Learning(Caffe 第3页

2.6 Spring Boot缓存实战：Redis与Caffeine性能对比

SpringBoot缓存实战：Redis与Caffeine深度性能对比一、缓存技术选型核心指标维度Redis（分布式）Caffeine（本地）数据存储位置独立内存服务器应用进程堆内存数据一致性强一致（集群版

·2025-06-22 20:57

CentOS 8解决ssh连接github时sign_and_send_pubkey失败问题

机器已经配置好ssh环境，所以我ftpUbuntu机器取得id_rsaid_rsa.pubknown_hosts三个文件，然后执行命令：[email protected]:your-username/learning_log.gitCloninginto'learn

fangeqin·2025-06-21 21:02

彻底告别迷茫，探索机器学习的终极指南

在这个AI技术日新月异的时代，机器学习（MachineLearning,ML）无疑是科技领域最耀眼、最具颠覆性的力量之一。

wylee·2025-06-20 11:44

Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型（LLMs）在决策领域展现出巨大潜力，但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题，严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习（RL）单独使用或LLM辅助RL的方式，仍依赖token预测范式，缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型（Causal-awareLLMs），将结构因果模型（SCM）整合到决策过程中，采用“

UnknownBody·2025-06-20 10:09

人工智能安全（三）CODES：CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL

CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL摘要介绍准备工作Taxt-to-SQL任务预训练语言模型STF和In-contextLearning

Joe_Ruc·2025-06-19 22:44

Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting

LearningtoIncorporateStructureKnowledgeforImageInpaintingMotivationMethods框架：AttentionLayerStructureEmbeddingLayerPyramidStructureLossExperimentreference

yijun009·2025-06-19 21:35

解密监督学习：带你玩转预测未来的魔术 (代码驱动)

这一切的背后，很多时候都离不开机器学习中的一个核心分支——监督学习(SupervisedLearning)。今天，我们将一起揭开它的神秘面纱，并通过大量代码实例，让你亲手体验构建预测模型的乐趣！

小吉择·2025-06-19 20:03

[paper] Look Into Person

(CVPR2017)LookintoPerson:Self-supervisedStructure-sensitiveLearningandANewBenchmarkforHumanParsingPaper

AlgoComp·2025-06-19 20:03

大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习| 文献速递-视觉通用模型与疾病诊断

Title题目Large-scalepancreaticcancerdetectionvianon-contrastCTanddeeplearning大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习01文献速递介绍胰腺导管腺癌

有Li·2025-06-19 14:12

文献速递：深度学习乳腺癌诊断---使用深度学习改善乳腺癌诊断的MRI技术

Title题目ImprovingbreastcancerdiagnosticswithdeeplearningforMRI使用深度学习改善乳腺癌诊断的MRI技术01文献速递介绍乳腺磁共振成像（MRI）是一种高度敏感的检测乳腺癌的方式

有Li·2025-06-19 14:12

大模型时代的具身智能系列专题(十)

SergeyLevine团队SergeyLevine目前是UCBerkeley电气工程与计算机科学系的副教授，同时是RAIL(RoboticAI&LearningLab@BAIR)实验室主任。

视言·2025-06-19 13:40

《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet

《APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY

往事随风、、·2025-06-19 13:09

CHES 2022 issue-4文章总结

-12,14,15,17,18,20,21,23,25,27,28,29,31,32同态相关241.WhenBadNewsBecomeGoodNews:TowardsUsableInstancesofLearningw

打工小熊猫·2025-06-19 11:49

AI大模型从0到1记录学习大模型技术之机器学习 day27-day60

机器学习概述机器学习（MachineLearning,ML）主要研究计算机系统对于特定任务的性能，逐步进行改善的算法和统计模型。

Gsen2819·2025-06-18 13:19

vue中将md转成html,Vue/Vue中Html和Markdown互相转换/README.md · zhangming/LearningNotes - Gitee.com...

#Vue中Html和Markdown互相转换##前言最近想实现的一个功能，就是将系统中的博客进行导出成Markdown格式，后面经过了调研发现有两种方法能够满足需求，一个是Java后台中将HTML转换成Markdown，然后导出。第二种方式是在客户端将Html转换成Markdown##前台处理###MarkdownToHtml####安装前台处理Markdown转换成Html，使用的是一款Vue组

银河贩卖机·2025-06-18 09:53

社交机器人具身导航新范式！AutoSpatial：通过高效空间推理学习实现机器人视觉语言推理和社交导航

马里兰大学论文标题：AutoSpatial:Visual-LanguageReasoningforSocialRobotNavigationthroughEfficientSpatialReasoningLearning

视觉语言导航·2025-06-18 09:53

深度学习——迁移学习(Transfer Learning)

文章目录一、什么是迁移学习？二、为什么需要迁移学习？三、迁移学习的核心思想四、迁移学习的常见方法1.基于特征的迁移（Feature-basedTransfer）2.基于模型的迁移（Model-basedTransfer）3.基于关系的迁移（Relation-basedTransfer）五、迁移学习在计算机视觉中的应用六、迁移学习在自然语言处理中的应用七、迁移学习的优势与挑战1.优势2.挑战八、实践

E-An居士·2025-06-18 00:26

【图像去噪】论文精读：Zero-Shot Blind-spot Image Denoising via Implicit Neural Sampling

十小大·2025-06-16 21:52

强化学习-K臂老虎机

强化学习强化学习（ReinforcementLearning，RL）是一种机器学习方法，强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，它允许智能体（Agent）能够在与环境（Environment）的交互中通过试错来学习最优策略

·2025-06-16 19:06

Rust 机器学习

机器学习（ML）笔记以下是关于机器学习（MachineLearning,ML）的详细学习集，涵盖核心概念、方法、工具和学习路径：机器学习基础概念机器学习是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据

KENYCHEN奉孝·2025-06-16 18:01

深入实践Caffeine+Redis两级缓存架构：从原理到高可用设计

如热点商品详情页访问）或超低延迟要求（如金融行情数据推送）时，纯远程缓存面临两大瓶颈：网络IO开销：每次Redis访问需10-50ms的网络延迟带宽瓶颈：单节点Redis吞吐量上限约10万QPS通过引入Caffeine

搬砖的小熊猫·2025-06-16 09:30

python opencv rgb_opencv-python的RGB与BGR互转方式

caffe底层的图像处理是基于opencv，其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red)，而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。

weixin_39798497·2025-06-16 00:35

caffe之利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字

一、前沿写这篇博文，是因为一开始在做《21天学习caffe》第6天6.4练习题1的时候看着自己搜索的博文，在不理解其根本的情况下做的，结果显然是错的。

xunan003·2025-06-15 22:49

caffe安装：基于anaconda3---python3.6, linux, 仅CPU

caffe安装：基于anaconda3---python3.6,linux,仅CPUcaffe安装安装Anaconda3下载caffe配置caffe的Makefile.config安装libboost（

喵酱ooo·2025-06-15 22:18

ubuntu 编译caffe makefile.config

这个是我以前总结的：sudoapt-getinstall-ylibopencv-devpython-opencvsudoapt-getinstall-ybuild-essentialcmakegitpkg-configsudoapt-getinstall-ylibatlas-base-devsudoapt-getinstall-ylibgflags-devlibgoogle-glog-devlib

AI算法网奇·2025-06-15 22:46

caffe中Makefile.config详解

##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome

《一夜飘零》·2025-06-15 22:46

预训练、指令微调与RLHF如何塑造LLM

理解这个训练过程的核心环节——大规模无监督预训练（Pre-training）、指令微调（InstructionFine-Tuning,IFT）以及从人类反馈中强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback

由数入道·2025-06-15 16:15

动态多目标进化算法：基于迁移学习的动态多目标遗传算法Tr-NSGA-II求解CEC2015，提供完整MATLAB代码

一、Tr-NSGA-II介绍基于迁移学习的动态多目标遗传算法（TransferLearningbasedDynamicMultiobjectivenon-dominatedsortinggeneticalgorithmII

IT猿手·2025-06-15 10:02

Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation（KGCL）阅读笔记

现有知识图谱（KG）的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征，从而显着放大了噪声效应，阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白，作者设计了一个通用的知识图对比学习框架（KGCL），该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接：https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接：https://github.com/yuh-yang/

forever0827·2025-06-15 10:00

SAE层、BPNN层结合的深度学习模型

EarlyFaultDetectionofMachineToolsBasedonDeepLearningandDynamicIdentificationBoLuo,HaotingWang,HongqiLiu

sbc-study·2025-06-14 14:12

强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAI Gym

强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAIGym系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAIGym

layneyao·2025-06-14 01:55

多标签分类的激活函数和损失函数

刚入门DeepLearning不久，前一段时间一直在学习cifar10的分类，突然最近要做一个多标签的任务，突然有点不知所措，不知从何下手了。

通过幸福的路唯有奋斗·2025-06-13 20:52

【性能飙升】Caffeine缓存框架：SpringBoot的高性能秘籍！

高性能Java本地缓存Caffeine框架介绍及在SpringBoot中的使用代码加详解1.引包importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine

码农Q！·2025-06-13 20:47

10、动态学习调度算法与多层感知器模型用于心脏病预测系统

本文将详细介绍动态学习调度算法（DynamicLearningSchedulingA

丛越·2025-06-13 19:15

机器学习之集成学习算法

3.2.2API3.3XGBoost3.3.1思想3.3.2API机器学习算法很多,今天和大家聊一个很强悍的算法-集成学习算法,基本上是处理复杂问题的首选.话不多说,直奔主题.一概述集成学习（EnsembleLearning

文柏AI共享·2025-06-13 07:46

一站式讲解本地缓存Caffeine

文章目录theme:condensed-night-purple引言本地缓存的必要性多级缓存访问流程使用Caffeine作为本地缓存‍️添加**SpringCache和Guava依赖**配置Caffeine

想用offer打牌·2025-06-12 15:49

【调研报告】人工智能时代的学习

目录一、导语二、人工智能赋能个性化学习2.1人工智能与个性化学习路径的构建2.2人工智能对个性化学习的技术支撑2.3E-Learning推荐系统三、人工智能时代学习的变革3.1学习者主体性的弱化3.2学习环境的智能化

WalkingComputer·2025-06-12 04:58

Deep Lake 简介

DeepLake简介DeepLake是由Activeloop开发的一款开源深度学习数据湖（DeepLearningDataLake），专为人工智能时代设计，旨在解决深度学习项目中数据管理的复杂性与低效问题

·2025-06-11 19:57

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割

wangxiaobei2017·2025-06-11 09:21

【Linux & Deep learning】使用zsh进行终端美化

zsh终端美化前言安装zsh安装zsh三剑客首要工作zsh-autosuggestions（自动提示语法）zsh-syntax-highlighting（高亮提示）powerlevel10k（可能是zsh最便捷好用的主题）一些不知名错误autojump（快捷跳转，也是zsh配置中常见的利器）一些零碎的问题（待补充）结语前言虽然zsh的一大配置利器ohmyzsh已经多达142k+stars（截止20

icyle·2025-06-10 22:26

人工智能-SFT（Supervised Fine-Tuning）、RLHF 和 GRPO

以下是SFT（SupervisedFine-Tuning）、RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）和GRPO群体相对策略优化(GRPO，GroupRelativePolicyOptimization

高效匠人·2025-06-10 21:54

AI与.NET技术实操系列（二）：开始使用ML.NET

引言在当今技术飞速发展的时代，机器学习（MachineLearning,ML）已成为推动创新和变革的核心力量。从智能推荐系统到自动化决策工具，ML的应用无处不在，深刻影响着我们的生活和工作方式。

dotNET跨平台·2025-06-10 19:32

DAY15 超大力王爱学Python

Titanic-MachineLearningfromDisaster|K

超大力王·2025-06-10 15:02

《Python星球日记》第84天：Q-Learning 与 DQN

——屈原《离骚》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）目录一、强化学习基础回顾1.核心元素与术语二、Q-Learning算法详解1.Q表更新公式2.探索与利用（ExplorationvsExploitation

Code_流苏·2025-06-10 04:55

使用 MMDetection 实现 Pascal VOC 数据集的目标检测项目练习（一）开端

一、背景知识PascalVOCPascalVOC（PatternAnalysis,StaticalModelingandComputationalLearning和VisualObjectClasses

深蓝海拓·2025-06-10 02:38

多任务学习概述+Vision Transformer+多模态

MTL多任务：多任务学习（MTL，multi-tasklearning）最早可以追溯到1997年的一篇文章，它描述的是一种学习范式——多个任务的数据一起来学习，学习的效果有可能要比每个任务单独学习的结果要好

passion_up·2025-06-09 21:36

机器学习算法种类繁多以下是主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架，以及学习和应用到实际场景的建议

一、机器学习算法分类及详细描述1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习使用带标签的数据（输入和输出已知）进行训练，目标是学习输入到输出的映射函数。

zhxup606·2025-06-09 19:21

【深度学习】自编码器：数据压缩与特征学习的神经网络引擎

作者选择了由IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位大佬撰写的《DeepLearning》(人工智能领域的经典教程，深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习

瑶光守护者·2025-06-09 17:41

【论文解读】CVPR 2024 DSL-FIQA ：全新人脸面部图像质量评估算法（附论文地址）

openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Chen_DSL-FIQA_Assessing_Facial_Image_Quality_via_Dual-Set_Degradation_Learning_and_CVPR

牧锦程·2025-06-09 14:47

登上Nature封面！强化学习+卡尔曼滤波上大分

这种结合创新十分有前景，目前多篇成果被顶会顶刊录用，例如"Champion-leveldroneracingusingdeepreinforcementlearning”这篇登上Nature封面的文章详细描述了

Ai多利·2025-06-09 12:30

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