Actor-Critic模型

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时

燃灯工作室·2025-02-26 02:09

window NT - WDM - WDF 驱动概念

NT是驱动模型：NT式驱动程序模型是一种比较老式的驱动程序模型，但适用于现有的Windows系统。

指掀涛澜天下惊·2025-02-26 02:39

AI大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

在人工智能（AI）的浪潮中，大模型技术正以前所未有的速度发展，并在各个领域展现出其强大的应用潜力。在近期的全国两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。

大模型RAG实战·2025-02-26 02:38

数仓建模—数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)

文章目录数仓建模—数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)数据管理能力成熟度研究现状国外研究现状国内研究现状DCMM与其他数据管理体系有什么区别什么是DCMMDCMM包含哪些内容DCMM等级评估等级划分什么样的企业可以申请

不二人生·2025-02-26 02:07

DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术

大模型落地之痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境：GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元，而工业场景往往要求响应速度<200ms。

小叔技研社·2025-02-26 02:37

Three.js 加载GLTF模型

要在three.js中正确加载和显示GLTF模型，需要遵循一系列步骤来确保模型的纹理和材质被正确应用。

小白菜学前端·2025-02-26 02:06

深入探索 llama-cpp-python：在 LangChain 中启用本地 LLM 推理

引言在人工智能的迅猛发展中，大语言模型(LLM)扮演着不可或缺的角色。

aehrutktrjk·2025-02-26 02:06

GLake：优化GPU内存管理与IO传输的开源项目

GLake：突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天，大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。

2401_87458718·2025-02-26 02:35

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆

2401_87458718·2025-02-26 02:35

MFLUX: 在Mac上本地运行强大的FLUX模型

MFLUX简介MFLUX(MacFLUX)是一个基于AppleMLX框架的FLUX模型实现,旨在让用户能够在Mac电脑上本地运行强大的FLUX图像生成模型。

2401_87458718·2025-02-26 02:05

Mamba架构深度解析：基于状态空间模型的线性复杂度序列处理实战指南（附代码+案例

一、技术原理：状态空间模型与线性复杂度数学推导1.传统状态空间模型（SSM）连续系统描述：h′(t)=Ah(t)+Bx(t)y(t)=Ch(t)+Dx(t)\begin{aligned}h'(t)&=Ah

燃灯工作室·2025-02-26 02:33

论文解读（全头皮重建方向）：3DCMM

从面部到完整头部：3DCMM的技术原理解析引言在计算机图形学和人体工学领域，3D头部模型的需求日益增加。

FLOWVERSE·2025-02-26 02:03

DeepSeek技术解析：降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业？

正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化（如稀疏计算、知识蒸馏）和模型压缩技术，将云端训练算力需求降至传统大模型的35%，车端推理芯片需求减少至65%。

爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 01:29

DeepSeek：突破闭源封锁，引领大模型新时代

近年来，人工智能领域蓬勃发展，大模型作为其中的核心技术，其重要性不言而喻。然而，大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。

fanstinmsl·2025-02-26 01:59

简单搞定数仓搭建:数仓规范

1.数据模型架构规范1.1数据层次的划分ODS：OperationalDataStore，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。

白枭·2025-02-26 01:59

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

CSS 真的会阻塞文档解析吗？从浏览器渲染原理深入探究一下

浏览器渲染网页的基本流程浏览器在接收到HTML文档后，会依次进行以下几个主要步骤：解析HTML：浏览器从网络或本地获取HTML文件，然后开始解析，将HTML代码转换为DOM（DocumentObjectModel，文档对象模型

银之夏雪·2025-02-26 00:54

matlab iri模型,IRI2012电离层模型 matlab代码

【实例简介】IRI2012电离层模型InternationalReferenceIonosphere(IRI)ModelComputestheInternationalReferenceIonosphere

龙之吻(水货)·2025-02-26 00:52

Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）

一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。

waicsdn_haha·2025-02-26 00:22

python 语音转文本中文——DeepSpeech

一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进

drebander·2025-02-26 00:51

Matlab编写的直齿轮时变啮合刚度求解模型程序及拟合公式详解

Matlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序（齿间摩檫力也有考虑进去），根据周期变化计算得到整个啮合过程的综合刚度啮合曲线，并得到拟合公式，以便在建立动力学方程的时候方便使用！

UcbSSHqp·2025-02-25 23:49

CSS对DOM解析的阻塞作用

在浏览器渲染页面时，DOM（文档对象模型）树的构建和渲染是一个重要的过程。在这个过程中，CSS可能会对DOM解析产生一定的阻塞作用。

MggnHaskell·2025-02-25 23:48

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型

FL1623863129·2025-02-25 23:18

基于势能法和切片法的斜齿轮时变啮合刚度求解模型的Matlab程序设计及综合刚度曲线拟合公式解析

Matlab技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用分析一、引言在工程技术领域，斜齿轮作为高效传动的重要部件，其啮合刚度的准确计算对于提升传动性能、确保设备运行稳定至关重要。

AbVhftfAZW·2025-02-25 23:48

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度，然后一次性更新模型参数，从而模拟大批量训练的效果。总结：显存限制：GPU/TPU显存有限，无法一次性加载大批量数据。训练稳定性：大批量训练通常

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践，并通

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

借助OpenAI的强大语言模型（如GPT-4），我们可以轻松完成这些任务，无需深厚的编程基础，也能快速上手。

山海青风·2025-02-25 23:42

无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2

Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成

nenchoumi3119·2025-02-25 23:42

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域，预测问题是一个核心研究方向，而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

突破性能极限：DeepSeek开源FlashMLA解码内核技术解析

引言：大模型时代的推理加速革命在生成式AI大行其道的今天，如何提升大语言模型的推理效率已成为行业焦点。

Shockang·2025-02-25 22:09

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型

大模型玩家·2025-02-25 22:38

DeepSeek基础之机器学习

定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

rknn环境搭建之docker篇

RKNNModelZoo仓库2.3下载交叉编译器2.4下载Docker镜像2.5下载ndk2.5加载docker镜像2.6dockerrun命令创建并运行RKNNToolkit2容器2.7安装cmake3.模型转换

wyw0000·2025-02-25 22:07

困惑度的估计

固定长度模型的困惑度（Perplexity，PPL）困惑度（PPL）是评估语言模型性能的常用指标。

转码的小石·2025-02-25 22:06

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

数据库操作与数据管理——Rust 与 SQLite 的集成

第六章：数据库操作与数据管理第一节：Rust与SQLite的集成在本节中，我们将深入探讨如何在Rust中使用SQLite数据库，涵盖从基本的CRUD操作到事务处理、数据模型的构建、性能优化以及安全性考虑等方面

m0_74824054·2025-02-25 21:02

体系结构风格——《软件工程:实践者的研究方法》第八版

每种风格描述一种系统类别，包括：（1)完成系统需要的某种功能的一组构件(例如，数据库、计算模块);（2）能使构件间实现“通信、合作和协调”的一组连接件；（3）定义构件如何集成为系统的约束；（4）语义模型

贰叁！·2025-02-25 21:02

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

yolov5转onnx模型，onnx转rknn模型部署在rk3588平台上

wtqpshhh·2025-02-25 21:59

DragControls拖拽插件优化：从指定平面到任意平面

在六面体空间盒子中沿着六面体平面拖拽物体，并且需要限制在盒子内部已知：空间盒子大小，对象所在的平面方案设计：将Object拖拽依赖的信息放在userData中，示例如下基于拖拽控件，改造部分关键代码，实现目标//模型对象部分参数

·2025-02-25 20:20

针对视频内容进行检测开源项目

它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。

红豆和绿豆·2025-02-25 20:54

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例