ISP深度学习模型训练

【TVM教程】为 x86 CPU 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。
·2025-02-19 20:45

redux、react-redux、redux-thunk、redux-saga对比

负责指令的生成，页面通过store.dispatch(action)向store发送数据修改的请求。
姜无忧·2025-02-19 20:41

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。
·2025-02-19 20:42

redux中间件-redux-thunk

对于state的变化是通过触发dispatch一个action，然后最交给reduce
#清词#·2025-02-19 19:38

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
Bin二叉·2025-02-19 19:37

redux中间件saga和thunk的区别

之前一直使用redux-thunk处理异步等副作用操作，在action中处理异步等副作用操作，此时的action是一个函数，以dispatch，getState作为形参，函数体内的部分可以执行异
江醉鱼·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
IT古董·2025-02-19 16:12

RNA-seq 差异分析的细节详解 (8)

Wald检验的各个步骤DESeq函数依次运行以下函数：dds<-estimateSizeFactors(dds)dds<-estimateDispersions(dds)dds<-nbinomWaldTest
·2025-02-19 15:37

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用

文章目录AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.
AI天才研究院·2025-02-19 09:45

LeetCode详解之如何一步步优化到最佳解法：9. 回文数

解法1：暴力解法代码：classSolution:defisPalindrome(self,x:int)->bool:corresponding_str=str(x)length=len(corr
杰瑞学AI·2025-02-19 08:11

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理
Lethehong·2025-02-19 08:36

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

view标签class属性

其中class的值对应wxss（全局或当前页面）中定义的属性名例：index.js：app.wxss：.container{height:100%;display:flex;flex-direction
▍ 小太阳 ☼·2025-02-19 07:32

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法
next_travel·2025-02-19 07:32

DeepSeek自研AI芯片，AI算力新变革？

AI算力告急，成本掣肘发展当下，AI技术迅猛发展，从科研领域的复杂模型训练，到日常生活里智能语音助手的实时交互，算力成了决定AI发展的关键因素。作为大模型领域的后起之秀，DeepSeek对计算资源
·2025-02-19 07:19

设计模式 笔记10 | 适配器模式 在源码中的应用 | Spring源码的 AOP 注册中心存储了不同的适配器实现 | SpringMVC源码doDisPatch方法里的 HandlerAdapter

文章目录一、适配器模式知识回顾二、类适配器使用案例之拓展登陆业务2.1模拟登陆的旧系统2.2旧系统拓展【类适配器】2.3旧系统拓展【接口适配器】三、适配器模式在Spring源码中的应用四、SpringMVC中的适配器模式五、总结参考资料一、适配器模式知识回顾适配器定义：将一个类的接口转换成另一种目标接口，使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的类能一起工作适配器分类：类结构型模式（耦合读较高）和对象
「已注销」·2025-02-19 06:52

Bugreport实战篇(二)

1.系统build相关信息系统build信息：dumpstate:dateBuild:getpropro.build.display.idBuildfin
飞奔在路上的鱼·2025-02-19 04:35

conda更换环境版本（比如torch版本）

torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora

alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练
AI大模型-大飞·2025-02-19 02:17

采用分布式部署deepseek

分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南，帮助您了解如何进行分布式部署。
慧香一格·2025-02-19 02:14

提示工程（Prompt Engineering）的进阶策略与实践指南

深化与细化：提示工程（PromptEngineering）的进阶策略与实践指南一、结构化提示的黄金框架CRISPE框架（角色-约束-意图-风格-示例）适用于复杂技术场景，确保输出精准可控：[角色]你是一名有
调皮的芋头·2025-02-19 01:37

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

【JAVA工程师从0开始学AI】，第四步：闭包与高阶函数——用Python的“魔法函数“重构Java思维

这里没有类的枷锁，函数既是武器又是盾牌，高阶函数组合出的"代码万花筒"，正是AI数据处理、模型训练的核心密码。本文将用J
架构默片·2025-02-19 01:03

大规模GPU集群的进阶之路

它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。
卢旗·2025-02-18 23:47

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量
ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:12

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。
Anitalin00·2025-02-18 22:08

商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化

自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:33

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css.carousel{position:relative;width:100%;max-width:600px;margin:0auto;}.images{display:flex;overflow
小箌·2025-02-18 21:23

ANR小记

当前的事件正在处理，但没有及时完成.ANR的全称是ApplicationNoResponding，即应用程序无响应，具体是一些特定的Message(KeyDispatch、Broadcast、Service
knookda·2025-02-18 20:16

DeepSeek的无限可能：探索前沿AI技术在多领域的应用

引言2023年，全球人工智能产业规模突破万亿美元大关，一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。
编码追梦人·2025-02-18 20:10

DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全：全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例

DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查：技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构（此处展开约1500字的技术原理说明，涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件）二、核心实施步骤与代码实现
Coderabo·2025-02-18 20:07

c#l联合halcon3D程序

可以读取halcon3d的om3格式，以及比较通用的ply格式disptext函数报错，所以字都去掉了，各位看官凑合看吧接下来准备看下3D匹配以及无序抓取
圣诞老人实习生·2025-02-18 19:53

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别

监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）是两种不同的模型训练方法
钟小宇·2025-02-18 18:11

机器学习基本篇

题目越多，训练越好，2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据，2.1
胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。
全栈开发圈·2025-02-18 15:44

使用Python和OpenAI Whisper实现YouTube视频转文字及问答系统

使用Python和OpenAIWhisper实现YouTube视频转文字及问答系统引言在当今的AI时代,从视频内容中提取有价值的信息变得越来越重要。
llzwxh888·2025-02-18 15:12

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。
方世恩·2025-02-18 15:41

ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案

OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术，能够自动从各类票据中提取关键信息，并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
OCR_API·2025-02-18 14:38

在linux 中搭建deepseek 做微调，硬件配置要求说明

搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站：DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目，旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。
慧香一格·2025-02-18 14:04

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此
Shenrn_·2025-02-18 14:34

深度学习下的图像分割

在之前写的文章[图像分割演进之路]中，讲述了图像分割的发展历程，从传统图像分割算法到人工智能，分割算法百花齐放，但最终的佼佼者当属人工智能，但即使是人工智能领域，图像分割也五花八门，今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性
人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

深入剖析模型推理：原理、技术与挑战

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-18 13:29

AI 编程工具崛起，程序员的未来是否岌岌可危？

再者，深度学习技术的突破，尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展，为AI编程提供了坚实的技术基础。最后，随着软件开发需求的不断增加，传统开发
·2025-02-18 13:26
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