在数字化时代，用户行为数据已成为企业核心资产。无论是推荐算法还是精准营销，掌握用户行为模式都是提升服务的关键。那么，如何更准确地预测用户行为？答案或许就在深度学...

通过合理组合以上优化策略，可以大幅降低GPU内存占用，提高训练效率，使得大规模深度学习模型能在有限资源下运行。随着硬件技术和深度学习框架的不断发展，进一步探索新...

直肠癌（CRC）是全世界最常见的癌症之一。它始于结肠内壁的息肉。要预防 CRC，就必须及早发现息肉。结肠镜用于检查结肠。一般来说，内窥镜顶端的摄像头拍摄的图像由...

在现代运维领域，系统和应用的配置管理一直是一个复杂而重要的任务。传统的手工配置方式不仅耗时耗力，还容易出错，无法满足现代业务对高效性和灵活性的需求。随着人工智能...

YOLOv12的创新区域注意力模块（Area Attention，A2）无疑是目标检测领域的一次重大突破，彻底颠覆了传统YOLO框架对注意力机制的认知。YOLO...

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和...

量子计算（Quantum Computing）是一种利用量子力学原理进行计算的新型技术。与传统计算机使用二进制（0和1）不同，量子计算机使用量子比特（qubit...

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是解决图像分类、目标检测等问题的关键技术之一。近年来，随着深度学习的不断发展，新的网络架构不断涌现。在众多网络架构中，Ef...

  还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）。假设以下情景：有时，在应用了连续的卷积之后，我们最终得到的输出远...

随着气候变化问题的日益严峻，科学家们一直在努力寻找更准确的方法来预测未来的气候变化趋势。传统的计算方法虽然在一定程度上能够提供气候预测，但其计算速度和精度常常受...

通过深度学习技术，虚拟化管理从传统的手动操作迈向了智能化和自动化。无论是资源预测、故障检测还是动态优化，深度学习都为运维人员提供了强大的工具，帮助他们更加高效地...

近年来，深度学习在图像处理中的应用越来越广泛，OpenCV也紧跟潮流，提供了深度学习模块（cv2.dnn），支持通过深度学习模型进行图像分类、物体检测、语义分割...

Minimind 是一个“小”语言模型，总共只有 2500 万个参数，最小版本体积只有 GPT-3 的七千分之一，作者称只需要3块钱+2小时就可以完成训练，项目...

前面已经对数据清洗、数据质量评估、数据预处理进行了详细的分析和介绍，今天就要介绍最后一步——数据增强，数据增强是计算机视觉领域中一项重要的数据预处理技术，旨在通...

今天要和大家继续讲解机器学习中一个看似枯燥但至关重要的环节——数据预处理。前面已经讲解过数据清洗和数据评质量评估（点击跳转），如果你已看过，那你已经打下了坚实的...

在近年来，随着智能家居智能系统和传感技术的快速发展，人类活动识别（HAR）技术已经成为一个备受瞩目的研究领域。HAR技术的核心在于通过各种跟踪设备和测量手段，如...

深度学习已经在多个领域取得了显著的突破，尤其是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等任务中，表现出了非常强大的能力。然而，训练深度学习模型需要大量的标注数据，这...

在材料科学的研究中，我们一直在追寻突破性的技术，以发现和设计具有特殊性能的新材料。而量子计算，这一前沿科技，正逐渐显露出它的非凡潜力。作为一名大数据和前沿科技领...

深度学习模型本质上是高维概率密度估计器，它的核心目标是通过参数θ找到条件概率分布P(y|x;θ)的最佳近似。模型通过学习大量的训练数据，试图捕捉数据中的大大小小...