53%的用户流失内存压力：单次加载10MBJSON数据会使内存占用飙升300MB+响应延迟：金融行业实时行情系统要求数据延迟{renderTableRow(data);});3.2Server-SentEvents(SSE)//客户端consteventSource=newEven
斯~内克·2025-03-07 15:48

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

Manus 和 DeepSeek 一个思考一个执行

以下是具体区别：1.核心定位：军师vs特种兵DeepSeek（深度求索）特点：专注于知识推理与内容生成，擅长分析复杂问题、输出高精度文本（如法律文书、学术论文）。
ljaizr·2025-03-07 15:13

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

面试基础---MySQL 分布式 ID 方案深度解析

MySQL分布式ID方案深度解析：UUID、自增ID与雪花算法引言在分布式系统中，生成全局唯一的ID是一个常见的需求。
WeiLai1112·2025-03-07 14:18

阿里深夜开源QwQ-32B模型，仅需1/10的成本即可比肩R1满血版

例如，DeepSeekR1通过整合冷启动数据和多阶段训练，实现了最先进的性能，使其能够进行深度思考和复杂推理。这一次，我们探讨了大规模强化学习（RL）
伪_装·2025-03-07 13:45

Agentic：基于DeepSeek V3与R1的智能代理技术深度解析

引言人工智能的快速发展正在重塑我们的技术世界，而智能代理（Agentic）作为AI领域的新兴分支，正以其自主性、适应性和智能化特性吸引着越来越多的关注。与传统工具不同，Agentic技术赋予系统感知环境、推理决策并主动执行任务的能力，使其成为连接人类与数字世界的“智能助手”。在这一领域，DeepSeek推出了两款强大的模型：生成式文本模型DeepSeekV3和推理生成式文本模型DeepSeekR1
weixin_40941102·2025-03-07 13:45

探索智能边界：深度求索（DeepSeek）技术全景解析与实战指南

引言：智能时代的探路者在人工智能技术持续突破的2023年，一家名为深度求索（DeepSeek）的中国AI公司正在用独特的技术路径重新定义智能边界。
瘸·2025-03-07 13:43

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

（24-1）DeepSeek中的强化学习：DeepSeek简介

DeepSeek以卓越的创新精神和前沿的技术架构，突破常规极限，将海量知识与智能推理完美融合，展现出惊人的计算力与思维深度。
码农三叔·2025-03-07 12:33

Spring Boot 3.0深度实战：从核心特性到生产级调优

一、SpringBoot3.0核心特性解读1.1JDK17LTS支持（实测性能提升）记录类（Record）与SpringDataJPA完美适配模式匹配简化类型判断密封类（SealedClass）增强DTO安全性//使用Record优化DTOpublicrecordUserDTO(@NotBlankStringusername,@EmailStringemail){}//密封接口定义响应类型publ
Code_Cracke·2025-03-07 12:02

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
程序员Linc·2025-03-07 12:00

Manus：通用型AI智能体的全面剖析与前景展望

功能特点与应用场景三、技术实力与性能表现3.1GAIA基准测试结果3.2实际任务处理能力分析3.3技术创新与突破四、市场表现与竞争格局4.1市场反响与用户评价4.2资本市场反应4.3主要竞争对手分析五、应用案例深度剖析
萧十一郎@·2025-03-07 11:08

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59
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