深度学习

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深度学习（2)-深度学习关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。每种类型的模型都是针对特定的输入模式，网络架构包含了关于数据结构的假设，即模型搜索的假设空间。某种架构能否解决某个问题，完全取决于问题的数据结构与所选的网络架构假设之间是否匹配。

计算机视觉基础｜从 OpenCV 到频域分析在当今数字化时代，图像处理已渗透到我们生活的方方面面，从日常使用的智能手机拍照美化，到医学领域的精准诊断，再到自动驾驶中的环境感知，其重要性不言而喻。在图像处理领域中，OpenCV 和频域分析，成为众多开发者和研究者不可或缺的强大工具。

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DeepSeek04-导出导入模型文件预制条件：安装了“Git Bash”，需要使用该软件，具体安装教程参见：超级详细的GitBash使用教程01

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【深度学习】Pytorch的深入理解和研究PyTorch 是一个灵活且强大的深度学习框架，广泛应用于研究和工业领域。要深入理解和研究 PyTorch，需要从其核心概念、底层机制以及高级功能入手。以下是对 PyTorch 的深入理解与研究的详细说明。

基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例，我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库（如TensorFlow、Keras）和数据处理库（如numpy、pandas），同时会用到音频处理库librosa。整个流程包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估。

使用AI创建流程图和图表的 3 种简单方法你可能已经尝试过使用 LLMs 生成图像，但你有没有想过用它们来创建流程图和图表？这些可视化工具对于展示流程、工作流和系统架构至关重要。通常，在在线工具上手动绘制图表可能会耗费大量时间。但你知道吗？你可以使用 LLMs 通过简单的文本描述自动生成这些图表，从而节省时间和精力！

【深度学习】自然语言处理（NLP）-语音识别-WaveNetWaveNet 是由 DeepMind 提出的一个深度神经网络模型，用于生成高质量的音频波形，尤其擅长于语音合成、音乐生成以及音效合成等任务。它是通过自回归模型来生成波形样本，即基于当前的输入生成下一个输出，从而生成连贯的音频信号。

Transformer解析——（四）Decoder本系列已完结，全部文章地址为：Transformer解析——（一）概述-CSDN博客Transformer解析——（二）Attention注意力机制-CSDN博客

DeepSeek底层揭秘——微调目录1. 大语言模型微调2. 核心功能3. 技术要素4. 难点挑战暨解决方案5. 技术路径6. 应用场景

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【论文阅读笔记】浅谈深度学习中的知识蒸馏 | 关系知识蒸馏 | CVPR 2019 | RKD目录一方法1 常规知识蒸馏2 关系知识蒸馏2.1 Distance-wise distillation loss

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【YOLOv8】损失函数学习视频：yolov8 | 损失函数之 5、类别损失_哔哩哔哩_bilibiliyolov8 | 损失函数之 6、定位损失 CIoU + DFL_哔哩哔哩_bilibili

深度学习-2.机械学习基础我们将重点关注机器学习的回归和分类的学习模型。示例：模型正在预测边界框（回归）和类别标签（分类）），通过此示例直观地展示了回归和分类在实际应用中的体现，即模型不仅要确定物体的位置（边界框，对应回归问题），还要识别物体的类别（类别标签，对应分类问题）机器学习系统的组成部分机器学习系统通常有四个主要组成部分：

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测DETR（DEtection TRansformer）是 Facebook AI（FAIR）于 2020 年提出的端到端目标检测算法，它基于 Transformer 架构，消除了 Faster R-CNN、YOLO 等方法中的候选框（Anchor Boxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。

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【论文阅读笔记】知识蒸馏：一项调查 | CVPR 2021 | 近万字翻译+解释目录1 引言2 知识2.1 Response-Based Knowledge2.2 Feature-Based Knowledge

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人工智能神经网络利用女性糖尿病人的怀孕次数、血糖、血压、皮脂厚度、胰岛素等特征通过BP神经网络来预测一个女性是否患有糖尿病，并且计算出模型预测的准确率。通过女性糖尿病患者的一系列特征构建一个BP神经网络模型，通过该模型预测一名女性患有糖尿病的概率。

计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析在图像处理领域亦或是计算机视觉中，首先我们需要先理解几个名词：什么是尺度不变？在实际场景中，同一物体可能出现在不同距离（如远处的山和近处的树），导致其在图像中的尺度不同，也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放（放大或缩小）后仍能被正确识别和匹配，即尺度不变性。

58同城深度学习推理平台：基于Istio的云原生网关实践解析在当今数字化时代，深度学习技术的快速发展为各行各业带来了革命性的变化。作为国内领先的分类信息网站，58同城一直致力于通过技术创新提升服务质量和用户体验。近期，58同城AI Lab推出了一项重要的技术革新——基于Istio的云原生网关深度学习推理平台。本文将从技术角度深入解析这一创新实践，探讨其架构设计、应用效果以及未来发展方向。

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基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解

PyTorch 深度学习框架中 torch.cuda.empty_cache() 的妙用与注意事项🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练与调优过程中，torch.cuda.empty_cache() 方法作为一种高效工具被广泛采用；但其正确应用要求充分理解该方法的功能及最佳实践。下文将对该方法的功能及最佳实践进行详细探讨：