获取自己的数据，各类数据要相对均衡，以及图片命名尽量不要使用中文划分训练集和测试集 数据集为什么要进行归一化？数据归一化（Normalization）是数据预处理中的一个重要步骤，尤其在机器学习和深度学习中。它将数据缩放到一个统一的范围（通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]），从而提高模型的训练效率和性能。数据归一化是深度学习中不可或缺的步骤，它通过调整数据的范围和分布，帮助模型更快地收敛...

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是复现DenseNet121模型，代码注释比较多，比较通俗易懂；ResNet讲解： https://blog.csdn.net/weixin_740858...

一、DeepSeek-R1与全光网络的技术协同场景 1. 实时诊疗与数据交互 1. 实时诊疗与数据交互 1.1 场景示例分析 高带宽需求：医疗影像，尤其是CT和MRI影像，通常具有高分辨率和大数据量，要求医疗系统具备超高带宽来实时传输这些数据。全光网络，特别是基于华为F5G的解决方案，能够提供多业务隔离的高带宽，保证多个不同种类的医疗数据（如影像、基因数据、电子病历等）能够在同一网络中无干扰地并行传...

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天： 循环神经网络进阶 在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。今天，我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容，包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的数学原理，以及Transformer编码层的实现。 目录 BiLSTM的双向信息流机制 LSTM回顾BiLSTM架构解析时序特征融合策略BiLSTM实现与案例 注意...

变化和农业生态环境的复杂化，害虫种类和分布范围也在不断变化，进一步增加了害虫识别的难度。因此，开发一种高效、准确的害虫识别系统，对于提高农业生产效率、减少农药滥用、保护生态环境具有重要意义。 近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，结合TensorFlow等深度学习框架，为开发高效的害虫识...

Stable Diffusion 反向提示词深度解析（2025最新版） 一、核心定义与作用 反向提示词（Negative Prompt）是用于排除生成图像中特定内容或特征的指令集。通过明确告知模型不应出现的元素，反向提示词可有效解决以下三大问题： 质量缺陷：消除模糊、畸形、低分辨率等问题，如"low quality", “blurry”, "deformed hands"等。内容排除：避免生成非预期...

#作者：朱雷 文章目录 一、系统参数优化建议1.1系统参数优化 二、 使用建议参考2.1 测试 Redis 服务器响应延迟2.2 避免使用复杂度过高的命令2.3 避免使用bigkey或hotkey2.4 避免key的集中过期2.5 控制 Redis 实例的内存2.6 合理配置数据持久化策略2.7 Redis 建议实例不要部署在虚拟机上2.8 物理服务器配置性能建议2.9 底层网络建议2.10 Has...

早上七点半，初三学生小林打开数学辅导APP，发现AI老师准确指出了他昨晚作业中三次跳步计算的坏习惯——这比他亲妈观察得还细致。这背后是一场发生在代码深处的"脑力风暴"，让我们潜入智能辅导系统与大模型深度交互的"暗室"，看看那些让教育产生化学反应的代码魔法。 一、从问答机到"灵魂伴侣"的进化之路 1.1 传统问答系统的"智障"现场 某教育平台后台数据显示： 52%的追问请求是因为"答非所问" 学生平均...

大模型推理能力深度剖析：从通用模型到专业优化 大模型推理能力深度剖析：从通用模型到专业优化一、通用语言模型与推理模型的区别（一）通用语言模型：多任务的“万金油”（二）推理模型：复杂任务的“专家” 二、DeepSeek 系列模型的推理能力对比（一）模型架构（二）训练方法（三）推理能力（四）性能表现 三、推理模型的应用场景（一）数学建模与教育（二）代码生成与优化（三）复杂逻辑推理 四、推理模型的部署优势...

CentOS vs Ubuntu - 常用命令深度对比及最佳实践指南 引言 在 Linux 服务器操作系统领域，CentOS 和 Ubuntu 是广泛采用的发行版。它们在命令集、默认工具链及生态系统方面各有特点。本文深入剖析 CentOS 与 Ubuntu 在常用命令层面的异同，并结合实践案例，帮助读者理解两者的特性，从而根据业务需求做出精准选型。 1. 环境配置管理 1.1 用户账户管理 创建用户...