tag 深度學習

標籤
貢獻317
294
05:25 PM · Oct 25 ,2025
deephub 頭像 xingxingshangdeliushu 頭像 u_15591470 頭像 u_17512334 頭像 qingfouai 頭像 tecdat 頭像 u_17580222 頭像 chenzhuodeyagao 頭像 chaoshenjinghyperai 頭像 youqingyouyidejidan 頭像 ziwupython 頭像 javaedge 頭像

@深度學習 / 博客 RSS 訂閱

u_16213350 頭像

mob64ca12dcc794 - stable diffusion lora代碼

在藝術和科技的交匯點，深度學習圖像生成技術如“Stable Diffusion”正在快速演進。在這個背景下，如何利用“LoRA”（Low-Rank Adaptation）技術來優化和定製模型，成為了一個重要的話題。通過記錄解決“stable diffusion lora代碼”問題的過程，我將其分為幾個模塊：背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結與擴展應用。 在背景定位中，我

技術選型 , 架構設計 , aigc , 深度學習

收藏 評論

u_7883056 頭像

巨浪888 - 用AI讓藏品説話項目開發筆記

你去過博物館嗎？站在玻璃展櫃前，看着千年前的陶俑、青銅器，除了旁邊的簡介牌，你對它的前世今生一無所知。文物不會説話，但我們能用AI讓它“活”一次。全國有近6千家博物館，但九成以上缺乏沉浸式導覽能力。AR導覽設備租金昂貴，NFT數字藏品門檻高、手續費勸退。於是我想做一個APP產品，不用額外硬件，不用耗流量，手機 Web/APP 拍張文物照，或喊一句 “這是哪裏”，30 秒就能生成

AIGC二三事 , 3d , 人工智能 , 深度學習 , 4D , Web

收藏 評論

huodadexiang 頭像

南瓜 - 基於深度學習的農業蟲害自動識別系統：YOLOv8 的完整工程

基於深度學習的農業蟲害自動識別系統：YOLOv8 的完整工程 一、研究背景：農業蟲害識別為何需要 AI？ 在農業生產過程中，病蟲害是影響作物產量和質量的核心因素之一。據統計，全球每年因蟲害造成的糧食損失高達 20% 以上。傳統的蟲害防治方式主要依賴： 人工巡田觀察 專家經驗判斷 事後用藥處理 這種方式存在明顯問題： 🐞 識別效率低：人工巡檢難以覆蓋大面積農田 🐞 主觀性強：不

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_17521282 頭像

元冪境ar遠程協助 - 智慧醫療下的AR遠程協助應用前景

在元冪境看來，醫療AR遠程專家指導，是指通過AR技術，將遠程醫療專家的指導信息實時疊加在現場醫生或醫護人員的視野中，從而實現跨地域的醫療協作。與傳統的遠程會診不同，AR不僅能傳輸視頻和語音，還能將三維模型、標註、手術步驟提示等信息直接呈現在現實操作環境中，使遠程指導更加直觀和精準。 這種技術在應對醫療資源不均、急救響應時間緊迫、複雜手術經驗不足等問題時具有顯著優勢。

ar系統 , ar設備 , ar技術 , 人工智能 , 深度學習 , ar遠程協助 , ar

收藏 評論

congweibiaobaidemalingshu 頭像

小白獅ww - abaqus 算例教程：考慮動水壓力的koyna地震非線性動力響應分析

一、教程簡介 Abaqus 簡介 Abaqus 是一款功能強大的有限元分析 (FEA) 軟件，廣泛應用於工程模擬領域。它通過有限元方法對各種工程問題進行模擬和分析，能夠處理從簡單的線性問題到複雜的非線性問題。Abaqus 最初於 1978 年發佈，由 Hibbitt, Karlsson Sorensen, Inc.(HKS) 開發，後更名為 ABAQUS 公司，並於 2005 年被達索系統 (D

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

xingxingshangdeliushu 頭像

星星上的柳樹 - 極致IC集成之道

在高性能系統設計中，IC 集成是至關重要的一環。如何選型、設計互連總線並保障信號完整性，決定了系統的穩定性與效率。作為IC行業精英提升能力的最佳平台，EDA Academy提供了海量專業課程、導師機會與收益計劃，助你掌握這門技術核心。 1、IC選型：奠定整合基石 精確選型：從性能指標、功耗兼容性到成本控制，都是決定IC選型的關鍵因素。現代數據庫與工具可幫助你高效比對與甄別。

資訊 , 教程 , 知識 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

deephub 頭像

deephub - SAPO去中心化訓練：多節點協作讓LLM訓練效率提升94%

Swarm sAmpling Policy Optimization，簡稱SAPO，這個名字聽起來有點學術，但它解決的問題很實際。大規模語言模型的後訓練一直是個讓人頭疼的事情——要麼資源不夠，要麼效率太低。SAPO提出了一種去中心化的異步RL方案，讓各個計算節點之間可以互相分享rollouts，避開了傳統並行化訓練的各種瓶頸。 論文的實驗結果。在成千上萬個社區節點的測試中，這套方法能帶來9

llm , 人工智能 , 分佈式系統 , 深度學習

收藏 評論

chenzhuodeyagao 頭像

沉着的牙膏 - 政務數據智能治理一體化解決方案：合規對標、易掌握、自適應分類的全面實現

一、概要 提示：本文系統闡述政務數據分類分級管理的政策背景、行業痛點、技術路徑與落地成效，突出“合規對標、易掌握、自適應分類”三大核心特性，為數字政府建設提供可操作、可複製的治理典範。在數字政府縱深發展的當下，政務數據已成為提升治理能力與公共服務品質的關鍵要素。然而，數據規模急劇增長、系統異構分散、合規要求趨嚴等多重挑戰，使得政務數據管理面臨“數據不清、安全難控、共享不暢”的普遍困境。“知源

深度學習

收藏 評論

u_16213573 頭像

數據探索家 - 深度學習對四元函數擬合

四元數基礎知識。 　　 四元數基礎 　　以下內容摘自《3D數學基礎：圖形與遊戲開發》（清華大學出版社） 四元數 1.四元數和軸-角對 　　繞軸n旋轉θ角：n是一個向量，根據左手或右手法則定義旋轉的正方向， θ角表示旋轉的量。 　　那麼表示這個旋轉的四元數為：

點乘 , 深度學習對四元函數擬合 , 人工智能 , 深度學習 , 插值 , 四元數

收藏 評論

u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於深度學習的家庭用電量預測模型研究-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要 隨着家庭用電需求的日益增長，精準預測用電量對於能源管理與成本控制具有重要意義。本文介紹了一種基於深度學習的家庭用電量預測系統，旨在為用户提供高效、智能的用電管理解決方案。系統採用 Python 語言開發，結合 Django 框架實現高性能的後端服務，並利用 MySQL 數據庫存儲用户數據、用電記錄及預測模型參數等信息。功能模塊涵蓋個人中心、用户管理、家庭成員信息維護、

數據 , 後端開發 , JAVA , 深度學習 , ci

收藏 評論

u_16213638 頭像

mob64ca1405664d - av_seek_frame 音頻定位時間有偏差問題如何解決

初次學習和使用ffmpeg，電腦系統有點老，沒辦法使用最新版的ffmpeg 3.3，只能從別處下載了一個2.8版的用用，官網提供的歷史版本都沒有我電腦可用的版本。 花了兩天時間學習並寫了一個簡單的處理視頻的程序，實現視頻的截屏保存為jpg圖片。 本來想用SDL寫個播放器，但寫着寫着，感覺實現視頻、音頻同步什麼的有點難，有點累，就沒再繼續。 今天在研究視頻定位(s

搜索 , 人工智能 , 深度學習 , 3g , ide

收藏 評論

tecdat 頭像

拓端tecdat - 專題：2025跨境電商產業發展報告：出海、ERP、產業帶、人才|附270+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

**原文鏈接：https://tecdat.cn/?p=44334 原文出處：拓端抖音號@拓端tecdat** 引言 2025年，中國跨境電商正從“鋪貨衝量”轉向“精耕盈利”，4.3萬億元的進出口總額背後，是產業帶與ERP的協同升級、重點市場的深度掘金，以及人才體系的迫切補位。這場全鏈條變革中，有人靠德國市場環保服飾月增20%，也有人因ERP選型失誤錯失旺季，行業分化正在加速。本報告洞察基

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_16213645 頭像

mob64ca1407216b - deepseek從入門到變現 pdf

論文背景 《Wide Deep Learning for Recommender Systems 》這篇論文是Google於2016年發表在DLRS上的文章，該方法在Google Play的推薦業務中得到了成功的應用。 在推薦系統中，我們的主要挑戰之一就是同時解決Memorization和Generalization，也就是推薦系統的記憶能

權重 , aigc , 人工智能 , deepseek從入門到變現 pdf , 深度學習 , bard , ide

收藏 評論

tencent_blueking 頭像

騰訊藍鯨智雲 - ITSM 流程落地經驗之問題管理

本文來自騰訊藍鯨智雲社區用户: CanWay 在很多 IT 組織中，大家工作的重點往往專注於解決事件，但長期專注於此，會出現疲於應對的現象，例如事件數量居高不下，工程師焦頭爛額疲於奔命。長此以往會使問題的數量持續增加，持續未解決的根本原因會導致更多事件。如果 IT 組織希望有效開展問題管理流程，同時兼顧事件管理，那在兩者之間需要找到平衡點。 問題管理如何發揮作用 問題管理的唯一目標是識別並消除重複

it , 經驗 , 運維 , 深度學習 , 程序員

收藏 評論

huodadexiang 頭像

南瓜 - 基於 YOLOv8 的智能火災識別系統設計與實現— 從數據集訓練到 PyQt5 可視化部署的完整工程實踐

基於 YOLOv8 的智能火災識別系統設計與實現 摘要 隨着城市化進程的加快，火災事故頻發，傳統依賴煙霧傳感器或温感設備的報警方式在複雜環境中存在響應滯後、誤報率高、覆蓋範圍有限等問題。近年來，計算機視覺與深度學習技術的快速發展，使得基於圖像的火災自動識別成為智慧消防領域的重要研究方向。 本文圍繞一個基於 YOLOv8 的火災識別系統展開，系統性介紹了從數據集構建、模型訓練、性能評估，到 PyQt

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 【Triton 教程】層標準化

Triton 是一種用於並行編程的語言和編譯器。它旨在提供一個基於 Python 的編程環境，以高效編寫自定義 DNN 計算內核，並能夠在現代 GPU 硬件上以最大吞吐量運行。 更多 Triton 中文文檔可訪問 →https://triton.hyper.ai/ 在本教程中，你將編寫一個比 PyTorch 實現運行更快的高性能層標準化 (layer normalization) 內核。 在此過程

機器學習 , 自然語言處理 , 人工智能 , 編譯器 , 深度學習

收藏 評論

chenzhuodeyagao 頭像

沉着的牙膏 - API的集成與守護：高效使用與必須知道的安全要點

API，即應用程序編程接口，是現代軟件生態中不可或缺的組成部分。它如同一套標準的“對話規則”，允許不同的應用程序或服務相互通信、交換數據與調用功能，是實現數字世界互聯互通的基石。 我們可以將API理解為連接數字孤島的橋樑。在一個龐大的生態系統中，各類應用如同獨立的島嶼，而API則讓數據與能力得以在其間安全、高效地流動。例如，我們常見的社交媒體分享功能，或是在一個應用中查看另一個應用的信息，其

深度學習

收藏 評論

u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 智能一卡（碼、臉）通系統通過整合門禁、梯控、消費、訪客、停車場等多個子系統，實現了一卡一庫一平台的管理模式。系統支持多種識別方式，包括人臉、QR、刷卡、指紋、虹膜、靜脈等，確保系統的高安全性

多奧智能一卡通系統各組件的技術參數、接口協議及安裝配置要求 速通門、擺臂、三輥閘等出入口設備的控制邏輯與安全防護機制 梯控系統與電梯廠商的對接方案及防干擾技術實現 消費機繼電器輸出功能與門禁系統的聯動應用場景 車牌識別系統與停車場管理軟件的數據交互流程及支付集成方案

門禁一卡通 , 梯控一卡通 , 消費一卡通 , 人工智能 , 深度學習 , 智能一卡通 , 考勤一卡通

收藏 評論

teayear 頭像

學技術贏未來 - 人工智能崗位面試題

人工智能崗位面試題 説明：本套面試題適用於人工智能相關崗位（算法工程師、AI開發工程師、機器學習工程師等），涵蓋基礎理論、技術實操、項目經驗、綜合素養四大模塊，可根據崗位側重點（如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等）調整提問深度與方向。 一、基礎理論模塊（考察核心知識儲備） 請解釋機器學習、深度學習、人工智能三者的關係與區別。 簡述監督

推薦系統 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 數據庫風險監測系統:打造可審查、可調整、可溯源的教育數據庫安全底座

一、概要： （提示：在數字化規模迅速膨脹、數據安全風險加速演化的背景下，數據庫安全治理亟需更加智能化、體系化的技術體系來支撐，因此本章首先對知形-數據庫風險監測系統的定位、應用價值與行業意義進行總體闡述，為全文分析奠定基礎。） 在教育行業數字化建設全面提速的大背景下，數據庫已成為學生信息、科研數據、教學資源及管理業務的核心承載系統。然而，隨着業務系統數量的持續增長與數

數據庫 , 數據庫安全 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

ziwupython 頭像

子午 - 【岩石種類識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 岩石種類識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對7種常見的岩石圖片數據集（'玄武岩（Basalt）', '煤（Coal）', '花崗岩（Granite）', '石灰岩（Limestone）', '大理石（Marble）', '石英岩（Quartzite）', '砂岩（Sandstone）'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_17241003 頭像

瀾極美顏SDK - 2025 年直播美顏 SDK 技術：AI 驅動下的磨皮算法功能革新

在直播行業 “顏值經濟” 的競爭中，磨皮作為美顏功能的核心基礎，始終面臨 “自然度” 與 “實時性” 的平衡難題。早期算法依賴簡單模糊處理，常導致 “假面感”“細節丟失” 等問題；2023 年的 AI 磨皮雖實現初步優化，但在複雜光線、動態場景下仍顯不足。進入 2025 年，隨着深度學習與計算機視覺技術的深度融合，直播美顏 SDK 中的磨皮算法迎來質的飛躍 ——AI 不再

自適應 , 終端設備 , 人工智能 , 深度學習 , 模態

收藏 評論

u_15082365 頭像

u_15082365 - 項目級效能提升一站式交付最佳實踐

導讀 面對研發交付中Feature級項目複雜度攀升、信息分散及跨端協作低效等痛點，傳統的Story級管理模式已顯乏力。本文詳細闡述了一套“項目級效能提升一站式交付最佳實踐”，通過構建三大核心體系重塑研發流程：一是通過AI側邊欄與風險管控打造“AI項目管理”，實現信息聚合與決策提效；二是推動“一站式Feature交付”，利用AI自動生成測試方案與搭建環境，實現端到端閉環；三是

側邊欄 , 數字化度量 , AI項目管理 , 智能化測試 , 人工智能 , 一站式交付 , 深度學習

收藏 評論