CNN分类模型第11页

本地部署DeepSeek 集成 idea拥有专属高效 AI 助手

目录本地部署DeepSeek安装Ollama下载DeepSeek模型运行DeepSeek模型集成DeepSeek到IntelliJIDEA安装CodeGPT插件配置DeepSeek信息使用DeepSeek

LCG元·2025-02-14 12:20

JAVA访问调用python接口

因为工作需要,用到python,做cplex模型计算,研究了一下如何java调用python接口,并传输接受数据.首先你需要安装好python环境,之后导入flask包.这点就不多赘述了,参考网上很多教程都有

不秃头的小刘·2025-02-14 11:19

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理

E绵绵·2025-02-14 11:18

大模型稀疏动态架构

DeepSeek应用稀疏动态架构（SparseDynamicArchitecture）是其大模型技术的核心创新点。

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

我们先来讲一下损失函数，e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn：预测值ture：真实值e_dn：损失值我们在第7章说了，我们的预测值和真实值相差越小（也就是损失值越小），说明我们模型训练的越好

小宇爱·2025-02-14 11:16

【大数据AI人工智能大模型实战】从0到1 全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐 Feeds 流系统详细方案步骤和代码实例 3

从0到1全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐Feeds流系统详细方案步骤和代码实例关键词：推荐系统、Feeds流、商品推荐、店铺推荐、直播推荐、实时计算、离线计算、数据流处理1.背景介绍在当今的电子商务和社交媒体时代，个性化推荐系统已经成为提升用户体验和增加平台粘性的关键技术。特别是在电商平台中，一个高效的商品、店铺和直播推荐Feeds流系统可以显著提高用户的购物体验，增加商品曝光率，并最终提升平台

AI天才研究院·2025-02-14 11:46

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

构建一个高效、准确的基于卷积神经网络（CNN）的电力系统故障识别与分类仿真系统，实现对电力系统故障的精准识别与分类。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！

中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型

Robot251·2025-02-14 10:38

分布式训练三大并行策略：数据、模型与流水线并行的本质解析

截至2023年，大型语言模型的参数量已突破万亿级别（如GooglePaLM2达到3400亿参数），单卡显存容量（NVIDIAA10080GB）与计算能力（312TFLOPS）面临严峻挑战。

WHCIS·2025-02-14 10:07

大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

linux时间后mvt,Django MVT架构

Web框架中的一些概念MVC大部分开发语言中都有MVC框架MVC框架的核心思想是：解耦降低各功能模块之间的耦合性，方便变更，更容易重构代码，最大程度上实现代码的重用m表示model模型，主要用于对数据库层的封装

经略幽燕我童贯·2025-02-14 10:36

探索Hugging Face平台：AI工具和集成指南

本篇文章旨在为大家深入介绍如何在HuggingFace平台上使用不同的功能模块，包括模型、API和工具集成。

stjklkjhgffxw·2025-02-14 10:35

如何用 Linux 权限管理打造无懈可击的系统？

权限分类普通权限：最

努力的小T·2025-02-14 10:35

大模型参数规模解析：32B中的“B“代表什么？如何影响AI性能？

以下是优化后的技术笔记整理，包含关键知识点解析和行业应用案例：大模型参数规模解析：32B中的"B"代表什么？如何影响AI性能？

燃灯工作室·2025-02-14 10:35

LLM大语言模型书籍教程推荐：《大模型时代》+《开源大模型食用指南》！附文档

很久都没有更新大模型这块的书了，今天给大家说一下这本：《大模型时代》，本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的分析和阐述。《本书》深入探讨了大型模型时代的技术演进、应用场景和产业变革。

Langchain·2025-02-14 09:32

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

探索DeepSeek：开源大模型领域的中国力量

在人工智能技术迅猛发展的今天，大语言模型（LLM）已成为全球科技竞争的焦点。来自中国的深度求索（DeepSeek）团队凭借其开源模型系列，正在为这一领域注入新的活力。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:29

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

青少年编程与数学 02-009 Django 5 Web 编程 12课题、表单处理

青少年编程与数学02-009Django5Web编程12课题、表单处理一、表单1.表单类的定义示例：普通表单示例：模型表单2.字段类型3.验证4.渲染5.表单处理示例：视图中的表单处理6.自定义表单二、

明月看潮生·2025-02-14 08:27

使用python调用ollama中的deepseek-r1模型接口

deepseek-r1:7b",base_url="http://localhost:11434"):"""调用Ollama接口生成文本:paramprompt:输入的提示文本:parammodel:使用的模型名称

nfenghklibra·2025-02-14 08:26

云原生AI Agent应用安全防护方案最佳实践（上）

当下，AIAgent代理是一种全新的构建动态和复杂业务场景工作流的方式，利用大语言模型（LLM）作为推理引擎。

佛州小李哥·2025-02-14 08:56

Ollama与Vllm使用对比与优劣

Ollama和vLLM是两个用于优化大型语言模型（LLM）推理的框架，它们在性能、资源利用率、部署复杂性等方面各有优劣。

魔王阿卡纳兹·2025-02-14 08:55

【python】并发编程——多线程

文章目录1一些概念1.1线程概念1.2线程模型1.2.1多对一1.2.2一对一1.2.3多对多1.2.4双层模型2ThreadinPython2.1threading2.1.1示例2.1.2关于线程返回值设置保存运行结果的全局变量重写

南隅。·2025-02-14 08:25

AQS---抽象队列同步器、CLH锁队列

青秋.·2025-02-14 07:51

本地离线方式安装普罗尼修斯（prometheus）监控软件，以及简单使用

从上到下：展示，给用户提供一个清晰明了的展示界面，使用：grafana存储，把收集来的数据进行分类保存，为展示平台做支撑，使用：prometh

「已注销」·2025-02-14 07:18

FastAPI最佳的实践及编码约定资料

Pydantic数据验证3.数据验证与数据库的依赖关系4.链式依赖5.解耦和重用依赖关系，依赖项调用被缓存6.RestfulAPI规则7.如果你只有阻塞I/O操作，不要让你的路由异步8.从0开始创建基础模型

FFFPAG·2025-02-14 07:16

C语言操作符全解：从基础到高级技巧

本文将详细介绍C语言操作符的各个方面，包括操作符的分类、二进制和进制转换、原码反码补码、移位操作符、位操作符、单目操作符、逗号表达式、下标访问与函数调用、结构成员访问操作符，以及操作符的属性（优先级和结合性

不在异世界也要拿出真本事·2025-02-14 06:44

【开发语言】层次状态机(HSM)介绍

1.层次状态机的基本原理层次状态机是一种用于管理复杂系统行为的状态机模型，它通过将状态组织成层次结构来简化设计和维护。这种结构使得复杂的逻辑可以分解为更小、更易于管理的部分。

CSUC·2025-02-14 06:42

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

【计算机网络】局域网体系结构、以太网Ethernet详解

注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗文章目录局域网LAN决定局域网的要素网络拓扑传输介质局域网的分类以太网令牌环网FDDI网----FiberDistributedDataInterfaceATM网--

扯淡散人·2025-02-14 06:42

与其他模型相比，DeepSeek Coder 在哪些方面表现得更优秀？

DeepSeekCoder在多个方面表现出了卓越的性能，相较于其他模型具有显著优势。

百态老人·2025-02-14 06:12

React前端框架

React的核心库主要关注于构建UI，因此常被认为是MVC（模型-视图-控制器）模式中的“视图”部分。1.2React的核心特点React拥有以下核心特点，使其在

阿尔法星球·2025-02-14 06:41

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

生成式模型和判别式模型在多个方面存在明显差异。在优化准则上，生成式模型致力于学习联合概率分布，而判别式模型则专注于建立输入数据和输出之间的关系，学习条件概率分布。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

ViT和Transformer

后来会思考在卷积之后再使用transformer，例如resNet50模型中，最后一层仅为14×14大小的矩阵。而本文是直接采用transformer模型，只需要对图片做一下预处理。

Landon9·2025-02-14 06:37

使用LangChain与OpenAI API进行向量嵌入和搜索的实战教程

技术背景介绍LangChain是一个用于构建大型语言模型(LLM)应用的强大工具集，能够帮助开发者快速构建智能应用。结合Ope

bBADAS·2025-02-14 06:06

ViT：2 理解CLIP

大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。

庞德公·2025-02-14 05:33

模糊模式识别：从贴近度到分类决策的Matlab实践

模糊模式识别是模糊数学在现实问题中的核心应用之一，其核心思想是通过量化模糊集合之间的“相似性”或“贴近度”，实现对未知模式的分类与识别。

青橘MATLAB学习·2025-02-14 05:03

第二章：9.5 多个输出的分类

多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题，其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同，在单标签分类问题中，每个输入样本只能属于一个类别。

望云山190·2025-02-14 05:33

vue REF 和 Reactive区别、特点、优势

下面是它们之间的对比以及各自的优势劣势和特点：REF（可变状态编程）：优势：易于理解和学习：REF编程模型更贴近传统的命令式编程，因此对于大多数开发者来说更容易理解和学习。

摸鱼的张三·2025-02-14 05:32

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同

Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

使用 OpenAI API 创建智能聊天机器人

2.核心原理解析OpenAI提供的GPT模型是目前最先进的语言生成模型之一，它可以生成自然流畅的文本。我们可以通过调用

vaidfl·2025-02-14 05:29

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

模型架构选择ALBERT架构的主干与BERT类似，它使用带

·2025-02-14 05:05

127.0.0.1和0.0.0.0地址的区别是什么？

即：IP-address::={,}1.2IP地址分类IP地址一共分为5类，即A～E，它们分类的依据是其net-id所占的字节长度以及网络号前几位。A类地址:网络号占1个字节。网络号的第一位固定为0。

束安·2025-02-14 05:58

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)

燃灯工作室·2025-02-14 05:57

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