Pytorch深度学习学习笔记第5页

图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景

近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。

Liudef06·2025-03-20 18:12

Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF

HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。

mingo_敏·2025-03-20 17:37

Ts学习笔记

一、Ts与Js区别TsJsJavaScript的超集，用于解决大型项目的代码复杂性一种脚本语言，用于创建动态网页。强类型，支持静态和动态类型动态弱类型语言可以在编译期间发现并纠正错误只能在运行时发现错误不允许改变变量的数据类型变量可以被赋予不同类型的值二、Ts基础类型：boolean,number,string,undefined,null,any,unknown,void，neverany,un

初学者7.·2025-03-20 17:35

numpy学习笔记2：ones = np.ones((2, 4)) 的详解

numpy学习笔记2：ones=np.ones((2,4))的详解np.ones()是NumPy中用于创建全1数组的核心函数，其用法和参数与np.zeros()类似，但生成的数组元素值全部为1。

宁宁可可·2025-03-20 14:17

Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习

•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A

·2025-03-20 14:26

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习

·2025-03-20 14:25

numpy学习笔记10：arr *= 2向量化操作性能优化

numpy学习笔记10：arr*=2向量化操作性能优化在NumPy中，直接对整个数组进行向量化操作（如arr*=2）的效率远高于显式循环（如foriinrange(len(arr)):arr[i]*=2

宁宁可可·2025-03-20 13:05

Python个人学习笔记（17）：模块（sys、pickle&json）

五、sys模块sys.exit()：退出while1:print(123)sys.exit(0)#程序退出，0是正常退出，1是非正常退出，记录在日志中sys.version：得到当前解释器的运行环境sys.platform：运行平台，win32=windows代码：print(sys.version)print(sys.platform)结果：3.13.0(tags/v3.13.0:60403a5

NEET_LH·2025-03-20 12:25

python学习笔记之异常（内置标准异常总结）

python异常处理机制异常处理是python的一种高级工具，当异常发生时，程序会停止当前的所有工作，跳转到异常处理部分去执行。异常既可以是程序错误引发的，也可以由代码主动触发。异常处理基本结构try:可能引发异常的代码except异常类型名称：异常处理代码else：没有发生异常时执行的代码异常报错：try：classtest:defgetdata(self):returnself.datay=t

Molly_DD·2025-03-20 12:54

LeetCode98-验证二叉搜索树

上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用

学习的学习者·2025-03-20 09:33

TCP/IP学习笔记(5) --IP选路

静态IP选路一个简单的路由表选路是IP层最重要的一个功能之一。前面的部分已经简单的讲过路由器是通过何种规则来根据IP数据包的IP地址来选择路由。这里就不重复了。首先来看看一个简单的系统路由表。命令:routeprint|more对于一个给定的路由器，可以打印出五种不同的flag。U表明该路由可用。G表明该路由是到一个网关。如果没有这个标志，说明和Destination是直连的，而相应的Gatewa

ox0080·2025-03-20 06:32

图像处理篇---图像预处理

尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣

目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。

yuanpan·2025-03-20 02:29

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。

pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision

3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

人工智能（AI）系统化学习路线

人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。

xiaoyu❅·2025-03-20 00:44

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。

夏末之花·2025-03-20 00:42

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

嵌入式C语言学习笔记（2）

1.数组指针数组指针本质上就是一个指针，它里面存放的是数组的首地址。#includevoidshow(int(*p)[4],intn){for(inti=0;i4*4=16;3.命令行传递参数，main函数的标准格式intmain(intargc,constchar*argv[]){return0;}//argc：参数的个数包括./a.out//argv：参数的值列表argv[0]="./a.ou

愿抬头有阳光·2025-03-19 23:32

C++学习笔记：引用

引用是已知变量的别名，通过将引用变量用作参数，函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名：inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样，int&是指向int的引用。（a和r指向相同的值和内存单元)注意：&r表示r引用变量的地址。引用和指针的区别1.必须在声明引用时将其初始化，而不能像指针那样先声明再赋值。2.引用更接近const指针，一旦与某个变量关联起来便有一直效忠

etp_·2025-03-19 23:32

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile

FLY_LTL·2025-03-19 22:30

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。

意.远·2025-03-19 19:36

Python 模拟鼠标轨迹算法

AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。

a485240·2025-03-19 19:02

React学习笔记20

一、React.forward1.1、作用通过ref暴露子组件的DOM1.2、场景说明1.3、语法实现//子组件constInput=forwardRef((props,ref)=>{return})//父组件functionfather_component(){constinputRef=useRef(null)constfocus=(ref)=>{ref.current.focus()}ret

充气大锤·2025-03-19 17:22

什么是机器视觉3D引导大模型

机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索

随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。

Evaporator Core·2025-03-19 15:01

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer

985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

C++学习笔记:函数重载及函数模板

函数重载默认参数能让你使用不同数目的参数调用同一个函数，而函数多态（函数重载）能让你使用多个同名函数。----一般完成类似的工作，但一定使用不同的参数列表（函数特征标）。下面定义一组原型如下的print()函数voidprint(constchar*str,intwidth);voidprint(doubled,intwidth);voidprint(longl,intwidth);编译器根据参数

etp_·2025-03-19 14:26

PyTorch 深度学习博客

PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

Gymnasium学习笔记

1.Customwrapper[doc]1.1reset()方法重写说明重写函数模板：defreset(self,**kwargs):obs=super().reset(**kwargs)...returnobs1.1.1签名解释Deepseek-r1-Cursor:reset()方法的定义如下：defreset(self,*,seed=None,options=None):...注意参数前的星号

songyuc·2025-03-19 12:15

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的

·2025-03-19 11:37

算力技术创新驱动多场景应用演进

在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。

·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集

Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

在PyTorch里，torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身

Fansv587·2025-03-19 11:58

pytorch小记（十二）：pytorch中 masked_fill_() vs. masked_fill() 详解

pytorch小记（十二）：pytorch中masked_fill_（）vs.masked_fill（）详解PyTorch`masked_fill_()`vs.

墨绿色的摆渡人·2025-03-19 07:25

pytorch小记（十）：pytorch中torch.tril 和 torch.triu 详解

pytorch小记（十）：pytorch中torch.tril和torch.triu详解PyTorch`torch.tril`和`torch.triu`详解1.

墨绿色的摆渡人·2025-03-19 07:55

Pytorch torch.prod函数介绍

torch.prod是PyTorch库中的一个函数，用于计算输入张量中所有元素或者指定维度上元素的乘积。下面将从函数的基本语法、参数、返回值、使用示例几个方面进行详细介绍。

qq_27390023·2025-03-19 07:22

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b以

Fansv587·2025-03-19 06:20

消融实验（Ablation Study）

其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？

xwhking·2025-03-19 06:20

ROS学习笔记之深度相机仿真、小结

通过Gazebo模拟kinect摄像头，并在Rviz中显示kinect摄像头数据。实现流程:kinect摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的xacro文件，为机器人模型添加kinect摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动Gazebo，使用Rviz显示kinect摄像头信息。1.Gazebo仿真Kinect1.1新建Xacro文件，配置kinetic传感器信息//这

要好好养胃·2025-03-19 05:10

ROS学习笔记之摄像头仿真及显示

通过Gazebo模拟摄像头传感器，并在Rviz中显示摄像头数据。实现流程:摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的xacro文件，为机器人模型添加摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动Gazebo，使用Rviz显示摄像头信息。1.Gazebo仿真摄像头1.1新建Xacro文件，配置摄像头传感器信息有几个要自行修改的地方，基本设置和laser有相同的部分，不做赘述。//实

要好好养胃·2025-03-19 05:09

数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】

kay_545·2025-03-19 04:25

AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用

人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。

AI天才研究院·2025-03-19 04:52

推荐频道

Pytorch深度学习学习笔记