飞浆paddle零基础深度学习第11页

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

本文将详细介绍多头注意力机制和位置编码的原理、作用及其实现，并通过Python代码示例和应用场景讲解，帮助零基础读者全面理解这些关键技术。我们还将使用幽默的比喻，使这些复杂的概念更加易懂。

Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

零基础快速上手STM32开发（手把手保姆级教程）-转载学习

安装详细教程：零基础快速上手STM32开发（手把手保姆级教程）-CSDN博客部件详细教程：【STM32】江科大STM32学习笔记汇总(已完结)_stm32江科大笔记-CSDN博客

曹瑞曹瑞·2025-03-11 23:53

从零基础到高分逆袭：考研英语备考心得分享

考研英语，对于许多考生来说，是一道关卡，也是一个挑战，尤其是对于英语基础薄弱的考生，如何在短时间内实现从零基础到高分逆袭，成为了备考的关键，本文将从备考心得、方法技巧等方面，为大家分享一些实用经验。

闲虎考研·2025-03-11 23:22

考研复习之记忆方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-11 23:51

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.

瞿旺晟·2025-03-11 23:21

STM32实时时钟（RTC）代码深度解析 | 零基础入门STM32第三十九步

主题内容教学目的/扩展视频RTC时钟的使用重点课程RTC时钟的原理，电路原理分析，固件库分析，驱动程序分析。在超级终端上显示时钟。做可修改的超级终端显示RTC的项目。师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、RTC初始化流程分析1.1时钟与备份域配置1.2初始化检测机制二、时间处理核心算法2.1闰年判断算法2.2时间戳转换（Unix时间）三、时间读取与转换3.1读取计数器值3.2星期计算算法四、中断处理机

触角01010001·2025-03-11 21:40

STM32固件库文件调用原理详解 | 零基础入门STM32第二十二步

主题内容教学目的/扩展视频固件库介绍什么是固件库，固件库下载，各文件夹介绍对固件库有基础的印象即可。师从洋桃电子，杜洋老师文章目录一、固件库的核心组成1.启动代码（StartupFiles）2.内核相关程序（CMSIS层）3.外设驱动库（StdPeriph_Driver）二、文件调用原理剖析1.启动流程全景图2.外设驱动调用实例3.文档手册的关键作用三、工程文件结构解析四、头文件的桥梁作用五、结语

触角01010001·2025-03-11 21:10

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题，多层感知机虽然可以解决，但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

Django框架的全面指南：从入门到高级

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2025-03-11 20:32

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd

小圆圆666·2025-03-11 19:53

600条最强 Linux 命令总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

一、基本命令uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部件(SMBIOS/DMI)hdparm-i/dev/hda罗列一个磁盘的架构特性hdparm-tT/dev/sda在磁盘上执行测试性读取操作系统信息arch显示机器的处理器架构uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部

网安导师小李·2025-03-11 19:21

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

MPU6050 卡尔曼滤波算法四元数欧拉姿态解算 STM32 CubeMX HAL库 MDKkeil5 零基础移植

文章目录一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中1.MPU6050.h2.MPU6050.C四、如何使用总结一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码（记得生成单个c.h.文件）！！！！！！三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中

辛尘大海·2025-03-11 18:13

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。

是Dream呀·2025-03-11 17:35

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型

小白_laughter·2025-03-11 15:46

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

零基础必看！CCF-GESP Python一级考点全解析：运算符这样学就对了

第一章编程世界的基础工具：运算符三剑客在Python编程语言中，运算符如同魔法咒语般神奇。对于CCF-GESPPython一级考生而言，正确掌握比较运算符、算术运算符和逻辑运算符这三大基础工具，就相当于打开了数字世界的大门。这三个运算符家族共同构成了程序逻辑的核心骨架，其灵活组合能实现从简单计算到复杂判断的多样功能。1.1运算符分类图谱算术运算符：负责数字间的数学运算（+-*/%）比较运算符：用于

奕澄羽邦·2025-03-11 14:12

大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm教程，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型（LargeLanguageM

AGI学习社·2025-03-11 14:08

AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！

前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会，OpenAI也连续开了12天发布会，最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶，那么2024年末，大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工，我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型，以及为什么我建议每一个金融从业人员（

冻感糕人~·2025-03-11 13:03

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

【护网行动】最新版护网知识总结，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

一、基础知识1.SQL注入：一种攻击手段，通过在数据库查询中注入恶意SQL代码，获取、篡改或删除数据库数据。（1）危害：数据库增删改查、敏感数据窃取、提权/写入shell。（2）类型：按注入点（字符型、数字型、搜索型）、提交方式（get、post、cookie）、执行效果（联合、报错、布尔、时间）分类。（3）注入方式：包括information_schema注入、基于函数报错注入（如updatex

网络安全小宇哥·2025-03-11 11:49

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

C#零基础入门篇（13.List＜T＞的基本特性）

在C#中，`List`是一个非常常用且功能强大的泛型集合类，属于`System.Collections.Generic`命名空间。它提供了动态数组的功能，允许开发者存储、管理和操作一组相同类型的元素。以下是关于`List`的详细讲解，包括其特性、常用方法和使用场景。---###1.**`List`的基本特性**-**泛型集合**：`List`是一个泛型类，使用类型参数`T`来指定存储的元素类型。这

think__deeply·2025-03-11 10:40

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

零基础实践本地推理模型基本应用：基于llama_cpp的本地模型调用。本文先安装llama_cpppython库，再编写程序，利用其调用llama-2-7b-chat.Q4_K_M.ggu模型。

月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

主题一：《编程小白必看！在手机上种下你的第一行代码》✨北京优趣天下信息技术有限公司重磅出品我们比谁都清楚：✔️86%的初学者因环境配置放弃编程✔️72%的上班族只有碎片化学习时间✔️95%的自学者需要即时答疑支持为什么QPython成为2025现象级学习工具？▸全栈开发环境：解释器+编辑器+控制台三合一▸AI导师常驻：集成DeepSeek代码助手（支持中英双语提问）▸极速学习路径：Q派课程7天完成

程之编·2025-03-11 09:39

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

鸿蒙（HarmonyOS NEXT）开发实战：Distributed Service Kit（分布式管理服务开发）

（从零基础入门到精通）“一杯冰美式的时间”了解鸿蒙HarmonyOSNext应用开发路径！DistributedServiceKit（分布式管理服务）实现了分布式设备管理、分布式硬件管

我很英俊小名男男·2025-03-11 09:01

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

“小白AI短视频训练营”,恰似一把钥匙,为零基础学员开启AI短视频创作的大门。在这里,学员能够借助AI技术,探索记录生活的全新视角,以独特的剪辑手法展现生活的精彩

互联网之声·2025-03-11 06:13

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

【从零开始学java】第1章，基础知识入门，小白零基础可看，笔记整理

java基础11注释标志符关键字注释注释并不会被执行，是写给人类看的，书写注释是一个很好的习惯平时写代码一定要注意规范单行注释//多行注释/*注释*/文档注释/**注释*/2标识符关键字abstract：用于声明抽象类或抽象方法。assert：用于调试时进行断言。boolean：表示布尔类型（true或false）。break：跳出当前循环或switch语句。byte：表示字节数据类型。case：

莉莉鸟·2025-03-11 05:33

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

DeepSeek源码解析（2）

在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

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