deep learning

DeepSeek 在金融领域的应用解决方案随着人工智能技术的快速发展，DeepSeek 作为一款国产大模型，凭借其强大的语义理解、逻辑推理和多模态处理能力，在金融行业迅速崭露头角。金融行业作为经济的核心，面临着激烈的市场竞争、严格的监管合规、快速的技术演变以及严峻的数据安全挑战。传统的业务模式已经难以满足现代用户的需求，整合新兴技术以提升竞争力成为行业的共识。

LLM-大语言模型浅谈目录核心定义典型代表核心原理用途优势与局限未来发展方向LLM（Large Language Model）大语言模型，指通过海量文本数据训练能够理解和生成人类语言的深度学习模型。

AI是这个时代的魔法

CNNs for image processing and other applicationsA structure to simulate the brain’s visual cortex. They can both perform well in CV [object detection (classifying multiple objects in an image and placing bounding boxes around them) and semantic segmentation (classifying each pixel according to the clas

一分钟了解深度学习By Jackson@ML深度学习(Deep Learning) 是机器学习的一个子集，都属于人工智能的范畴；它使用多层神经网络（称为深度神经网络）来模拟人脑的复杂决策能力。

深度学习 Deep Learning 第1章深度学习简介本章介绍人工智能（AI）和深度学习领域，讨论其历史发展、关键概念和应用。解释深度学习如何从早期的AI和机器学习方法演变而来，以及如何有效解决之前方法无法应对的挑战。

Dify在Ubuntu20.04系统的部署Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）智能体开发平台，可以用于快速搭建个性化或具备商业价值的智能体。

莫叫石榴姐

DeepSeek驱动下的数据仓库范式转移：技术解耦、认知重构与治理演进DeepSeek驱动下的数据仓库范式转移：技术解耦、认知重构与治理演进 ——基于多场景实证的架构革命研究

(2025)深度分析DeepSeek-R1开源的6种蒸馏模型之间的逻辑处理和编写代码能力区别以及配置要求，并与ChatGPT进行对比(附本地部署教程)(2025)通过Ollama光速部署本地DeepSeek-R1模型(支持Windows10/11)_deepseek猫娘咒语-CSDN博客文章浏览阅读1k次，点赞19次，收藏9次。通过Ollama光速部署本地DeepSeek-R1(支持Windows10/11)_deepseek猫娘咒语https://blog.csdn.net/m0_70478643/article/details/145486626?spm=1001.2014.3001.5501在上一篇文章中我们完成了DeepSeek-R1的光速本地

0 帧起步，腾讯云 TI 平台 5 分钟私有化 DeepSeek新年本应该祝福满屏的朋友圈，忽然间被 Deepseek 刷屏，这款被《黑神话：悟空》的制作人冯骥的评述：“DeepSeek可能是国运级别的科技成果。至今已在160多个国家的应用商店屠榜。

蔡不菜和他的uU们

OCR实践-问卷表格统计书接上文本项目代码已开源放在 Github上，欢迎参考使用，Starhttps://github.com/caibucai22/TableAnalysisTool

【深度学习】Java DL4J基于 CNN 构建车辆识别与跟踪模型🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进

能不能用一句话或者简洁地凝练深度学习的本质和精髓？深度学习就是学习输入与输出之间的映射关系。深度学习模型本质上只是个参数量很大的函数，其中函数的参数可以通过训练样本进行调整。

【深度学习】利用Java DL4J 构建和训练医疗影像分析模型🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的

Springboot 整合 Java DL4J 构建自然语言处理之机器翻译系统🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的

Springboot 整合 Java DL4J 实现文本分类系统🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的

ML2021Spring-hw1(COVID-19 Cases Prediction)💫你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业 💫本篇博客内容来自：Machine Learning 2022 Spring 💫更多和本篇博客相关内容详见专栏：Machine Learning(李宏毅2022春) 以及机器学习(Machine Learning) 💫欢迎大家的关注，我的博客主要关注于算法讲解、LLM大模型、通信感知等

Springboot 整合 Java DL4J 实现企业门禁人脸识别系统🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同

Springboot 整合 Java DL4J 实现物流仓库货物分类🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同

Springboot 整合 Java DL4J 实现医学影像诊断功能🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同

OpenAI gym: How to get complete list of ATARI environments题意：OpenAI Gym：如何获取完整的 ATARI 环境列表I have installed OpenAI gym and the ATARI environments. I know that I can find all the ATARI games in the documentation but is there a way to do this in Python, without printing any other environments (e.g. NOT the classic