深度学习

Product Hunt 每日热榜 | 2026-01-12标语：只需一个提示，几分钟内就能制作完整的动漫短片！介绍：Elser AI帮助创作者将想法转化为完整的动漫视频。只需输入一个想法，Elser AI就能根据这个提示创建拥有一致角色、清晰叙事和电影风格的长格式视频。在长格式评估中，Elser的角色一致性比其他AI视频工具高出30%以上，覆盖超过180个场景。它是为那些想要的不仅仅是短视频的故事讲述者、动画师和创作者们量身打造的。

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空间相关性和怎么捕捉空间相关性给定一个多变量时间序列集合 X={x1,x2,…,xC}，其中 C 表示变量（或通道）的数量。每个变量 xi 是一个长度为 T 的观测序列 xi={x1i,x2i,…,xTi}。在任意时间步 t，系统的状态由向量 xt∈RC 描述。

长颈鹿仙女

深度学习详解拟合，过拟合，欠拟合1. 拟合、过拟合、欠拟合分别是什么？ 2. 如何解决过拟合和欠拟合问题？小美不仅完全掌握了老师讲授的知识点，还能举一反三总结出规律。在月考中表现出色，期末更是取得了优异成绩。（恰好拟合）

知乎的哥廷根数学学派

基于多尺度注意力机制融合连续小波变换与原型网络的滚动轴承小样本故障诊断方法（Pytorch）首先，通过传感器采集滚动轴承的原始振动信号，这些信号包含正常状态和不同故障类型（如内圈故障、外圈故障、滚珠故障等）的信息。对这些原始信号进行预处理，采用滑动窗口技术将长序列信号分割为固定长度（2048个数据点）的样本，每个样本代表一个局部的振动特征，这样不仅增加了数据量，还保留了信号的时序特性，然后对数据进行标准化处理以消除量纲影响。

超级简单启动llamafactory！先去官网找到llama_factory项目地址windows用户：打开release目录：Releases · hiyouga/LlamaFactory

A先生的AI之旅

2025顶会TimeDRT快速解读TimeDART: A Diffusion Autoregressive Transformer for Self-Supervised Time Series Representation

温柔只给梦中人

深度学习：正则化一，dropout训练阶段神经元随机失活，测试阶段不起作用。比如算全班平均身高，随机选几个不算，然后算剩下的。

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DocDancer：北大联合腾讯提出端到端训练的文档问答Agent，将DocQA形式化为信息寻求过程一句话总结：北京大学联合腾讯AI Lab提出DocDancer，首个端到端训练的开源文档问答Agent，通过"搜索+阅读"双工具设计和"探索-综合"数据合成框架，在MMLongBench-Doc和DocBench两大基准上超越现有方法，甚至接近人类水平。

MATLAB中实现信号迭代解卷积功能MATLAB中实现信号迭代解卷积功能，可基于不同算法需求选择以下方法：通过迭代优化FIR滤波器，增强周期性冲击成分：

混合Token与LoRA结合Qwen3-VL高效微调（代码开源）代码在自己的一个关于多模态大模型与Multi Agent的开源小项目中，如果喜欢可以点个star~https://github.com/xi029/Qwen3-VL-MoeLORAhttps://github.com/xi029/Qwen3-VL-MoeLORA

Pytorch深入浅出（十四）之完整的模型训练测试套路深度学习的“五步走”流程（数据 -> 模型 -> 损失函数 -> 优化器 -> 迭代训练）迭代训练（Step 5）有很多“套路”和行业标准写法，现在我们由浅入深的进行讲解。

知乎的哥廷根数学学派

基于物理信息嵌入与多维度约束的深度学习地基承载力智能预测与可解释性评估算法（以模拟信号为例，Pytorch）算法构建了一个完整的土木工程承载力预测深度学习框架，主要工作流程如下：首先基于Terzaghi经典承载力理论公式生成合成数据集，通过引入随机噪声模拟实际工程的不确定性，同时计算宽长比、埋深比等无量纲工程参数作为特征工程的一部分；接着对数据进行标准化处理并划分为训练集、验证集和测试集，构建包含批量归一化和Dropout层的深度神经网络模型；在训练过程中使用AdamW优化器配合余弦退火学习率调度策略进行参数更新，并设计包含物理约束的损失函数来确保预测结果符合工程常识，如承载力应随土体强度参数单调增加且处于合理

【深度学习Day6】不改模型也能涨点？MATLAB老鸟带你玩转 PyTorch 数据增强 (附 Mixup/Cutout 暴力提分法)摘要：数据增强是深度学习提分的“性价比之王”——不用改模型结构，纯靠优化数据就能显著提升模型泛化能力！作为踩过无数坑的MATLAB老鸟，你可能习惯了“批量生成增强图存硬盘，硬盘红了都不敢停”的笨办法，但PyTorch的“在线增强”机制，能让你用一行代码实现“无限数据”，还不占硬盘！本文专为实用主义者打造，从基础的torchvision.transforms入手，再到工业界标配的Albumentations神库，最后手把手教你实现面试必问的Mixup暴力提分技巧。全程干货无废话，跟着操作就能让模型准确率再上

基于深度学习的火焰烟雾识别系统博主介绍：java高级开发，从事互联网行业六年，熟悉各种主流语言，精通java、python、php、爬虫、web开发，已经做了多年的设计程序开发，开发过上千套设计程序，没有什么华丽的语言，只有实实在在的写点程序。

知乎的哥廷根数学学派

基于物理约束与多源知识融合的浅基础极限承载力智能预测与工程决策优化（以模拟信号为例，Pytorch）首先通过基于Terzaghi和Meyerhof经典理论的模拟数据生成模块，创建了大量符合工程实际的训练样本，这些样本不仅包含基本的土体参数（粘聚力、内摩擦角、重度）和基础几何参数（宽度、长度、埋深），还添加了荷载条件（倾角、偏心距）以及根据工程经验修正的多种衍生特征（上覆压力、长宽比、刚度指标等）。然后，系统构建了一个物理信息约束的深度神经网络模型，该模型在传统神经网络的基础上，通过自动微分技术计算梯度，强制模型满足承载力随关键土体参数单调递增、预测值为正且在合理范围内的物理规律，同时采用混合损失函数（M

【无标题】模型“炼丹”过程（1）部署好YOLO11/13的运行环境，把数据集配置成以下结构 datasets | -----images | ----labels | data.yaml train.txt val.txt test.txt data.yaml 需放在 datasets/ 根目录，内容示例：

为AI装上“纠偏”思维链，开源框架Robust-R1显著提升多模态大模型抗退化能力如今的多模态大语言模型（MLLMs）已经展现出令人惊叹的图像理解和推理能力，能够回答关于图片的问题、生成描述，甚至进行复杂的视觉推理。然而，一个长期存在的挑战是：当图像质量下降时——比如模糊、噪声、遮挡或光线不足——模型的性能往往会大幅下滑。

向量引擎小橙

智能体“组团”时代：通信协议标准化如何颠覆未来协作模式？当单一的AI智能体还在比拼完成指令的精准度时，一场更为深刻的变革已经悄然到来：智能体们正开始学会“说话”，并自发“组队”去完成那些曾经被认为只有人类团队才能处理的超级复杂任务。这背后，正是智能体从“个体智能”迈向群体智能“社会化” 的关键一跃，而推动这一跃的核心引擎，便是 “通信协议的标准化”。

YOLO-Maste开源：首个MoE加速加速实时检测，推理提速17.8%！在实时目标检测领域，YOLO系列凭借其一阶段框架，在精度与速度之间取得了卓越的平衡。然而，一个根本性局限长期存在：静态密集计算。

基于深度学习的音乐分类算法研究随着信息技术的飞速发展，音乐资源日益丰富，如何高效地管理和利用这些资源成为当前研究的热点。音乐分类作为音乐信息处理的重要环节，对于音乐检索、推荐系统、版权保护等多个领域具有深远的影响。近年来，深度学习技术在图像、语音等领域的成功应用，为音乐分类问题提供了新的解决思路。