PyTorch深度学习

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。
飞300·2025-03-07 10:57

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二
努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

Docker中GPU的使用指南

在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。
俞兆鹏·2025-03-07 10:22

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库：三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处？4.2导出YOLOv8模型时，如何启用INT8量化？4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要？4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数？五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用
栗子风暴·2025-03-07 09:12

win11编译pytorch cuda128版本流程

Geforce50xx系显卡最低支持cuda128，torchcu128release版本目前还没有释放，所以自己基于2.6.0源码自己编译wheel包。1.前置条件1.使用visualstudioinstaller安装visualstudio2022，工作负荷选择【使用c++的桌面开发】,安装完成后将“VC\Tools\MSVC\\bin\Hostx64\x64”对应的路径加入环境变量；2.访问
System_sleep·2025-03-07 09:05

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
longii11·2025-03-07 08:56

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

国内开源深度学习框架

目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手
we19a0sen·2025-03-07 05:53

【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版

DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。
周师姐·2025-03-07 01:10

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。
清风AI·2025-03-07 00:39

Grok 3能否打破大模型的魔咒？

以前，一提深度学习就能引出一场血雨腥风，现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力：一统江湖的法则瞬间瓦解。
TGITCIC·2025-03-06 22:16

深度学习_第二轮

损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。然而，即使抛开令人眼花缭乱的术语（比如sgd、ada、moment、adam）不谈，即使最简单的“梯度”本身，也值得讨论一下。
Humingway·2025-03-06 22:15

《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》

然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求，WebGL的架构瓶颈日益凸显。
Eqwaak00·2025-03-06 20:31

自动驾驶---Perception之大模型应用

随着深度学习技术的快速发展，大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。
智能汽车人·2025-03-06 18:14

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

一、介绍害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle）","毛虫（catterpillar）","蚯蚓（earthworms）","蜚蠊（earwig）","蚱蜢（grasshopper）","飞蛾（moth）","鼻涕虫（slug）","蜗牛
·2025-03-06 18:38

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

借助深度学习与强化学习等先进技术，GrokAI具备自我学习的能力，可以通过不断的训练来优
·2025-03-06 18:35

基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现

该系统能够从图像中检测人脸，并通过深度学习模型提取特征进行比对，最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行，请按照以下步骤配置开发环境：安装JDK：确保已安装JavaD
小呀白呀兔·2025-03-06 18:09

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的创新应用与代码实现

DeepSeek通过深度学习算
Evaporator Core·2025-03-06 18:07

大白话聊聊“深度学习”和“大模型”

1950年图灵发表论文《计算机器与智能》（ComputingMachineryandIntelligence），提出了“机器智能”（MachineIntelligent）的概念，并且提出了著名的“图灵测试”的方法来判断机器是否有智能。1956年，达特茅斯会议，“人工智能”（ArtificialIntelligent）概念被首次提出，人工智能作为一个学科开始被研究。科学家梦想着未来可以用复杂物理结构
程序员鬼鬼·2025-03-06 17:06

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

1.CourseraCoursera是一个在线学习平台，提供各类AI和机器学习课程，包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
大模型入门学习·2025-03-06 17:58

深度学习分类回归（衣帽数据集）

一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数，优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失，准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
何仙鸟·2025-03-06 16:24

BP神经网络计算过程：从数学原理到实践优化

引言：神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天（Goodfellowetal.,2016），误差反向传播（Backpropagation，BP）算法作为神经网络训练的基石，其数学优雅性和工程实用性完美统一
Acd_713·2025-03-06 13:58

成为LLM大师的必读书籍：这几本大模型书籍，详细到让你一篇文章就收藏足够

以下是几本关于大模型和人工智能领域的经典书籍，它们各自具有独特的特点和适用人群：《深度学习》（DeepLearning）作者：伊恩·古德费洛（IanGoodfellow）、约书亚·本吉奥（YoshuaBengio
AGI大模型老王·2025-03-06 13:58

深度学习模型未来可能会在这些领域取得突破性进展

深度学习模型作为人工智能的核心技术之一，未来有望在多个领域取得突破性进展。以下是一些可能的方向：1.通用人工智能（AGI）目标：开发具有通用智能的模型，能够像人类一样处理多种任务。
xinxiyinhe·2025-03-06 13:55

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow，涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作，深度学习基础如CNN和
ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

Python深度学习之路：TensorFlow与PyTorch对比

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
步入烟尘·2025-03-06 12:20

深度学习实战：TensorFlow 开源项目指南

深度学习实战：TensorFlow开源项目指南Deep-Learning-TensorFlow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dee/Deep-Learning-TensorFlow
劳治亮·2025-03-06 12:48

图像识别技术与应用课后总结（14）

训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss
一元钱面包·2025-03-06 12:15

深度学习实战：用TensorFlow构建高效CNN的完整指南

一、为什么每个开发者都要掌握CNN？在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里，在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中，甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里，卷积神经网络（CNN）正悄然改变着我们的世界。本文将以工业级实践标准，带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型，深入解析TensorFlow2.x的最新特性，并揭秘模型优化的七大核心策略。[外链图片转存失败,源站可能有
芯作者·2025-03-06 11:13

大模型技术在网络安全领域的应用与发展

一、概述大模型技术，尤其是深度学习和自然语言处理领域的大型预训练模型，近年来在网络安全领域得到了广泛应用。这些模型通过其强大的数据处理能力和泛化能力，为网络安全带来了新的机遇和挑战。
蓝色的香菇·2025-03-06 10:04

基于opencv答题卡识别判卷

回复暗号：13，免费获取600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。**《------往期经典推荐------》**项目名称1.【基于DDPG算法的股票量化交易】2.
深度学习乐园·2025-03-06 10:31

深度学习揭秘：神经网络如何模拟人脑

大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。AI工具集1：大厂AI工具【共23款】，一次性奉上，今天是百度和阿里AI工具集2：大厂AI工具【共12款】，一次性奉上，看看腾讯和字节的宝贝人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布一
shelly聊AI·2025-03-06 08:45

【价值洼地的狩猎机制】

制度漏洞与认知操控三位一体的组合拳，实现对目标领域的深度殖民化控制：一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统"，实时抓取全球2.3亿个数据节点（包括电力消耗、集装箱空置率、社交媒体情绪指数等），通过深度学习预测区域经济断裂点
调皮的芋头·2025-03-06 07:09

RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的问答系统取得了显著的进
AI天才研究院·2025-03-06 06:01

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLO模型进行目标检测，包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-06 06:28

呼叫智能体：AI时代下的智能交互革命

一、呼叫智能体的核心技术栈声音克隆与TTS进化通过深度学习模型（如VITS、FastSpeech2），系统可克隆特定人声音色，结合大语言模型生
MARS_AI_·2025-03-06 05:48

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用
AI天才研究院·2025-03-06 01:53

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码 （pytorch实现）

一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类，采用面向对象设计模式。
lczdyx·2025-03-06 01:51

《深度学习实战》第12集：大模型的未来与行业应用

深度学习实战|第12集：大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展，大模型（如GPT、LLaMA、Bloom等）已经成为人工智能领域的核心驱动力。
带娃的IT创业者·2025-03-06 01:15

深度学习突破：LLaMA-MoE模型的高效训练策略

在人工智能领域，大模型（LLM）的崛起带来了前所未有的进步，但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题，Mixture-of-Expert（MoE）模型架构应运而生，而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型，它通过将LLaMA的前馈网络（FFNs）划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门，从而显著减小模
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-03-06 01:44

深度学习day1

深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识
孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

此博客分析深度学习当前的主流应用领域、其受关注度的变化趋势、可能的技术替代或补充方案、产业界和学术界的不同发展方向，以及影响其受关注度变化的核心因素。
与光同尘 大道至简·2025-03-05 23:59

Python项目-基于深度学习的校园人脸识别考勤系统

引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛。人脸识别作为其中的一个重要分支，已经在安防、金融、教育等多个领域展现出巨大的应用价值。
天天进步2015·2025-03-05 22:23

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例1.引言随着深度学习的飞速发展，大模型（LargeModels）如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。
赵大仁·2025-03-05 21:46

基于opencv消除图片马赛克

以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现，结合了图像处理和深度学习方法。
小苗爸爸·2025-03-05 20:11

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀 （含完整代码）

Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代，数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。
arbboter·2025-03-05 20:08

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

简介简介：在SRGAN的基础上设计了一个轻量化的SRGAN模型结构，通过DSConv+CA与残差结构的设计来减少参数量，同时利用SeLU激活函数构造。与多类SRGAN改进不同的是，很少使用BN层。论文题目：LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages（SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络）期刊：Remote
这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。
小赖同学啊·2025-03-05 19:05
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