深度学习

爱睡懒觉的焦糖玛奇朵

【从视频到数据集：焦糖玛奇朵的魔法工具使用说明】焦糖玛奇朵的魔法工具，实现了从视频到高质量数据的半自动流水生产线工程。其开发初衷是为了高效清洗数据集以快速迭代模型。如果使用中发现有任何可以改进的地方欢迎留言或私信我。小白如果需要可以找我要打包的exe，有自己环境的可以参考前文代码一键运行。

解局易否结局

从架构视角看 ops-transformer：一个解决分层系统设计问题的算子仓库理解 ops-transformer 最有效的方式，不是从单个算子的实现细节入手，而是先搞清楚这个仓库解决的是什么类型的架构问题。

陈天伟教授

图解人工智能（34）深度学习面临的挑战对抗样本的存在说明人与机器看世界的方式可能是有差异的。讨论一下，为什么说这种差异有可能带来巨大的未知风险？

算子融合：从硬件本质到性能飞跃的深度学习优化艺术在深度学习模型部署中，我们经常遇到这样的困境：同样的模型，同样的硬件，为什么推理速度却有天壤之别？一个在GPU上需要20ms的模型，经过优化后可能只需要5ms。这背后的关键优化技术之一就是算子融合。

CANN调优工具链全景：从profiler到tensorboard的完整观测体系有个团队找我说，他们买了昇腾NPU集群，花了大半年才把调优工具链搭起来。每个人用不同的工具，各看各的数据，互相之间对不上。最后我帮他们梳理了一套统一的工具链——从底层profiler到上层tensorboard，覆盖了观测数据的采集、存储、查询、可视化全链路。

找刊网使用指南：从选刊到发表的功能说明找刊网是一个面向学术作者的期刊信息查询与投稿辅助平台，提供期刊检索、匹配推荐、风险提示、写作指导、投稿材料生成及发表对接等服务。

KV Cache 缓存机制的原理和应用：从 Transformer 推理到大模型服务优化在大模型应用开发中，很多人一开始关注的是 Prompt Engineering、RAG、Agent、向量数据库、Embedding、模型微调和推理部署，但真正进入线上服务阶段后，很快会遇到一个核心问题：大模型推理太慢、太贵、显存占用太高。

hcomm：昇腾集群通信的底层原语HCCL 管着 AllReduce、AllGather 这些高层集合通信操作。这些操作最终拆解成最基本的通信原语——Send、Recv、Broadcast。hcomm 就是负责这些底层通信原语的仓库。

Welford算法 | 从单一到批次在之前的一篇文章 https://blog.csdn.net/P_LarT/article/details/156197657 中，我介绍了welford算法在处理单一样本的情况。这篇文章里则是从单一数据扩展到批次数据的情形。为了清晰和完整，这里重新进行了相关公式的推导。

钓了猫的鱼儿

基于深度学习+AI的水下目标目标检测与预警系统（Python源码+数据集+UI可视化针对海洋资源勘探、水下生态保护、水产养殖管控与水下工程安全等需求，面向近海海域、水产养殖池、水下施工区域、海洋保护区等场景，研发基于深度学习与AI的水下目标检测与预警系统（目标类别包括：echinus（海胆）、holothurian（海参）、scallop（扇贝）、starfish（海星））具有重要的现实意义。随着海洋资源开发力度加大、水产养殖规模化发展以及水下生态保护规范化推进，上述四类水下目标作为影响水产养殖效益、海洋生态平衡和水下工程安全的核心因素，其分布分散性强、活动隐蔽性高、种类识别难度大、动态

山屿落星辰

ops-nn - 神经网络算子性能秘籍第一次跑 ResNet-50 推理，最让我困惑的是同样的模型，为什么在昇腾NPU上比在 GPU 上慢 30%？

Product Hunt 每日热榜 | 2026-05-22标语：完全通过人工智能代理运营个人公司介绍：Tycoon.us 让你通过人工智能代理来管理整家公司。这里的中心是 Astra，一个AI首席执行官，你还可以选择超过10个现成的AI代理，比如负责市场的CMO和负责编程的CTO。Astra 还可以管理 Claude Code 和 Hermes。当你给 Astra设定一个关键绩效指标或项目，比如“本月流量提升十倍”或者“推出用户引导流程”时，她会制定计划，分配任务，跟踪进展，并在需要时请求审批。每个代理都是即插即用的，无需复杂的设置、编码或API密钥。

钓了猫的鱼儿

基于深度学习+AI的玩手机行为目标检测与预警系统（Python源码+数据集+UI可视化界面+YOLOv11训练结果）1、背景介绍针对公共安全管控、企业生产管理与校园秩序维护的智能化需求，面向工厂车间、校园课堂、交通路口、办公区域等典型应用场景，本文研发基于深度学习与AI智能分析的玩手机行为目标检测与预警系统，具备重要的理论研究价值与工程应用意义。随着社会智能化管控水平不断提升，各类场景对规范化、精细化、无人化管理的需求持续攀升。玩手机行为作为影响安全生产、课堂教学、交通通行与办公效率的典型违规干扰行为，具备发生频率高、行为隐蔽性强、干扰范围广、人工管控难度大等特点，极易引发生产安全事故、课堂教学质量下滑、交通违章乱象

解局易否结局

从零上手 ops-transformer：一个有清晰路径感的学习计划刚接触 ops-transformer 的人，最常问的问题不是"FlashAttention 的原理是什么"，而是"我应该从哪里开始"。

z小猫不吃鱼

15 BEiT 论文精读：BERT Pre-Training of Image Transformers在上一篇文章中，我们精读了 MAE。MAE 的核心思想非常直接：把图像中的大部分 patch 遮住，只让编码器看到少量可见 patch，然后通过解码器重建被遮住区域的像素。从直觉上看，MAE 更像是一个“图像补全任务”：模型需要根据可见部分推测缺失区域长什么样。

脑室周围扩散率（PVeD）专题：一种评估类淋巴系统功能的DTI新方法（附高分文献下载）脑室周围扩散率(PVeD)在脑影像研究中，弥散磁共振（DTI）长期被用于刻画白质结构完整性，例如FA、MD等经典指标。然而，随着类淋巴系统（glymphatic system）研究的兴起，人们逐渐意识到：弥散信号不仅反映神经纤维结构，也可能携带脑间质液（ISF）流动的信息。

大模型/深度学习/机器学习绘图模板(PPT格式)适用于从事大模型、深度学习、机器学习相关领域的模型结构图绘制，所有模板的线条、结构、文字均支持100% 自定义修改！无论是调整线条粗细、改变节点颜色，还是替换专业术语，都能轻松实现。

人脸表情七种表情数据集分享（适用于YOLO系列深度学习分类检测任务）网盘：该数据集已按照训练集（train）和测试集（test）划分，共计15,500张人脸图像，覆盖七种典型表情类别，并附带相应的标注文件，可直接用于模型训练与评估。

英伟达VR200机柜PCB价值量同比+233%：AI硬件主线如何被引爆？核心结论：摩根士丹利BOM拆解显示，英伟达VR200机柜PCB价值量从GB300的3.5万美元飙升至11.6万美元，增幅高达233%，在所有零部件中排名第一。这不仅是一次技术升级，更是PCB产业链量价齐升的历史性机遇。今日A股PCB板块集体涨停，AI硬件主线全面爆发。

DL：卷积神经网络的基本原理与 PyTorch 实现卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中最重要的模型结构之一，尤其适合处理图像、视频等具有空间结构的数据。与普通多层感知机（MLP）直接把输入展开为一维向量不同，卷积神经网络会尽量保留图像中的局部邻域关系，通过卷积核在图像上滑动，自动学习边缘、纹理、形状等层级特征。