深度学习

DAY 38 MLP神经网络的训练@浙大疏锦行

DeepSeek-R1 与 OpenAI o3 的启示：Test-Time Compute 技术不再迷信参数堆叠过去2年，整个行业仿佛陷入了一场参数竞赛，每一次模型发布的叙事如出一辙：“我们堆了更多 GPU，用了更多数据，现在的模型是 1750 亿参数，而不是之前的 1000 亿。”

⭐ 深度学习入门体系（第 3 篇）：反向传播到底怎么工作的？反向传播（Backpropagation）是深度学习里最“常见但最难讲清”的知识点。很多人学完的感觉是：

Sparse4D 时序输入和 Feature Queue 详解Sparse V3论文：https://arxiv.org/pdf/2311.11722 源码地址：https://github.com/linxuewu/Sparse4D

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LLM的测试-时规模化：基于子问题结构视角的综述25年来自Penn State和南洋理工（新加坡）的论文“Test-time Scaling of LLMs: A Survey from A Subproblem Structure Perspective”。

【规范驱动的开发方式】之【spec-kit】的安装入门指南在官网下载 python的最新版本，安装推荐的方式完成。当前python --version输出 3.10.11，说明PATH中存在 Python 3.10 的路径，且优先级高于 3.14。你只需找到PATH中 3.10 的路径，将 3.14 的路径移到它前面，就能让python默认指向 3.14.2。具体操作步骤（Windows PowerShell）

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RLVE：通过自适应可验证环境扩展语言模型的强化学习这篇论文《RLVE: Scaling Up Reinforcement Learning for Language Models with Adaptive Verifiable Environments》提出了一种创新的RL框架，针对语言模型（LM）强化学习中数据饱和和难度不匹配的痛点。传统RL训练依赖静态数据集，导致简单问题无学习信号、难题奖励稀疏，训练易卡住。论文的创新在于引入自适应可验证环境（Adaptive Verifiable Environments），这些环境能无限生成问题，并动态调整难度

深度学习2-pyTorch学习-张量基本操作如果A是一个矩阵，在matlab中我们取出来A矩阵的第m行n列的元素，可以用A(m,n)。取出来第i行的元素可以用A(i,:)，取出来第i列的元素，可以用A(:,i)。而对于pytorch中的张量，它的索引略有不同：

【即插即用模块】AAAI2026 | MHCB+DPA：特征提取+双池化注意力，涨点必备，SCI保二争一！彻底疯狂!!!遥感图像在军事、资源勘探等领域应用广泛，但单一传感器难以同时获取高空间分辨率和高光谱分辨率的图像。全色（PAN）图像空间分辨率高但为灰度，多光谱（MS）图像色彩丰富但空间分辨率低。现有方法通常将图像超分辨率（Super-Resolution, SR）与图像着色作为独立任务处理，前者无法提升光谱信息，后者无法提升空间细节，而全色锐化等融合方法又需要配准的图像对作为输入。

CVAT平台安装和半自动标注搭建(cvat-2.6.0版本验证可用。) （1）只支持Ubuntu18.04及以上的系统，16.04不支持（2）我的电脑环境显卡是2080Ti：

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）1DCNN-LSTM-ResNet：建筑损伤检测方法论文题目：A novel approach model design for signal data using 1DCNN combing with LSTM and ResNet for damaged detection problem（将1DCNN与LSTM和ResNet相结合，设计了一种新的信号数据损伤检测方法模型）

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（论文速读）基于YCrCb-MST高光谱重建的太阳镜片颜色分类系统论文题目：A color classification system for sunglass lenses based on YCrCb-MST hyperspectral reconstruction（基于YCrCb-MST高光谱重建的太阳镜片颜色分类系统）

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多场景头盔佩戴检测本文档旨在全面、深入地介绍安全帽佩戴检测系统的技术细节、架构设计及功能实现。系统集成了深度学习目标检测算法、Web全栈开发技术与数据库管理技术，形成了一套完整的闭环解决方案。

努力毕业的小土博^_^

【AI课程领学】基于SmolVLM2与Qwen3的多模态模型拼接实践：从零构建视觉语言模型（一）【AI课程领学】基于SmolVLM2与Qwen3的多模态模型拼接实践：从零构建视觉语言模型（一）欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup

Learning Diffusion Texture Priors for Image Restoration（DTPM）-CVPR2024Paper：论文地址Code：Coming SoonBaseline：DDPM前言一、整体框架3.3. Stage I: Learning Diffusion Texture Priors

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…