pytorch深度学习专栏

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合
前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

【LeetCode热题100】【图论】岛屿数量

题目链接：200.岛屿数量-力扣（LeetCode）考察图的遍历，从岛上上下左右能到达的地方都是这个岛首先需要判断图的边界，然后再上下左右继续深度遍历，并把遍历到的标记为已访问，可以原地修改图做标记对于这道题来说
@YeMaolin·2025-03-04 16:18

深度解析：Anaconda与Miniconda之间的选择

深度解析：Anaconda与Miniconda之间的选择导言Python语言因其灵活性、易用性和强大的数据处理能力在科学计算和数据分析领域受到广泛欢迎。
九分热度一滴汗水·2025-03-04 15:13

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
Wis4e·2025-03-04 15:38

图像识别技术与应用课后总结（12）

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")-importtorch.nnasnn：导入PyTorch
一元钱面包·2025-03-04 14:37

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。
努力毕业的小土博^_^·2025-03-04 14:07

服务网格架构深度解析：构建智能的云原生网络平面

引言：重新定义微服务通信范式Lyft实施Envoy服务网格后，跨集群请求延迟下降60%，全局超时失败率从8%降至0.1%。Booking.com在20,000+微服务中部署Istio，配置下发速度提升300倍，跨语言流量管理统一率100%。CNCF报告显示，2023年全球服务网格部署规模突破500万节点，流量可观测性水平提升至纳米级粒度。一、服务网格演进全景图1.1微服务通信模式对比技术维度传统S
桂月二二·2025-03-04 14:05

HarmonyNext桌面快捷方式

前言静态快捷方式是一种在系统中创建的可以快速访问应用程序或特定功能的链接快捷方式和它的名字一样，提供了一些快捷的功能入口，可以减少操作的深度。
·2025-03-04 14:59

Java中的异常处理方法

本文将深度剖析Java中的异常处理机制，并分享一些最佳实践方法，帮助您在实际项目中优雅地处理异常。
·2025-03-04 14:56

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景
Hello.Reader·2025-03-04 12:50

1_4.最大括号深度（python）

1.题目给定有效括号字符串s，返回s的嵌套深度。嵌套深度是嵌套括号的最大数量。示例1：输入：s="(1+(2*3)+((8)/4))+1"输出：3解释：数字8在嵌套的3层括号中。
YANQ662·2025-03-04 12:18

24、《Spring Boot 的 Actuator 监控深度解析》

SpringBoot的Actuator监控深度解析引言在微服务架构盛行的今天，应用监控已成为保障系统可靠性的关键环节。
wolf犭良·2025-03-04 11:41

镍钯金电路板的“镀“造玄机：猎板PCB工程师深度解析新一代封装黑科技

在高端电子产品微型化与高频化的浪潮中，传统沉金工艺已难以满足5G通信和车规级芯片封装需求。作为深耕特种电路板制造17年的技术团队，猎板PCB研发中心通过800+次工艺验证，成功将镍钯金（ENEPIG）表面处理技术良品率提升至99.6%，为国产高端PCB制造树立新标杆。一、镍钯金工艺的三大技术突破点原子级镀层控制：通过自主研发的化学镀设备，猎板PCB实现了镍层（3-5μm）/钯层（0.05-0.1μ
lboyj·2025-03-04 11:11

Node.js npm 安装过程中 EBUSY 错误的分析与解决方案

Node.jsnpm安装过程中EBUSY错误的深度分析与解决方案在Node.js的开发过程中，使用npm进行安装是一个非常常见的操作。
brrdg_sefg·2025-03-04 11:40

DEEPSEEK为什么还不能在工业控制领域使用？

以下是具体原因及深度分析：一、实时性与可靠性瓶颈1.毫秒级响应要求工业控制场景（如机器人协作、生产线急停）需确定性响应（通常50℃）、高湿、震动、电磁干扰等极端条件，通用AI服务器（如GPU集群）缺乏工业级防护
Wnq10072·2025-03-04 11:39

Neurlps2024论文解析|Understanding Representation of Deep Equilibrium Models from Neural Collapse

论文标题UnderstandingRepresentationofDeepEquilibriumModelsfromNeuralCollapsePerspective从神经坍缩视角理解深度均衡模型的表示论文链接
SJ_HP·2025-03-04 11:08

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用，构建高度智能且自动化的代理系统成为了一个迫切的需求
AI天才研究院·2025-03-04 11:04

Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解

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。
♢.＊·2025-03-04 10:01

医院信息科医疗语言大模型开发的风险洞察与避坑策略

其中，医疗语言大模型作为自然语言处理技术在医疗领域的深度应用，正逐渐改变着医疗服务的模式与效率。
Allen_LVyingbo·2025-03-04 09:57

树莓集团现状最新进展：宜宾园区业务再添新篇

该系统利用深度学习算法，能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷，检测精度比传统检测方法提高了30%。
树莓集团·2025-03-04 08:21

Apipost 和 Apifox：国产接口工具的深度对比

在软件开发领域，接口测试工具是提升开发效率和保障项目质量的关键。Apipost和Apifox作为两款热门的国产接口测试工具，各自具备独特的优势和功能。本文将通过详细的对比帮助开发者和企业研发负责人更好地了解这两款工具，从而做出更合适的选择。一、功能丰富度对比功能描述ApipostApifox接口状态管理接口状态自定义支持，可灵活定义接口状态，适应企业内部流程支持不支持，仅提供固定模板认证类型支持提
绿色果酱·2025-03-04 07:42

75、Go语言并发利器：context包深度解析与实战技巧

Go语言开发：context包：学习context包，实现跨Goroutine的上下文传递本文将带你了解Go语言中的context包，学习如何使用它来实现跨Goroutine的上下文传递。我们将从基础概念入手，通过实际案例和技巧，帮助你更好地理解和应用context包。1.context包简介在Go语言中，Goroutine是并发编程的基础。然而，当我们在多个Goroutine之间进行数据传递时，
多多的编程笔记·2025-03-04 07:10

微调DeepSeek-R1打造SQL语言转自然语言大模型！小白也能十分钟打造自己的推理大模型！unsloth+Colab+DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B轻松上手

unsloth+Colab+DeepSeek-R1-Distill_哔哩哔哩_bilibili简介：DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B是一个基于Llama架构的8B参数语言模型，经过深度蒸馏
AI超元域·2025-03-04 07:08

【实战 ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-1.3.1单节点安装（Docker与手动部署）

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲10分钟快速部署`Elasticsearch`单节点环境1.系统环境要求1.1硬件配置推荐1.2软件依赖2.`Docker`部署方案2.1部署流程2.2参数说明2.3性能优化建议3.手动部署方案3.1安装步骤3.2核心配置项3.3启动服务4.部署方式对比5.验证安装结果5.1基础健康检查5.2性能测试6.常见问题排查6.1启动失败问题6.2性能优化
言析数智·2025-03-04 05:24

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的
weixin_39724362·2025-03-04 04:52

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。
PzBlockchain·2025-03-04 04:19

私有部署 ChatGLM3-6B

1.在AutoDL平台上租赁GPUGPU型号：RTX4090PyTorch版本：2.5.1**（推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能）**2.开启学术资源加速source/etc/network_turbo3
张申傲·2025-03-04 03:16

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法
dundunmm·2025-03-04 03:11

面试基础---Spring Cloud微服务负载均衡架构

深度解析SpringCloud微服务负载均衡架构（Ribbon/SpringCloudLoadBalancer）一、微服务负载均衡核心架构图选择目标实例选择目标实例选择目标实例服务消费者负载均衡器服务实例
WeiLai1112·2025-03-04 03:40

面试基础--- Spring 事务传播机制底层实现原理

深度解析Spring事务传播机制底层实现原理一、事务传播机制的本质与价值是否调用Transactional方法是否存在事务根据传播级别处理现有事务根据传播级别创建新事务挂起/加入/抛出异常等新建Connection
WeiLai1112·2025-03-04 03:09

面试基础--Spring Boot启动流程及源码实现

深度解析SpringBoot启动流程及源码实现一、SpringBoot启动全景图（含核心阶段）SpringApplication构造Run方法入口初始化事件监听器准备环境配置创建应用上下文准备上下文刷新上下文执行
WeiLai1112·2025-03-04 03:09

CMS、G1以及ZGC对比--JVM基础(12)

一、JVM回收器大比拼：CMS、G1与ZGC深度剖析在Java的广袤宇宙中，JVM（Java虚拟机）是每位开发者不可或缺的伙伴。
guangzhi0633·2025-03-04 02:06

React组件化深度解析（二）：从受控组件到生命周期现代化

目录一、组件设计哲学：控制与自由的博弈1.受控组件vs非受控组件：灵魂三问核心差异对比表选型决策树二、复合组件模式：隐式状态共享的艺术1.CompoundComponents设计模式实现原理四部曲2.手写可配置的Accordion组件三、生命周期现代化：从类组件到Hooks的迁移指南1.类组件生命周期图谱（React18版）React18关键变更2.useEffect与生命周期的映射关系精准对应关
咔咔库奇·2025-03-04 00:49

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。
执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。
执于代码·2025-03-03 23:09

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer优化，什么是稀疏注意力？Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而，随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升，Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化方法，其中稀疏注意力（SparseAttention）是一种备
T-I-M·2025-03-03 22:32

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化
@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

PyTorch Lightning 的简单使用示例

1.环境准备与依赖导入首先，代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
idealmu·2025-03-03 21:54

Torch-MLIR 项目使用教程

Torch-MLIR项目使用教程torch-mlirTheTorch-MLIRprojectaimstoprovidefirstclasssupportfromthePyTorchecosystemtotheMLIRecosystem
穆声淼Germaine·2025-03-03 21:54

C++ STL深度解析：现代编程的瑞士军刀

C++STL深度解析：现代编程的瑞士军刀一、从乐高积木看STL哲学想象你面前有两套积木：传统积木：固定形状，只能拼出特定模型（类似传统编程）乐高积木：标准化接口，通过组合创造无限可能（STL设计理念）STL
福鸦·2025-03-03 20:43

【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析（非常详细）收藏这一篇就够了！

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。
Cc不爱吃洋葱·2025-03-03 18:59

阿里云Milvus 2.5：支持全文检索，1次查询实现文本+向量双精度匹配

随着大模型时代带来的各种新型应用探索，结合传统基于文本匹配的精确检索与语义检索所带来的增益日益显著，尤其在一些深度依赖关键字词匹配的场景中，这种需求变得尤为关键。
·2025-03-03 17:24

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NASNet（NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构，尤其在计算机视觉任务（如图像分类）中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法，与其他NAS方法相比，它具有更高的效率，并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
华东算法王·2025-03-03 17:23

2024 最新计算机视觉学习路线（入门篇）_计算机视觉课程主线

Python附带了许多可以加快开发速度的库，其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，它们专门用于图像处理相关任务。
m0_60721823·2025-03-03 17:53

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

与传统的搜索引擎不同，DeepSeek不仅仅依赖于关键词匹配，还能通过深度学习分析用户的需求，呈现更加智能化的搜索结果。
·2025-03-03 17:17

人工智能 - AI Code中国AI原生IDE上线：Trae国内版如何革新开发者体验？

这款工具不仅填补了国内AI编程工具的空白，更通过深度适配中国开发场景、灵活切换多模型架构等功能，为开发者提供了“更懂本土需求”的智能协作体验129。本文将深入解析Trae的核心优势与创新功能，并探讨其
天机️灵韵·2025-03-03 17:20

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。
AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

本地部署大语言模型-DeepSeek

DeepSeek是国内顶尖AI团队「深度求索」开发的多模态大模型，具备数学推理、代码生成等深度能力，堪称"AI界的六边形战士"。
NightReader·2025-03-03 15:36

社区O2O系统app功能需求架构分析

社区O2O系统绝非仅仅是简单地把线上资源与线下服务进行拼接的普通服务平台，它已然蜕变成为一个高度融合多元元素，集社交互动、智能科技深度应用以及凸显本地化特色服务于一身的综合性、多功能生态系统。
v.15889726201·2025-03-03 15:35

使用pytorch和opencv根据颜色相似性提取图像

需求：将下图中的花朵提取出来。代码：importcv2importtorchimportnumpyasnpimporttimedefget_similar_colors(image,color_list,threshold):#将图像和颜色列表转换为torch张量device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')image
深蓝海拓·2025-03-03 15:34
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