深度学习

基于深度学习的药用草本植物识别系统使用 ResNet50 + 迁移学习实现 98 类药用植物的高精度自动识别，Top-1 准确率 95.07%，Top-5 准确率 99.26% 如果需要全部的代码以及相关过程图与结果图，可以私信与我联系

FuzzGPT：用大语言模型生成“极端边界程序”的深度学习框架 Fuzzing 新范式“ 随着 PyTorch、TensorFlow、JAX 等深度学习框架成为 AI 基础设施，其 API的稳定性与安全性正面临前所未有的挑战。然而，传统 Fuzzing技术在测试DL框架时逐渐暴露瓶颈：随机变异难以覆盖复杂API参数空间、手工规则难以构造“非直觉但合法”的极端输入、大量真实漏洞隐藏在 Edge Case（边界用法）中。

零基础入门3D点云深度学习：从PointNet开始，理解3D数据处理这是一篇写给深度学习新手的文章。上一篇我们学习了从ResNet到YOLOv11的对比，了解了如何处理2D图像。这一篇我们进入3D世界，学习如何处理点云数据。

Nautilus：从单一提示词到即插即用机器人学习26年5月来自TU Darmstadt、卡尔斯鲁厄理工（KIT）、FZI 信息研究中心、Hessian.AI、德国机器人研究所和欧洲本田研究所的论文“Nautilus: From One Prompt to Plug-and-Play Robot Learning”。

Xiaothink-T17-Tiny 模型深度解析：轻量级RNN架构的创新与实战评测ModelScope - 模型卡片⚠️ 由于模型架构特殊（GRU3 历史检索机制），目前不支持 ModelScope 调用，请使用 xiaothink ≥ 1.4.2 库加载。

通信仿真爱好者

第【19】期--基于监督学习的无人机安全通信的联合轨迹优化与功率分配研究--python完整代码+文档本文针对无人机安全通信场景中的轨迹与功率联合优化问题，提出了一种基于深度监督学习的求解框架。在该场景中，一架固定高度飞行的无人机需在给定起点和终点之间规划水平轨迹，并动态调整发射功率，以在满足最大速度约束的前提下最大化飞行全程的平均保密速率。由于该优化问题具有非凸、高维和约束耦合的特点，本文未直接求解，而是采用数据驱动的监督学习方法：通过利用贝塞尔曲线、正弦谐波扰动、窃听者避让、合法者吸引等规则生成大量“场景–参考轨迹–参考功率”样本，然后送入神经网络中进行训练。实验结果表明方法的有效性。

与代码不die不休

RTX5060显卡torch和torch_radon库安装避坑指南（仅linux系统）1.miniconda下载链接：Download Success | Anaconda，选择下图中的Miniconda进行下载，我选的x86

热心不起来的市民小周

100种动物语义分割数据集（A100-Seg）代码详见：https://github.com/xiaozhou-alt/100-Class-Animal-Segmentation-Dataset-A100-Seg-

PyTorch强化学习实战（13）——噪声网络（NoisyNet-DQN）在深度强化学习中，探索与利用的权衡一直是一个核心难题。传统的探索策略，如经典的 ε-greedy 或熵正则化，本质上都是在动作空间中添加随机扰动。这种方法虽然简单，但却存在一个根本性问题：每一步的动作扰动都是独立的、无状态的，难以产生持续、连贯的探索行为，尤其在需要多步协调才能发现奖励的稀疏奖励环境中，这种“抖动式”探索往往效率低下。2018 年，DeepMind 研究团队提出了一种全新的探索范式——NoisyNet。该方法将可学习的参数化噪声直接注入神经网络的权重中，使智能体能够在策略空间中实现状态依赖

【从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM】（从环境搭建到第一个训练闭环:PyTorch2.0深度学习入门实战)大模型正在成为人工智能应用开发的核心基础能力.从智能问答、代码助手,到企业知识库、智能客服和垂直领域应用,越来越多的场景都离不开大模型的理解、生成与推理能力.对于开发者来说,仅仅会调用现成的大模型接口已经远远不够,理解大模型的开发流程、掌握微调方法,并能够亲手完成一个从环境搭建到训练验证的闭环,正在变成一项非常重要的工程能力.不过,对于刚开始接触大模型开发的同学来说,这条路往往并不轻松.PyTorch、Transformers、ChatGLM、显存配置、数据格式、模型加载、训练参数、微调策略……这些概念单

pi*0.6的RECAP：VLA如何从成功、失败和人工纠正中继续学习VLA 模型通常从人工示范中学习，训练数据告诉模型，看到这个画面和任务指令时，执行这组机器人动作。这种方法适合让机器人快速掌握基本技能，但存在一个明显问题，模型只知道模仿数据，不知道数据中的动作到底有多好。

湘美书院--湘美谈教育

湘美谈教育湘美书院考古教育系列：湖南史前文化序列整理湖南史前文化序列整理湖南史前文化的系统整理，以澧阳平原为核心，辅以南岭、洞庭湖及湘资沅澧流域，构建从约50万年前至商周时期的完整文化序列。

一种通过空间几何转换进行软件编程计算的方式与现有计算的对比空间几何离散直驱编码技术，是一种基于通用空间几何转换的新型计算编码范式。该技术打破传统计算依赖路径，实现显著提升有效计算密度、访存效率与硬件能效比。

HARBOR：一个面向具身智体机器人强化学习的驾驭框架26年6月来自德国TU Darmstadt、欧洲本田研究所、哥伦比亚大学、同济大学、上海智能自动系统研究所、德国维尔茨堡大学和 Hessian.AI 的论文“HARBOR: A Harness Framework for Agentic Robot Reinforcement Learning”。

PyTorch3D：基于 PyTorch 的高效 3D 深度学习工具库Facebook AI Research 开源的 PyTorch3D 在 GitHub 上积累了近万 Star，它为 3D 计算机视觉研究提供了一套高效、可复用的组件。

多头注意力机制上期说到了自注意力机制，也叫做单头注意力机制。单头注意力只有一套，它只能产生一种注意力分布，如果所有信息都挤在一个注意力空间里，不同类型的关系容易互相干扰。

大江东去浪淘尽千古风流人物

【PromptStereo】零样本立体匹配新范式：用结构与运动Prompt驱动迭代优化（CVPR 2026）立体匹配深度估计零样本泛化Depth AnythingCVPR 2026Transformer## 摘要

Latent Consistency Models：一篇读懂扩散模型的少步生成核心基础知识欢迎大家关注Rocky的知乎：Rocky Ding AIGC算法工程师/开发工程师面试面经秘籍分享：WeThinkIn/Interview-for-Algorithm-Engineer欢迎大家Star～

戴西 DLM 许可授权管理系统：破解无网络环境下工业软件授权难题，助力制造企业降本增效当产线停工、设计锁死、审计红灯——DLM 让离线授权从“风险点”变为“可控项”某大型军工企业的仿真中心，IT 主管李工曾连续三个通宵没合眼。不是因为项目交付急，而是因为一台未接入互联网的高性能工作站上的 CATIA 许可证突然失效，整个气动外形设计团队被迫停工。