深度学习

基于神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断研究与设计随着全球能源结构向清洁化、低碳化转型，风力发电已成为新能源领域的重要组成部分。风电机组通常运行在高负载、强振动和复杂气候环境中，其中齿轮箱作为风电机组的关键传动部件，承担着转速和扭矩转换的重要任务，其运行状态直接影响整机的安全性和可靠性。

深度学习面试八股文（1）——训练利用自己构建的agent总结的算法面试八股，会从机器学习，深度学习一直到大语言模型，多模态大模型，llm发展到现在，在这个领域已经基本没有幻觉现象了，是个不错的复习手段。持续更新…

深度学习面试八股文（2）——训练利用自己构建的agent总结的算法面试八股，会从机器学习，深度学习一直到大语言模型，多模态大模型，llm发展到现在，在这个领域已经基本没有幻觉现象了，是个不错的复习手段。持续更新…

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# Python 深度学习初始化（超参数、权重、函数输入列表）避坑指南：None 占位、可变共享与工厂函数每次调试看到某个错误重复出现，就想起那句话：未解决的问题会重复出现直到给出新的回应；可是一遇到报错，就下意识有种沮丧的感觉，但是这些错误好像反复遇到都没有整理过，所以一口气梳理了一堆初始化遇到过的问题：

【无标题】VGGT4D：用于4D场景重建的视觉Transformer运动线索挖掘标题：《VGGT4D: Mining Motion Cues in Visual Geometry Transformers for 4D Scene Reconstruction》项目：https://3dagentworld.github. io/vggt4d/ 来源：香港科技大学（广州）2Horizon Robotics

C# 基于halcon的视觉工作流-章67 深度学习-分类C# 基于halcon的视觉工作流-章67 深度学习-分类本章目标：一、模型训练；二、模型推理；一、模型训练；用halcon推出的深度学习工具MVTec Deep Learning Tool可方便地进行训练，由于网络上已有许多文章介绍，本文不再重复。模型训练后会得到两个文件，一个是模型文件，一个是数据集文件，两文件用于后续推理。

Coding茶水间

基于深度学习的木薯病害检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的木薯病害检测系统木薯是全球重要的粮食作物，其生产常受病害威胁。传统检测方法依赖人工，效率低且难以规模化。为提升病害识别效率，本研究基于YOLO目标检测算法，开发了一套木薯病害智能检测系统。

关于模型学习策略适用场景：Transformer/ViT、AdamW、大 batch、混合精度、分布式训练；以及所有“训练开局容易炸、后期难收敛”的任务。

Day37 模型可视化与推理可以将模型中带有weight的参数（即权重）提取出来，并转为 numpy 数组形式，对其计算统计分布，并且绘制可视化图表

Product Hunt 每日热榜 | 2025-12-10标语：一个智能平台，用于管理奖项、比赛和申请。介绍：Dapple 是一个一体化的管理平台，专为创意行业的企业设计，帮助他们收集、审核、管理和报告各种提交内容。无论是发布参赛通知、评选奖项、接受申请，还是管理比赛或提案，Dapple 都能将整个过程简化到一个易于使用的平台上，为用户节省大量的管理时间。

辛勤的程序猿

改进的mamba核心块—Hybrid SS2D Block（适用于视觉）环境配置参考：https://blog.csdn.net/llz19670/article/details/140359923?utm_source%20=%20uc_fansmsghttps://blog.csdn.net/llz19670/article/details/140359923?utm_source%20=%20uc_fansmsg主要的结构性创新是将 $SS2D$ 的长程依赖捕捉能力与显式的通道混合局部卷积结合，并加入了残差连接，形成一个更鲁棒的 CNN-SSM 混合块。

serve the people

如何区分什么场景下用机器学习，什么场景下用深度学习对于初学者来说，核心判断逻辑可以总结为：“小数据、明特征、省资源 → 用机器学习；大数据、暗特征、高精度 → 用深度学习”。

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RNN（循环神经网络）原理一、RNN基本思想与核心概念 1.1 为什么需要RNN？传统神经网络（如全连接网络、CNN）无法处理序列数据，因为它们：

Matlab 教程：基于 RFUAV 系统使用 Matlab 处理无人机信号在通信安全与频谱监测中，基于射频 (RF) 数据的无人机识别系统被广泛研究。RFUAV 项目通过频谱图分析、信噪比估计等手段，对无人机的 IQ 信号进行分析处理。本项目在 OpenBayes 平台上使用 MATLAB 实现 RFUAV 的关键流程，完成 .mat → .dat 数据转换、频谱图可视化、SNR 估计及分段裁剪等任务。该教程基于浙江理工大学、杭州电子科技大学等研究团队于 2025 年发布的论文「RFUAV: A Benchmark Dataset for Unmanned Aerial Ve

【神经风格迁移：深度实战】7、高级调参实战指南：从调参盲盒到科学优化方法论本文将揭示神经风格迁移调参的核心机制，通过系统化的实验设计和自动化工具，让你告别“调参盲盒”，实现科学高效的参数优化。

音视频牛哥

从“十五五”到数字化转型：音视频技术在未来产业中的关键作用近日，新华社发布的关于未来经济与社会发展的通稿引发了各界热议。虽然我们目前正处于“十四五”规划的收官阶段，但关于“十五五”规划（2026-2030）的前瞻性解读已成为捕捉未来风口的罗盘。

激活函数应该具有哪些特征激活函数应该具有哪些特征1.非线性2.可微性3.计算效率高4.缓解梯度消失与爆炸5.合理的输出范围6.稀疏激活能力

AI学会理解物理法则：OpenAI Sora 2如何重塑视频生成新范式欢迎来到小灰灰的博客空间！Weclome you！博客主页：IT·小灰灰爱发电：小灰灰的爱发电热爱领域：前端（HTML）、后端（PHP）、人工智能、云服务

铅笔侠_小龙虾

深度学习理论推导--二分类逻辑回归当你迷茫的时候，请回头看看目录大纲，也许有你意想不到的收获前面讲到几篇，都是线性回归问题的求解，目标是找到一条直线来拟合，求解方式有最小二乘法，正规方程，梯度下降法。现在讲讲另一种回归问题，就是逻辑回归，也就是分类问题，分类问题也包括二分类与多分类问题。

入选TPAMI顶刊！多模态图像融合新突破！最近在IEEE TPAMI上刷到了不少关于多模态图像融合的研究，比较亮眼的就有FreeFusion，一种红外与可见光图像融合方法，以及SFINet及改进版SFINet++（见下文）。