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首页标签深度学习

#深度学习

机器学习的分支,试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法

别等系统“炸了”才慌!聊聊AI搞运维故障检测的那些真香时刻

Echo_Wish

你想啊,现在一个普通的微服务系统,动不动就几十上百个服务节点、几千个日志文件、每天几百万条日志流,靠人手去查崩了哪、是啥原因、要怎么恢复?说实话,不是在打工,是...

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Nat. Rev. Genet. | 用深度学习破解DNA序列中的基因表达密码

DrugAI

基因的转录由启动子和增强子等DNA调控元件控制,而这些元件的活性又受到多种转录因子的调节。由于其中涉及高度复杂的组合逻辑,长期以来一直难以构建能从DNA序列预测...

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运维人别熬夜了!大模型已经能帮你盯故障了

Echo_Wish

凌晨报警,迷迷糊糊爬起来 ssh 登录查日志,排查半小时发现是磁盘满了、服务挂了,或者压根是“误报”……有没有那么一瞬间,你觉得自己活成了监控系统的“人形补丁”...

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重磅!AI企业必看:深度合成算法备案最全攻略,教你如何快速合规!

众森企服

当 AI 绘画、虚拟主播、智能语音助手成为生活常态,深度合成技术早已不是实验室里的概念,正以前所未有的速度改变着我们的世界。然而,伴随其强大能力而来的,是日益增...

2510

甭再盯死日志了,AI已经悄悄替你盯着网络流量了

Echo_Wish

当时你是不是心里一万个草泥马,却又只能默默开启抓包、翻日志、分析IP,像一位网络侦探?

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【大模型学习 | 词向量】

九年义务漏网鲨鱼

Embedding:表示输入层到隐藏层的权重矩阵,是从one-hot向量到Embedding向量的关键,7, 3表示训练完成的每一个embedding向量维度为...

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YOLOv13重磅发布!Coovally平台可一键调用,体验超图建模带来的检测性能飞跃

CoovallyAIHub

YOLO 系列从 v1 一路进化到 v13,始终在追求更快、更准、更轻的目标检测模型。而刚刚发布的 YOLOv13,不仅性能全系领先,还带来了“超图”这个硬核概...

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AI不是来抢你饭碗的,是来帮你不背锅的!

Echo_Wish

凌晨 3 点,监控突然告警,某个核心服务崩了。你顶着黑眼圈爬起来,看着一堆日志发呆:是数据库连接池炸了?是上游接口不稳定?还是哪个小哥又偷偷发了个不走审批流程的...

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卷积神经网络(CNN):开启机器视觉的智能之眼

CoovallyAIHub

在人工智能蓬勃发展的今天,计算机视觉技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。从手机解锁到疾病诊断,从自动驾驶到艺术创作,机器“看懂”图像的能力至关重要。卷积神经...

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YOLOv12技术突破全解析:最新改进与前沿论文速览

CoovallyAIHub

本文汇总了多篇围绕YOLOv12这一实时目标检测前沿模型的最新研究论文。内容涵盖其核心架构创新(如高效注意力机制、轻量化设计),在特定场景(水下探测、果园绿色水...

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服务一挂,全员加班?不如让机器学习提前干预、自动修复

Echo_Wish

作为运维老司机,我知道一个真相:服务宕了,运维先躺。不管是凌晨2点的短信报警,还是Kibana里红彤彤的日志,大家最怕的不是问题本身,而是“我又得手动排查+加班...

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AI和大模型时代底层技术知识-推荐深度学习基础与概念

人月聊IT

今天给大家推荐和导读《深度学习-基础与概念》这本书。首先还是看下下官方对这本书的一个简单说明和介绍。

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深度学习-坚持和专注是所有学习的基础

人月聊IT

深度学习者深度学习仍然是形成持久化长期坚持的习惯,聚沙成塔,积少成多,一个深度学习者应该明白厚积薄发的道理,明白坚持 + 专注是所有学习的基础。

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配置优化还靠拍脑袋?试试AI自动化,真香!

Echo_Wish

今天咱唠点实在的:“AI辅助的自动化配置优化”,说得好像挺高大上,其实就是一句话:

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网管不再抓头发:深度学习教你提前发现网络事故

Echo_Wish

这时候,就该让深度学习上场了。它不靠死板的规则,而是靠**“自己学套路”**——学什么是“正常”,从而判断“异常”。

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让AI来背锅?不,是它教我们别再背锅!——AI在运维数据挖掘里的那些“神操作”

Echo_Wish

兄弟姐妹们,作为一名在运维战线上摸爬滚打多年的老兵,我得说——人工智能在运维中的应用,不是未来,而是现在!

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数据集分享 | 智慧交通领域核心数据集精选

CoovallyAIHub

在智慧交通的演进中,算法的实战能力需通过极端天气、高动态目标、微观标识识别的严苛场景验证。TuSimple、CULane、UA-DETRAC、CCPD四大支柱数...

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YOLOv8/v10/v11自动驾驶实测对比:揭秘v11遮挡车辆检测精度提升关键

CoovallyAIHub

本文旨在评估YOLO11在车辆检测中的性能,重点关注其处理复杂和实时检测场景的能力。通过利用深度学习的最新进展并整合架构创新,YOLO11 旨在提升对各类车辆的...

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深度学习训练高效落地指南

用户11288883

摘要:本文针对深度学习训练中的计算瓶颈、资源管理复杂性和分布式协调三大挑战,解析腾讯云GPU服务器(GN7系列)在性能优化、成本控制及工程化落地的全链路方案。据...

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数据集分享 | 无人机视觉如何认知世界?多种数据集揭示核心难题

CoovallyAIHub

在无人机视觉领域,算法的鲁棒性需在动态视角、尺度变化、复杂背景的严苛环境下验证。UAVDT 与 VisDrone 作为全球公认的无人机视角双雄,以其大规模、多维...

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