TVM深度学习编译器

C# dynamic 关键字 使用详解

一、基本概念动态类型解析：编译器不会对dynamic变量进行类型检查，所有操作（方法调用、属性访问）在运行时解析。底层机制：由DLR（DynamicL
鲤籽鲲·2025-02-19 10:24

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

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

百问网imx6ullpro调试记录（linux+qt）

百问网乌班图密码1.2换设备开发环境搭建串口调试网络互通nfs文件系统挂载1.3网络问题1.4系统启动1.5进程操作2.QT2.1tslib1.获取源码2.安装依赖文件3.编译2.2qt移植1.获取qt源码2.配置编译器
嵌入式修炼师·2025-02-19 06:56

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

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

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

ESP32-C3 入门篇（三）Linux下开发环境搭建

文章目录前言一、克隆代码1.克隆esp-gitee-tools2.克隆esp-idf3.安装子模块二、安装编译环境1.更改编译器下载路径2.更改python软件源3.使用脚本安装环境4.安装cmake三
风往东吹·2025-02-18 22:31

如何在在 CentOS 中安装 OLama

以下是详细的步骤：步骤1：安装依赖项在安装OLama之前，需要先安装一些必要的依赖项，包括编译器、框架和工具。
gzgenius·2025-02-18 20:15

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

Janino 不思进取了？Java 动态编译 的新神器 Liquor v1.3.10 发布

Liquor是一个开源的轻量级Java动态编译器（零依赖，40KB），基于javac构建，可在运行时编译Java（支持java8到java23语法）字符串代码片段、类、方法等。
组合缺一·2025-02-18 19:31

JAVA数组笔记

定义：存放相同数据类型的集合2.创建数组的两种方式静态初始化：int[]arr={1,2,3,4,5};动态初始化：int[]arr=newint[]{1,2,3,4,5};需要注意的是，在经过编译后，编译器会自动将静态初始化转变为动态初始化
@未来可期·2025-02-18 19:55

P1508 Likecloud-吃、吃、吃

前言今天zty带来的是P1508Likecloud-吃、吃、吃，大家给个赞呗，zty放寒假的更新呢是会多起来的大概一天三四个吧,zty最近在冲榜大家多加支持先赞后看养成习惯先赞后看养成习惯演示用编译器及其标准
zty郑桐羽呀 『ZTY』主团团长·2025-02-18 16:58

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

【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

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。
AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

【Python】Python与C的区别（超详细总结）

分号是语句的一部分，用于告诉编译器一条语句在哪里结束。如果忘记添加分号，编译器会报错，提示语法错误。Python语言Python语句一般不需要特定的结束符
Reese_Cool·2025-02-18 09:14

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块

本文重点前面我们学习了VGG，从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构，在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方，他就是Inception块，
每天五分钟玩转人工智能·2025-02-18 07:49

QT5在windows下调用OpenCV库出现: undefined reference to `xxxxx' 错误解决办法（适用MinGW编译器）。

一、环境介绍window系统：win10X64QT版本:5.12QT5.12自带的MinGW编译器版本：mingw730_32与mingw730_64在QT的安装目录下，可以查看MinGW编译器的版本:
DS小龙哥·2025-02-18 06:44

使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率

图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率，总结一下便是给一张分辨率比较低的图片，进行超分辨率的处理后，生成比较清晰的高分辨率的图片，上图图片完美解释了超分辨率的过程，由于不同的算法不同，处理的结果也不相同，本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR：EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio
人工智能研究所·2025-02-18 05:27

OpenCV 简介

本文档介绍所谓的OpenCV2.xAPI，与基于C的OpenCV1.xAPI相比，该API本质上是一套C++API（自OpenCV2.4发行以来，不推荐再使用CAPI，并且不使用“C”编译器进行测试）。
奇点创客·2025-02-18 05:22

Qt反射机制与信号槽机制

反射机制介绍：Qt反射机制是基于moc(metaobjectcompiler)实现的moc全称是Meta-ObjectCompiler，也就是“元对象编译器”。
百口可乐__·2025-02-18 05:51

Pytorch实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision
Zn要学习·2025-02-18 04:49

本地部署DeepSeek模型技术指南

DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能，许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。
Evaporator Core·2025-02-18 03:41

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-02-18 03:09

Linux下CMake 3.28.2版本针对ARM64架构的预编译安装包

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：CMake是一个跨平台的自动化构建系统，通过配置文件简化了项目构建过程，并能够生成适应不同操作系统和编译器环境的构建工具。
安检·2025-02-18 03:06

关于vs一个项目提示main被多次引用的解决方法

如果项目中多个文件定义了main函数，编译器在链接阶段会因冲突而报错。第二个就是项目结构问题，VisualStudio默认将同一项目下的所
_DT9825·2025-02-18 01:48

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。
沉墨的夜·2025-02-17 22:13

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes
yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

C++11 学习笔记

在编译期让编译器自动推断出变量类型以便分配内存，必须在定义时进行初始化decltype关键字：获取表达式的类型typedef重定义一个模板需要借助外敷类，但是using别名语法覆盖了typedef全部功能
毛驴要倒着骑·2025-02-17 20:49

C语言中的类型转换：自动与强制转换的全解析

在不同数据类型之间进行操作时，编译器需要确保数据的一致性。无论是隐式转换还是显式转换，都在不同的情境下发挥着不可或缺的作用。自动类型转换（隐式转换）自
时倾708·2025-02-17 19:46

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p
一位小说男主·2025-02-17 19:43

50 【Go版本变化】

Go的版本介绍：https://golang.org/project/https://golang.org/doc/go1.4#Go1.4#语言层面变化较少，但是编译器而言是有巨大的突破的，体现在指针间的转换
weixin_30270561·2025-02-17 19:10

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。
天飓·2025-02-17 18:35

goalng1.8 的变化

该版本增加了对32位MIPS的支持，更新了编译器后端以生成更有效的代码，通过消除stop-the-world的堆栈重新扫描来减少了GC暂停，增
billgates_wanbin·2025-02-17 18:34

Kotlin 2.1.0 入门教程（二十一）数据类

对于每个数据类，编译器会自动生成一些额外的成员函数，这些函数支持将实例打印为易读的输出、比较实例、复制实例等操作。
xvch·2025-02-17 16:17
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