pytorch神经网络因素预测

混合专家模型 (MoE) 最全详细图解

在本篇博文中，我们将深入探讨MoEs的核心组件、训练方法，以及在推理过程中需要考量的各种因素简短总结混合专家模型(MoEs):与稠密模型相比，预训练速度更快与具有相同参数数量的模型相比
DFCED·2025-02-09 10:23

Windows DirectAccess配置多因素认证MFA

一、WindowsDirectAccess配置MFA的方式WindowsServer自带的DirectAccess本身不直接支持多因素认证（MFA），但可以通过整合ActiveDirectory+NPS
自由鬼·2025-02-09 09:14

卷积 - 感受野（Receptive Field）

卷积-感受野（ReceptiveField）flyfish感受野（ReceptiveField）是指卷积神经网络中某一层的一个特定神经元能够“看到”并响应的输入图像区域。
二分掌柜的·2025-02-09 09:14

点击率估计中的FM与DeepFM算法：小学生也能懂的详细解释

如果能准确预测点击率，广告商就能更好地选择展示哪些广告，这样也能让你看到更感兴趣的广告。2.什么是FM算法？
从零开始学习人工智能·2025-02-09 08:39

B树和B+树比较（特征和算法）

B树和B+树的特征b树的核心树高:一般来说，树的高度要比二叉平衡树低很多数组:每一个node，都是一个“数组”，数组是很关键的决定性因素，我们后面写入和读取分析的时候会讲到。
误入坑的程序媛·2025-02-09 08:07

DeepSeek-V3 Technical Report

DeepSeek-V3技术报告摘要1引言2架构2.1基本架构2.2多token预测3基础设施3.1计算集群3.2训练框架3.2.1双管和计算通信重叠3.2.2跨节点全对全通信的高效实现3.2.3以最小的开销节省大量内存
UnknownBody·2025-02-09 08:35

MYSQL innodb引擎的索引结构，B+树一般都多高，层高怎么计算的？

B+树的高度计算B+树的高度取决于以下因素：索引键的大小：索引键越小，每个节点能存储的键越多，树的高度越低。页大小：InnoDB的
点滴~·2025-02-09 07:32

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。
Cacciatore->·2025-02-09 06:54

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络
盼小辉丶·2025-02-09 06:50

【ubuntu下验证下菜品识别，训练，部署，验证 CNN + TensorFlow / PyTorch】

下来我会详细介绍如何在Ubuntu上运行你训练和部署的菜品识别模型，确保每一步都能理解并能在你的系统中运行。环境准备1.1安装必要的软件在Ubuntu上，首先需要安装Python和相关的依赖库：更新系统：打开终端，运行以下命令：bashsudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y安装Python及pip：确保你的系统已经安装了Python3和pip，如果没有，可以使用以下命令安装
追心嵌入式·2025-02-09 05:47

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究，图神经网络是必不可少的研究工具之一，为了记录学习PyG的过程，本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程
职业摸鱼能手·2025-02-09 04:01

Spring Data JPA 与 SpEL 的高级用法：构建通用仓库

前言在开发大型项目时，代码复用性是一个重要的考量因素。SpringDataJPA提供了强大的功能，结合SpEL（SpringExpressionLanguage），可以实现高度灵活且可复用的代码结构。
t0_54manong·2025-02-09 03:29

场景题：假设有40亿QQ号，但只有1G内存，如何实现去重？

1.空间占用量预测正常情况下，如果将40亿QQ号存储在Java中的int类型的话，一个int占4字节（byte）那么40亿占用空间大小为：4000000000*4/1024/1024/1
·2025-02-09 03:16

AI 网络安全处理 开源 人工智能+网络安全

人工智能在网络安全领域应用近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体
黑客Jack·2025-02-09 01:40

注意力机制：查询（Query）、键（Key）、值（Value）

它们通常是来自编码器或解码器的表示，通过它们的交互，模型能够聚焦于最相关的信息部分，从而提高预测的准确性。1.查询（Query）查询（Query）是用来在输入序列中查找相关信息的向量。
彬彬侠·2025-02-09 00:37

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

案例背景假设某饮料公司想预测气温变化对饮料销量的影响。使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。
算法工程师y·2025-02-08 23:28

通过matlab实现机器学习的小项目示例

文章目录项目目标完整代码实现代码说明运行结果数据加载与探索数据预处理模型训练模型评估可视化决策边界展方向项目目标使用鸢尾花数据集（IrisDataset），训练一个分类模型，根据花萼和花瓣的尺寸（4个特征）预测花的类别
MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

【LSSVM时间序列预测】白鲨算法优化最小二乘支持向量机WSO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2483期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-02-08 22:24

大模型AI应用安全与合规测试实战指南-数据层

核心痛点直击：黑盒失控：生成内容不可预测，传统规则引擎失效数据深渊：训练数据含敏感信息，清洗难度指数级上升合规迷宫：全球AI监
测试匠心：技能精进·职场跃迁·面试赢家·2025-02-08 21:20

最全的AI工具箱大全，都给你们整理好了

从智能语音助手到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融预测等，AI的身影无处不在。随着技术的不断进步，AI将在未来发挥更加重要的作用，改变我们生活的方方面面，现在的AI还远远没有发展到终点。
Java新手村·2025-02-08 21:20

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee
林泽毅·2025-02-08 21:45

Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）

该模型直接采用原始图像块作为输入，而不是传统的卷积神经网络（CNNs），并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。
刘若里·2025-02-08 21:15

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。
·2025-02-08 19:57

锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展，锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点，已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。
默默科研仔·2025-02-08 15:36

机器学习模型创建的数学原理

众所周知，监督学习模型是通过一定数学原理，根据输入特征数据计算出预测结果的函数映射，它由自变量、函数参数和因变量组成。
HadesZ~·2025-02-08 15:04

李沐深度学习-多层感知机简洁实现

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs
大小猫吃猫饼干·2025-02-08 15:31

今日思考：程序是如何实现随机的？以及什么是真随机和伪随机

以及什么是真随机和伪随机1.背景今日神游，忽然沉思：随机是指现实生活中无规律，不可预测的事情，例如：抛硬币。那么在软件的世界里是如何实现这一物理现象的呢，遂做此探究。。。什么是真随机和伪随机？
·2025-02-08 14:19

申请SSL证书需要多少钱

SSL证书的价格因类型、品牌、验证级别和功能等因素而有所不同。以下是对SSL证书价格的详细分析：一、按类型划分DVSSL证书（域名验证证书）：价格范围：一般在几十元至几百元人民币之间。
·2025-02-08 14:16

优化仓库管理，如何有效节约成本？

以下是几项关键措施，帮助企业实现仓储成本的有效节约：一、优化仓库布局与规划合理布局：根据货物类型、体积、数量等因素进行合理布局，以提高仓库运作效率和空间利用率。
·2025-02-08 14:46

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型
盼小辉丶·2025-02-08 14:57

云原生时代的性能守护者：Java应用全链路性能监控深度解析

在当今快速发展的云计算环境中，构建高效稳定的微服务架构已成为企业竞争力的关键因素之一。然而，随着系统复杂度的增加，如何确保各个组件之间的高效协作并及时发现潜在问题成为了新的挑战。
墨夶·2025-02-08 14:56

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

AI的强大处理能力、预测能力和自动化决策支持，将大幅度提升生产效率、设备管理、资源调度以及产品质量管理。
有续技术·2025-02-08 14:25

‌双非硕士的抉择：自学嵌入式硬件开发还是深入Linux C/C++走软开？

粉丝提问：老师好，我是双非硕研一电子信息专业,导师搞的神经网络。但我想找好就业的方向，打算自学嵌入式单片机什么的。之前也咨询过别人建议研究生走Linux方向。
程序员yt·2025-02-08 13:16

第十七节《OpenCascade性能优化》

在使用OpenCascade进行复杂几何建模时，性能优化是一个重要的考虑因素。
《雨声》·2025-02-08 12:16

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric
盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。
段智华·2025-02-08 11:07

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet
无用技术研究所·2025-02-08 11:06

【轻量级推荐算法框架】‌ReChorus‌ 是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架

‌ReChorus‌是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架，基于PyTorch实现。该框架旨在解决推荐系统中算法实现细节、评价方式、数据集处理等方面的差异，帮助缓解可复现性问题。
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-08 11:36

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

PyTorch、AWQ（Activation-awareWeightQuantization）和GPTQ（GeneralizedPost-TrainingQuantization）是目前较为流行的三种模型格式
gs80140·2025-02-08 11:00

AIoT 未来趋势：机遇与挑战并存

AIoT通过将人工智能（AI）与物联网（IoT）相结合，使设备具备自主学习、预测、优化和决策能力，从而提升各行各业的智能化水平。
嵌入式Jerry·2025-02-08 10:57

台风信息查询 API：精准掌握台风动态的利器

台风信息查询API的功能概述台风信息查询API能够提供全方位的台风数据，包括但不限于台风的名称、编号、形成时间、当前位置、强度等级、移动速度、移动方向、预计路径以及未来几天的路径预测等
·2025-02-08 10:08

股票数据集成：优质API接口精选

在金融数据分析中，股票API为数据科学家和分析师提供精准的股票价格、公司财报及市场趋势数据，辅助量化分析和预测。在程序化交易领域，股票API是自动化交易系统的核心组成部分，允许
·2025-02-08 10:36

大语言模型多token预测技术

传统的基于下一个token预测的训练方法虽简单有效，但在获取语言、世界知识和推理能力方面效率不高。
deepdata_cn·2025-02-08 09:21

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在
桂月二二·2025-02-08 09:19

青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 26课题、常见框架

青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础26课题、常见框架一、Django二、Pandas三、NumPy四、TensorFlow五、PyTorch六、练习步骤1:安装Django步骤2:创建Django
明月看潮生·2025-02-08 09:17

AI编程工具合集

)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络
109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.
test猿·2025-02-08 09:43

python 数据处理之滤波

在实际水质预测数据处理的工程中，往往遇到高波动的数据，而这些数据对于往后预测并没有什么用。
细节处有神明·2025-02-08 07:00

【AI原理解析】— Gemini模型

.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制（Self-Attention）8.1.2前馈神经网络
coolkidlan·2025-02-08 06:49

冯诺依曼计算机发展瓶颈,冯诺依曼瓶颈

计算速度的提高，必然会让人感觉到智能的提高，而人脑神经网络传递信号的速度，是否也有可能提高呢？所谓“冯诺依曼瓶颈”，是冯诺依曼架构本身带来的一些限制。
weixin_39747595·2025-02-08 05:14
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