麻雀算法优化长短期记忆神经网络

递归，记忆化搜索和动态规划—比较及例题（c++)

1.递归：把问题拆分为子问题，从上到下深入，再逐层返回特点：每次递归调用都要重新计算，时间复杂度高【O(2n)（指数级)】，效率低；2.记忆化搜索：与递归的不同：只计算需要的子问题，每次计算一个子问题后
Le_ee·2025-02-09 13:16

Itext pdf reader解析

参考资料：使用iText处理pdf文件的入门级教程_itextpdf教程-CSDN博客比较详实的介绍了长用的itext的pdf处理。
软件猫·2025-02-09 13:45

CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)

代码地址：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)标题：CNN卷积神经网络多变量多步预测，光伏功率预测一、引言1.1研究背景及意义随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升
机器学习之心·2025-02-09 13:15

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

GANs通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练，实现了高质量数据的生成。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地训练和应用GANs。
Evaporator Core·2025-02-09 12:41

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法（这里以简单的神经网络为例）结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。
小赖同学啊·2025-02-09 12:11

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh
Echo-Nie·2025-02-09 12:08

深度学习的算法在人群计数（数人头）

以下是几种被广泛认为效果较好的算法类别及其特点：1.基于卷积神经网络（CNN）的算法特点：利用CNN的强大特征提取能力，直接从图像中学习人群计数的特征。
人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

有限长序列的z变换收敛域_求出以下序列的Z变换及收敛域

【单选题】已知N点有限长序列X(k)=DFT[x(n)],0≤n,k【判断题】目前我国的证券投资基金均为契约型基金【简答题】求出以下序列的Z变换及收敛域[u(n)-u(n-10)]【简答题】用部分分式法求以下
weixin_39757122·2025-02-09 09:18

有限长序列的z变换收敛域_几类序列的Z变换收敛域.PPT

几类序列的Z变换收敛域第七章离散时间系统的Z域分析本章的主要内容z变换定义、典型序列的z变换z变换的收敛域逆z变换z变换的基本性质z变换与拉氏变换的关系利用z变换解差分方程离散系统的系统函数序列的傅里叶变换第一节引言一、Z变换方法的发展历史1730年，英国数学家棣莫弗(DeMoivre1667-1754)将生成函数(generationfunction)的概念引入概率理论中。19世纪拉普拉斯(P.
沈阳无距科技·2025-02-09 09:48

卷积 - 感受野（Receptive Field）

卷积-感受野（ReceptiveField）flyfish感受野（ReceptiveField）是指卷积神经网络中某一层的一个特定神经元能够“看到”并响应的输入图像区域。
二分掌柜的·2025-02-09 09:14

DES加解密过程及其C语言实现

明文按64位进行分组，密钥长64位，密钥事实上是56位参与DES运算（第8、16、24、32、40、48、56、64位是校验位，使得每个密钥都有奇数个1）分组后的明文组和56位的密钥按位替代或交换的方法形成密文组的加密方法
鹏鹏写代码·2025-02-09 08:38

基于LangGraph多智能体技术，搭建AI写作自动化系统

其核心优势在于新增的循环流程构建功能以及内嵌的记忆机制，这些特性对于智能体的构建极为重要。LangGraph为开发者提供了高度的控制能力，这在自定义智能体和流程的开发中极为关键。
程序员笑武·2025-02-09 06:52

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究，图神经网络是必不可少的研究工具之一，为了记录学习PyG的过程，本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程
职业摸鱼能手·2025-02-09 04:01

AI 网络安全处理 开源 人工智能+网络安全

人工智能在网络安全领域应用近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体
黑客Jack·2025-02-09 01:40

长文干货！老程序员测评文心一言4.0模型代码能力！

目录前言：老程序员聊聊AI和国产大模型第一关：代码质量和可用性——写个可运行的游戏代码第二关：需求理解和记忆能力——多轮对话下的任务能力总结前言：老程序员聊聊AI和国产大模型大家好，我是一名老程序员了，
AGI学习社·2025-02-09 01:40

C语言成绩管理系统实例 附源码（一）

源码下载：一、引言二、需求分析2.1编写目的2.2意义三、系统设计与分析3.1设计方案3.2实用结构化程序设计基础语言：C语言工具：Dev-C++CSDN源码下载：C语言成绩管理系统源码这个系类的内容有点长一篇文章写完的话太长了
棺啊·2025-02-09 00:36

C语言成绩管理系统实例 附源码（一）_学生成绩管理系统c语言源代码(1)

学生成绩管理系统对学校加强学生成绩管理有着极其重要的作用.由于各个大学都在持续扩招，学生的数量日益庞大，对于如何管理如此庞大的学生成绩数据显得更为复杂，传统的手工成绩管理不仅工作量大，而且容易出现问题，如：效率低、保密性差，另外时间一长，
2401_84166327·2025-02-08 23:30

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。
算法工程师y·2025-02-08 23:28

【LSSVM时间序列预测】白鲨算法优化最小二乘支持向量机WSO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2483期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-02-08 22:24

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee
林泽毅·2025-02-08 21:45

Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）

该模型直接采用原始图像块作为输入，而不是传统的卷积神经网络（CNNs），并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。
刘若里·2025-02-08 21:15

云电脑故障，云电脑的常见故障及解决方法

云电脑的常见故障及解决方法如下：1.U盘无法识别或识别时间长：解决方法：确保U盘格式为NTFS，FAT32格式可能导致识别慢或无法识别。在云桌面中将U盘格式化为NTFS格
·2025-02-08 19:28

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。
·2025-02-08 19:57

开源赋能 引领数智新时代 | openKylin亮相第十九届“开源中国开源世界”大会

openKylin社区理事长朱晨受邀出席，与来自Linux基金会、华为、CSDN、沙特开源程序员协会、中兴、Intel等国内外开源领域的院士专家、企业领袖和技术精英，聚焦开源热点议题和行业创新应用，分享开源领域的相关工作经验
·2025-02-08 19:24

锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展，锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点，已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。
默默科研仔·2025-02-08 15:36

熬夜整理模型下载、量化、代码调用可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等

内容特别特别长，全都是精心整理的干货，可以用Ctrl+F搜索关键词查看，或者Command+F进行搜索，每种模型都有特性及优缺点分析，以及量化和代码调用。LargeLanguageModel(LL
代码讲故事·2025-02-08 15:32

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型
盼小辉丶·2025-02-08 14:57

（一）BLDC直流无刷电机介绍及驱动原理

寿命长：无机械磨损部件，维护需求低。低噪音：运行平稳，噪音小。免维护：电子换向减少维护工作。BLD
小森7767·2025-02-08 13:50

‌双非硕士的抉择：自学嵌入式硬件开发还是深入Linux C/C++走软开？

粉丝提问：老师好，我是双非硕研一电子信息专业,导师搞的神经网络。但我想找好就业的方向，打算自学嵌入式单片机什么的。之前也咨询过别人建议研究生走Linux方向。
程序员yt·2025-02-08 13:16

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric
盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor
段智华·2025-02-08 11:07

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet
无用技术研究所·2025-02-08 11:06

AI编程工具合集

)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络
109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.
test猿·2025-02-08 09:43

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

《一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇》关键词强化学习，医疗诊断，图像识别，数据预处理，算法优化摘要随着医疗技术的发展，医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。
AI天才研究院·2025-02-08 07:28

记忆化搜索和动态规划 --最长回文子串为例

记忆化搜索记忆化搜索是一种优化递归算法的方法，通过将已经计算过的子问题的结果存储起来（通常使用哈希表或数组），避免重复计算相同的子问题。本质上是通过缓存中间结果来减少计算的重复性。
嗯嗯你说的对·2025-02-08 06:21

【AI原理解析】— Gemini模型

.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制（Self-Attention）8.1.2前馈神经网络
coolkidlan·2025-02-08 06:49

DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享

【DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享】配合此文章使用，效果更佳：DeepSeek-R1深度报告——50道相关面试题——深刻理解相关概念
快撑死的鱼·2025-02-08 05:19

冯诺依曼计算机发展瓶颈,冯诺依曼瓶颈

计算速度的提高，必然会让人感觉到智能的提高，而人脑神经网络传递信号的速度，是否也有可能提高呢？所谓“冯诺依曼瓶颈”，是冯诺依曼架构本身带来的一些限制。
weixin_39747595·2025-02-08 05:14

C++(11)：多线程调用，确保单次执行的call_once

可以保证其实例绑定的函数，能且仅能被执行一次：templatevoidcall_once(once_flag&flag,Fn&&fn,Args&&...args);flag：仅可执行一次的对象，其生命周期要比所在的线程长Fn
风静如云·2025-02-08 04:10

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

以下是对这些核心内容的简要概述：MobileNetV2架构设计：提出了一种新的神经网络模块——倒残差结构（InvertedResiduals），其中的快捷连接位于瓶颈层之间。使用轻量级
TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

Keysigh是德N1414A，适用于豪微微安计/皮安计

轻松方便地测量B2980B系列带彩色鳄鱼夹的1.5m长电缆N141***是一款适用于豪微微安计/皮安计和静电计的1.5m三轴
tan_13510075188·2025-02-08 03:38

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu
*pprp*·2025-02-08 03:32

2.7学习总结

：1.查询（采用了递归的方法）2.合并、完整代码模板（联系题目直接套模板）1.优化前#include#include#defineMAXSIZE100intuset[MAXSIZE];//定义一个足够长的数组
张张张312·2025-02-08 02:26

Linux 命令行指南

一、基本概念命令结构command[选项][参数]选项：以-（短选项，如-a）或--（长选项，如--help）开头。参数：命令操作的目标（如文件名、路径）。
bae-唯一·2025-02-08 00:47

pyannote 语音活动检测/说话者变化检测/语音重叠检测

这个项目是基于PyTorch的，与webrtcvad有着天壤之别,在嘈杂环境下解决语音活动检测还是得靠神经网络,而webrtcvad在嘈杂状态下是无法工作的，感兴趣的同学可以看一下，或许你们有更好的解决方案
wx:pjcoder·2025-02-08 00:44

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

前段时间在人工智能课上老师给我们介绍了一下卷积神经网络CNN，顺便在课上复现了猫狗分类的相关代码。
摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

【AI中数学-信息论-综合实例】 缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

第六章：信息论-综合实例第二节：缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中，我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术，使其更加高效，适用于实际应用。
云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

用国内多家AI绘图工具生成哪吒图片，对比谁家的靓！

如果用目前国内的几款AI工具生成“哪吒”的图片都会是长什么样子呢？我分别用豆包、智谱清言、腾讯元宝、天工AI生成了哪吒图片，提示词和图片分享给大家。
dreamer23·2025-02-07 22:01
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