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CNN+深度学习
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模块缝合教程:从理论到实践
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模块缝合教程:从理论到实践引言随着
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的不断发展,模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。
RockLiu@805
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2025-03-14 12:46
深度学习模块
机器视觉
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大模型开发教程:从零开始的入门指南!
概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与
深度学习
框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石
程序员二飞
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2025-03-14 11:41
人工智能
java
数据库
职场和发展
深度学习
GAN生成对抗网络小记
生成对抗网络(GAN)深入解析:数学原理与优化生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一个基于博弈论的
深度学习
框架,通过生成器(G)和判别器(D)之间的对抗训练
文弱_书生
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2025-03-14 11:38
乱七八糟
生成对抗网络
人工智能
神经网络
深度学习
之优化器Optimizer介绍
优化器(Optimizer)是
深度学习
训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练
深度学习
模型的核心组件之一。
yueguang8
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2025-03-14 08:19
人工智能
深度学习
人工智能
深度学习
常见优化器
一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
Humingway
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2025-03-14 07:13
深度学习
人工智能
深度学习
中常用的优化器
梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器,如Momentum,Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1:梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(找到山的最低点,也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大,导致可视
无能者狂怒
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2025-03-14 04:16
深度学习
计算机视觉
人工智能
深度学习
算法
常见的
深度学习
优化器
一直用优化器解决问题,但是没有对它进行一个系统的总结。。不对,系统的总结进行过,只是时过境迁,早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD,只是学着学着就忘记了。后来呢,接触到网上介绍的几种常用的优化器,看着原理挺给力,可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》,它从最基本的原理出发,给了我一点灵感。(1)几种常用的优化器,详情见这里链接34(2)二、以为自己遇见了大海老师说,
青灯剑客
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2025-03-14 04:46
算法
python
人工智能
机器学习
自然语言处理
深度学习
深度学习
bert与Transformer的区别联系
TransformerTransformer是一种特定的
深度学习
模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
Humingway
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2025-03-14 03:14
深度学习
bert
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PyTorch 和 Python关系
1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具,主要用于机器学习和
深度学习
领域。
一只积极向上的小咸鱼
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2025-03-14 03:13
python
pytorch
人工智能
Python与人工智能:为何它们是天作之合?
从机器学习到
深度学习
,从自然语言处理到计算机视觉,Python的身影无处不在。那么,Python究竟为何能成为AI开发的首选工具?本文将探讨Python与AI之间的深度关联,并解析其背后的原因。
纪至训至
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2025-03-14 02:10
python
人工智能
开发语言
python和pytorch关系_PyTorch:Python优先的
深度学习
框架
据该项目官网介绍,PyTorch是一个Python优先的
深度学习
框架,能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。
weixin_39877182
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2025-03-14 02:36
基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
近年来,随着
深度学习
技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
深度学习&目标检测实战项目
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2025-03-14 01:33
YOLOv5实战项目
YOLO
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数据挖掘
目标跟踪
点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码
-`torch`:PyTorch库,用于
深度学习
。-`torch.nn`和`torch.optim`:PyTorch的神经网络和优化器模块。
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿
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2025-03-14 01:30
激光雷达
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c++为主
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人工智能
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点云
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033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行
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模型的高效计算环境。
若北辰
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2025-03-14 01:00
Python深度学习
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Activeloop Deep Lake: AI时代的数据湖解决方案
该解决方案是一个无服务器的数据湖,具备版本控制、查询引擎和
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框架的流媒体数据加载器。核心原理解析DeepLake
HGWAcsdgvs
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2025-03-13 22:15
人工智能
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Deep Lake:人工智能时代的数据湖
DeepLake是一款由Activeloop开发的开源
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数据湖,旨在解决
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数据管理的挑战。
开源项目精选
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2025-03-13 22:43
人工智能
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深度学习
框架进阶学习计划 - 第21天:自然语言处理基础
PyTorch
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框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。
凡人的AI工具箱
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2025-03-13 22:41
深度学习
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框架60天进阶学习计划 - 第19天:时间序列预测
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框架60天进阶学习计划-第19天:时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比:MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM
凡人的AI工具箱
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2025-03-13 22:11
深度学习
pytorch
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人工智能
AI编程
迁移学习
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框架60天进阶学习计划 - 第18天:模型压缩技术
PyTorch
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框架60天进阶学习计划-第18天:模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ
凡人的AI工具箱
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2025-03-13 22:10
深度学习
pytorch
学习
python
人工智能
深度学习
c++资源库:vector容器,蓝桥杯常用算法sort,unique(排序+去重)
vector容器1.基本概念是STL中的一个容器类,不同于普通数组的静态空间,vector可以动态扩展。动态扩展:并不是在原空间连接新空间,而是找到更大的内存空间,将原数据拷贝到新空间,释放原空间。是一个序列容器,它允许用户在容器的末尾快速地添加或删除元素。与数组相比,提供了更多的功能,如自动调整大小、随机访问等。2.声明与初始化需要指定元素类型,可通过多种方式进行初始化:#include#inc
AI少女小鹿
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2025-03-13 21:04
c++
算法
开发语言
《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》
对于模型训练任务,尤其是
深度学习
模型,其复杂的
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2025-03-13 20:02
人工智能深度学习
AI基于
深度学习
的代码搜索案例(一)
1.背景近年来,人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域,以ImageNet为例,计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域,BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域,也取得了惊人的成绩,在Atari系列游戏中,计算机很容易超过了大部分人类,在围棋比赛中,AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
人工智能MOS
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2025-03-13 19:23
人工智能
深度学习
机器学习
大模型相关知识学习随记
2,多模态大模型:多模态大模型是一种基于
深度学习
的机器学习技术,其核心思想是将不同媒体数据(如文本、图像、音频和视频等)进行融合,通过学习不同模态之间的关联,实现
m0_65156252
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2025-03-13 18:16
语言模型
人工智能
自然语言处理
DeepSeek在供热行业中的应用
目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1
深度学习
与机器学习2.2自然语言处理(NLP)2.3图像识别与处理2.4
杨航 AI
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2025-03-13 18:46
人工智能
深度学习
python
机器学习
算法
Transformer大模型实战 对比ALBERT与BERT
关键词:Transformer,BERT,ALBERT,自然语言处理,
深度学习
,模型对比,实战应用摘
AI天才研究院
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2025-03-13 17:06
AI大模型企业级应用开发实战
Python实战
DeepSeek
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大数据AI人工智能大模型
java
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架构
人工智能
大厂程序员
硅基计算
碳基计算
认知计算
生物计算
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大数据
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Windows 10/11下安装labelImg标注工具
abelImg是
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最常用的标注工具之一,下面讲解安装方法!
czimt开摆
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2025-03-13 17:05
python
[每日一学]数据分析与可视化:anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点,使用哪款比较好用
一、Anaconda是一个开源的Python发行版本,集成了多个常用的数据科学、机器学习、
深度学习
等相关工具,例如JupyterNotebook、Spyder、
拼命绽放
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2025-03-13 17:03
python
开发语言
五分钟快速掌握windows
深度学习
环境配置:Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook
目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows
深度学习
环境配置:Anaconda、PyCharm
芝帕先生
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2025-03-13 17:01
深度学习
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python
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pip
人工智能
深度学习
核心技术深度解析
一、
深度学习
的本质与核心思想定义:通过多层非线性变换,自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破:表征学习:自动发现数据的内在规律,无需人工设计特征端到端学习:直接从原始输入到最终输出,消除中间环节的信息损失分布式表示
月落星还在
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2025-03-13 16:26
深度学习
深度学习
人工智能
Vision Transformer (ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试(代码实现)
VisionTransformer(ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名
深度学习
研究者,如果你对自然语言处理(NLP)领域的Transformer架构了如指掌,那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生
阿正的梦工坊
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2025-03-13 15:50
Deep
Learning
DL
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transformer
计算机视觉
深度学习
深度学习
/机器学习入门基础数学知识整理(一):线性代数基础,矩阵,范数等
前面大概有2年时间,利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列,和
深度学习
方法系列,还有一个三十分钟理解系列(一些趣味知识);新的一年开始了,今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点,研究一些基础课题
chljerry_mouse
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2025-03-13 15:19
线性代数
深度学习
机器学习
图像去雾常见数据集
近年来,随着
深度学习
技术的快速发展,图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础,本文将介绍一些常用的图像去雾数据集,包括其特点、应用场景以及下载地址。
梦姐的编程日志
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2025-03-13 13:09
图像处理
深度学习
人工智能
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长,分为上下两篇,下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测(续)前言近几年来,在计算机视觉领域,利用
深度学习
卷积
格图素书
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2025-03-13 13:08
目标检测
人工智能
计算机视觉
深度学习
中的异构特征介绍
深度学习
,特别是现在的大模型,数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征,这些特征类型不同、来源不同,因此称之为”异构特征“。
赫连达
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2025-03-13 13:08
深度学习
人工智能
(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3:测试模型
4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的
深度学习
模型,主要用于文本生成任务。在加载模型时,首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。
码农三叔
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2025-03-13 13:37
训练
RAG
多模态)
架构
transformer
deekseek
人工智能
大模型
人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南:释放GPU潜能的
深度学习
推理优化之道
TensorRTTensorRT(TensorRuntime)是英伟达(NVIDIA)推出的高性能
深度学习
推理(Inference)优化器和运行时库,专为在NVIDIAGPU上高效部署
深度学习
模型而设计
天机️灵韵
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2025-03-13 13:36
具身智能
VLA
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人工智能
算法
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pytorch
AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别?
技术原理:主要利用自然语言处理和
深度学习
技术,分析文本的风格、语法结构和语义连贯性,以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标:主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
真不二价825
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2025-03-13 13:06
论文查重
AI论文写作
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论文查重
PyTorch安装与环境配置终极指南:从零搭建高效
深度学习
开发环境(一)
一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1
深度学习
环境的核心挑战
深度学习
开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系:硬件兼容性:GPU型号(NVIDIA系列)与CUDA版本的匹配软件依赖链:Python版本→PyTorch
WHCIS
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2025-03-13 12:02
python
pytorch
人工智能
深度学习
机器学习
【梯度下降算法】
1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪
深度学习
革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
蝉叫醒了夏天
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2025-03-13 12:01
机器学习
算法
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基础-onnxruntime推理模型
以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
yuweififi
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2025-03-13 11:49
深度学习
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基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)
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
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2025-03-13 09:36
AIGC
Text2SQL
微调
实战教程
计算机视觉算法实战——茶园害虫识别(主页有源码)
随着
深度学习
技术的快速发展,茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升,为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域,常
喵了个AI
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2025-03-13 08:24
计算机视觉实战项目
计算机视觉
算法
人工智能
训练大模型LLM选择哪种开发语言最好
以下是常见语言的分析和推荐:---1.Python(首选语言)优势:-生态系统丰富:主流
深度学习
框架(PyTorch、TensorFlow、JAX)均以Python为主要接口,提供完整的工具链(数据处理
大0马浓
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2025-03-13 05:09
人工智能
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动手
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笔记(二十九)5.5. 读写文件
动手
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笔记(二十九)5.5.读写文件5.
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计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.
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计算5.5.读写文件到目前为止
落花逐流水
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2025-03-13 04:29
pytorch实践
pytorch
pytorch
【
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】从全连接层到卷积
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
熙曦Sakura
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2025-03-13 04:56
深度学习
深度学习
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【
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】微积分
微积分在2500年前,古希腊人把一个多边形分成三角形,并把它们的面积相加,才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状(比如圆)的面积,古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示,内接多边形的等长边越多,就越接近圆。这个过程也被称为逼近法(methodofexhaustion)。事实上,逼近法就是积分(integralcalculus)的起源。2000多年后,微积分的另一支,微分(di
熙曦Sakura
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2025-03-13 04:26
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LeNet-5卷积神经网络详解
LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构,是
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领域的一个重要里程碑。
LChuck
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2025-03-13 02:12
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数据结构
计算机视觉
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基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
该系统采用YOLOv11作为核心检测算法,这一算法融合了先进的
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技术和创新的网络架构,
FL1623863129
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2025-03-13 02:12
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2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。
文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列,它结合了
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和自然语言处理的技术,旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。
BigSharkTech 必杀技
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2025-03-12 22:14
用AI来理解AI
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如何增强机器学习基础,提升大模型面试通过概率
面试官不仅要求候选人熟练使用
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框架(如PyTorch、TensorFlow),还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
weixin_40941102
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2025-03-12 19:55
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面试
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