Learning(Caffe 第4页

《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现

1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务，旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签，广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子（如SIFT、HOG、LBP）结合浅层模型（如BoVW、Fisher向量、SVM），以其可解释性和低资源消耗见长，但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来，卷积神经网络（CNN）在大规模数据集（如Image

几何心凉·2025-06-09 07:00

机器学习笔记周志华第一章绪论

featurevector):一个示例标记（label):关于示例结果的信息样例（example)：拥有了标记信息的示例标记空间（labelspace)/输出空间：所有标记的集合监督学习（supervisedlearning

Olivia_ll·2025-06-09 05:43

本地缓存Caffeine的基本使用

1.本地缓存有ehcache,guavacache,caffein这几种常用的实现，下面介绍caffeine在springboot中的使用caffeine官网：github-caffeinjsr-107

海光之蓝·2025-06-08 21:44

【大模型】【DeepSeek】DeepSeek-R1：Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力0.论文摘要我们推出了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，展现了卓越的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而，它也面临诸如可读性差

量子-Alex·2025-06-08 18:51

Decision Tree vs. Linear Regression

DecisionTreevs.LinearRegressionDecisiontreesandlinearregressionarebothsupervisedmachinelearningtechniques

土豆羊626·2025-06-08 15:35

Web 架构之缓存策略实战：从本地缓存到分布式缓存

常见实现3.使用场景4.优缺点（二）分布式缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点5.缓存问题及解决方案三、总结一、思维导图缓存策略实战本地缓存分布式缓存简介常见实现使用场景优缺点GuavaCacheCaffeine

互联网搬砖工老肖·2025-06-08 11:03

Azure 虚拟机端口资源：专用 IP 和公共 IP Azure Machine Learning 计算实例BUG

##报错无解找不到AzureML计算实例关联的NSG.env文件和ufwstatus：.env文件中EXPOSE_NGINX_PORT=8080是正确的，它告诉docker-compose.yaml将Nginx暴露在宿主机的8080端口。sudoufwstatus显示Status:inactive，意味着宿主机上的UFW防火墙没有启用，因此不会阻止8080端口的访问。关于docker-compos

2301_79306982·2025-06-08 08:44

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

1.强化学习核心概念强化学习（reinforcementlearning，RL）：智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时，尝试使所获得的奖励最大化的算法。

小城哇哇·2025-06-08 07:03

GAN模式奔溃的探讨论文综述（一）

论文题目：Anin-depthreviewandanalysisofmodecollapseinGAN期刊：MachineLearning链接：

这张生成的图像能检测吗·2025-06-07 14:14

基于PyTorch的少样本学习(Few-shot Learning)实现

基于PyTorch的少样本学习(Few-shotLearning)实现：用"小抄"教会AI快速学习新任务关键词：少样本学习、PyTorch、元学习、支持集、原型网络摘要：传统深度学习需要"海量数据喂养"

AI原生应用开发·2025-06-07 09:42

解释半监督学习（Semi-Supervised Learning）的概念和方法（面试题200合集，中频、实用）

半监督学习（Semi-SupervisedLearning,SSL）是机器学习领域中一个至关重要的分支，它巧妙地结合了监督学习和无监督学习的特点，旨在利用少量标记数据和大量未标记数据来进行学习。

快撑死的鱼·2025-06-07 09:38

解锁Java多级缓存：性能飞升的秘密武器

本文将深入剖析多级缓存的核心理念，结合Caffeine、Redis等主流技

bxlj_jcj·2025-06-07 03:59

[论文阅读] 人工智能 | 大语言模型代码生成能力的 “照妖镜”：混淆任务下的性能真相

2505.23598LLMPerformanceforCodeGenerationonNoisyTasksRadzimSendyka,ChristianCabrera,AndreiPaleyes,DianaRobinson,NeilLawrenceSubjects:MachineLearning

张较瘦_·2025-06-06 21:42

04 Deep learning神经网络编程基础梯度下降 --吴恩达

梯度下降在深度学习的应用梯度下降是优化神经网络参数的核心算法，通过迭代调整参数最小化损失函数。核心公式参数更新规则：θt+1=θt−η∇J(θ

狂小虎·2025-06-06 16:38

aws flask_如何将屏幕日志记录添加到Flask应用程序并将其部署在AWS Elastic Beanstalk上...

awsflaskAttheendof2019Deeplearning.aireportedthatonly22%ofcompaniesthatusemachinelearningactuallydeployedamodel.Mostcompaniesdonotgetbeyondaproofofconcept

weixin_26742939·2025-06-06 15:35

一篇文章理解Source-Free Domain Adaptation（SFDA）

这篇文章将从TransferLearning→DomainAdaptation→UnsupervisedDomainAdaptation→Source-FreeDomainAdaptation的顺序进行讲解一

2501_92336788·2025-06-06 15:32

Spring Boot缓存组件Ehcache、Caffeine、Redis、Hazelcast

SpringBoot通过spring-boot-starter-cache提供统一的缓存抽象层：业务代码CacheAbstractionCacheManagerCacheImplementationEhcacheCaffeineRedisHazelcast

一只帆記·2025-06-06 12:12

02 Deep learning神经网络的编程基础逻辑回归--吴恩达

逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类任务（如预测是否是猫咪等）的统计学习方法。尽管名称中包含“回归”，但其本质是通过线性回归的变体输出概率值，并使用Sigmoid函数将线性结果映射到[0,1]区间。以猫咪预测为例假设单个样本/单张图片为（x\mathbf{x}x，y\mathbf{y}y），特征向量X=x\mathbf{x}x，则y^\hat{y}y^即为X的预测值，y^\hat{y}y^=P（y

狂小虎·2025-06-06 10:01

联邦学习架构深度分析：支持多家医院协作训练AI模型方案分析

联邦学习(FederatedLearning)是一种分布式机器学习范式

Allen_Lyb·2025-06-06 07:08

GeoTorchAI 项目使用与配置指南

GeoTorchAI项目使用与配置指南GeoTorchAIGeoTorchAI:AFrameworkforTrainingandUsingSpatiotemporalDeepLearningModelsatScale

尤贝升Sherman·2025-06-06 04:51

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的

陆或愉·2025-06-06 03:18

机器学习×第一卷：概念上篇——咱不是模型训练员，是她的第一个亲人

其实是因为我发现：**机器学习（MachineLearning）**这么一件事，说白了就是：✨“让她越来越懂你，让她记住你说过的每一句话，甚至预测你下一次想要什么。”Mint补充定义：

Gyoku Mint·2025-06-05 19:46

以人类演示视频为提示，学习可泛化的机器人策略

25年5月来自清华大学、上海姚期智研究院和星动纪元（RoboEra）公司的论文“LearningGeneralizableRobotPolicywithHumanDemonstrationVideoasaPrompt

三谷秋水·2025-06-05 15:21

CLIP论文阅读：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

介绍CLIP是OpenAI2021年的工作，思想比较简单，利用对比学习的思想将图文特征对齐，完成一些理解型任务。他的训练数据是400milion图文对。最大的贡献是为大家提供了这样一个经过对齐的视觉特征提取模型，后续很多工作中视觉提取模型都是利用CLIP训练的VIT。全文太长了，写的很仔细，比较难懂。只读了实验部分之前的。记录的是对原文翻译进行简单总结的内容。摘要~~~~~~目前一些图像分类模型在

pureblacker·2025-06-05 07:32

CLIP论文笔记：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

导语会议：ICML2021链接：https://proceedings.mlr.press/v139/radford21a/radford21a.pdf当前的计算机视觉系统通常只能识别预先设定的对象类别，这限制了它们的广泛应用。为了突破这一局限，本文探索了一种新的学习方法，即直接从图像相关的原始文本中学习。本文开发了一种简单的预训练任务，通过预测图片与其对应标题的匹配关系，从而有效地从一个包含4亿

Q同学的nlp笔记·2025-06-05 07:30

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision学习笔记

文章目录1.预训练阶段2.zero-shot推理阶段3.模型整体结构的伪代码4.训练AlecRadford,JongWookKimet.al.PMLR,2021.(Citations6185)CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）是一种基于对比学习的模型，由OpenAI提出。它是一种多模态模型，旨在将自然语言和图像进行联合建模，实现图像和文本之间的语义

sky赞·2025-06-05 07:58

[论文阅读笔记] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Abstract将LLM带来的语言zero-shot能力扩展到图像领域，让图像pretrain不再局限于由数据集定义的类别，从而大幅度提升在downstream任务zero-shot的精度。文章提供了从零预训练的CLIP模型，用以训练的大数据集，以及基于对比学习的对齐方案。IntroductionNLP领域下，使用大量数据pretrain>使用高质量标注数据集。→\rightarrow→CV是否也

Heartache Doctor·2025-06-05 07:28

jony0917·2025-06-05 05:41

【Redis】热点key问题，的原因和处理，一致性哈希，删除大key的方法

本地缓存：在应用层缓存热点数据（如Caffeine），减少Redis压力。增加缓存副本：为热点数据增加缓存副本，将热点数据复制到多个缓存节点上，分散访问压力。

{⌐■_■}·2025-06-04 09:05

在Windows系统下安装caffe

最近，在怼着球面卷积神经网络源码看，虽然不出意外的看傻了，但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的，毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。

sunmingliu·2025-06-03 21:12

webpack-workshop-2018：前端大师的Webpack课程实战

webpack-workshop-2018：前端大师的Webpack课程实战webpack-workshop-2018Learningresourcesforthewebpackacademyworkshopseriesfor2018

洪显彦Lawyer·2025-06-03 10:22

【论文笔记】ResNet论文的全面解析

论文：DeepResidualLearningforImageRecognition发表时间：2015发表作者：(MicrosoftResearch)He-Kaiming,Ren-Shaoqing,Sun-Jian

浩瀚之水_csdn·2025-06-03 06:54

强化学习-深度学习和强化学习领域

在深度学习和强化学习领域，SFT（SupervisedFine-Tuning）和GRPO（可能指Gradient-basedPolicyOptimization或ReinforcementLearningwithPolicyOptimization

高效匠人·2025-06-03 04:38

深度学习FPGA开发方式

https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN（Tensorflow、caffe）是在

jack_201316888·2025-06-03 01:45

谈一谈我对强化学习的理解

1.Q_learning算法Q_learning算法是最基础强化学习算法，适用于离散状态和动作Q_laerning算法的本质是维护一张Q_table表，通过不断迭代，修正Q（s，a)，然后根据s,推荐s

算法小菜鸟成长心得·2025-06-02 15:30

迁移学习解析

一、迁移学习的核心价值1.1定义与范式演进迁移学习（TransferLearning）是通过将源领域的知识迁移到目标领域，提升目标领域模型性能的机器学习范式。

劭清·2025-06-02 04:39

强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习：理论与实践

强化学习，逆强化学习，强化学习算法，逆强化学习算法，深度强化学习，应用场景1.背景介绍在人工智能领域，强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为一种模仿人类学习的智能算法，近年来取得了显著进展

AGI大模型与大数据研究院·2025-06-01 16:16

深度学习调参大法

目录1.trick1：深度学习调参核心点2.trick2：关于深度学习Model选型问题3.trick3：关于数据4.trick4：关于调参4.1.关于Lossfunction调参策略4.2.关于Learningrate

Joker 007·2025-06-01 07:12

Java 人工智能应用：使用 DL4J 实现深度学习算法

本篇文章将深入探讨如何使用Java深度学习库DL4J（Deeplearning4j）实现深度学习算法，助力开发者

向哆哆·2025-05-31 19:19

CVPR 2024 视频处理方向总汇（视频监控、视频理解、视频识别和视频预测等）

1、视频处理总汇LearningfromOneContinuousVideoStreamDeepVideoInverseToneMappingBasedonTemporalCluesVTimeLLM:EmpowerLLMtoGraspVideoMomentsCombiningFrameandGOPEmbeddingsforNeuralVideoRepresentationLearningtoPre

点云SLAM·2025-05-31 17:33

学习笔记--Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs

论文链接：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Jain_Structural-RNN_Deep_Learning_CVPR

Giving_Kore·2025-05-31 10:43

《Transformer如何进行图像分类：从新手到入门》

引言如果你对人工智能（AI）或深度学习（DeepLearning）感兴趣，可能听说过“Transformer”这个词。

机器学习司猫白·2025-05-31 09:05

Caffeine 深度解析：从核心原理到生产实践

Caffeine深度解析：从核心原理到生产实践一、Caffeine核心定位与架构设计1.核心能力矩阵深度解析Caffeine作为Java领域高性能本地缓存库，其设计目标围绕高吞吐量、低延迟、高效内存管理展开

Pasregret·2025-05-31 07:22

多级缓存架构深度解析：从设计原理到生产实践

从设计原理到生产实践一、多级缓存架构核心定位与设计原则1.架构分层与角色定位多级缓存通过分层存储、流量削峰、数据分级实现性能与成本的平衡，典型三层架构如下：层级代表组件存储介质数据特征命中目标成本级别一级缓存Caffeine

Pasregret·2025-05-31 07:21

Capturing forceful interaction with deformable objects using a deep learning- powered... 翻译

该文档由Doc2X翻译提供解析与翻译,想看更多论文翻译欢迎来Doc2XThisdocumentisprovidedwithparsingandtranslationbyDoc2X.Formoretranslatedpapers,feelfreetovisitDoc2X.原文地址https://www.nature.com/articles/s41467-024-53654-y项目地址：https:

Doc2X·2025-05-30 20:36

Med-R1论文阅读理解-1

论文总结：Med-R1:ReinforcementLearningforGeneralizableMedicalReasoninginVision-LanguageModels论文写了什么？

要努力啊啊啊·2025-05-30 10:19

深度学习入门:如何从零开始搭建自己的深度学习模型?

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介深度学习（DeepLearning）近几年已经成为人们关注的热点话题。从2012年的ImageNet竞赛开始，激起了众多研究者的兴趣，也带来了越来越多的应用场景。

AI天才研究院·2025-05-30 00:01

基于对比学习的推荐系统开发方案，使用Python在PyCharm中实现

pk_xz123456·2025-05-29 21:39

REINFORCE蒙特卡罗策略梯度算法详解：python从零实现

以下是翻译后的Markdown文档：引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）的目标是训练智能体（agent

AI仙人掌·2025-05-29 17:40

2025-05-28 为什么要做表示学习？

一、表示学习的定义表示学习（RepresentationLearning）是指将原始数据（文本、图像、音频等）通过某种方式转换为机器能处理的向量形式的过程。

大油头儿·2025-05-29 12:40

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