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深度学习基础案例2--从0到1构建CNN卷积神经网络(以识别CIFR10为例）
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详细分析Pytorch中的register_buffer基本知识（附Demo）
register_buffer 是 PyTorch 中 torch.nn.Module 提供的一个方法，允许用户将某些张量注册为模块的一部分，但不会被视为可训练参数。这些张量会随模型保存和加载，但在反向传播过程中不会更新
深入解析大模型：从基础理论到实际应用
大模型（Large Model）是指包含大量参数和复杂结构的机器学习模型，通常用于处理复杂的任务，如自然语言处理、图像识别和推荐系统。大模型的核心优势在于其强大的表达能力和泛化能力，能够在大规模数据集上训练出高精度的预测模型。
扩散模型在机器学习中的应用及其挑战
扩散模型（Diffusion Models）是一类近年来在机器学习领域获得广泛关注的生成模型。这些模型在生成任务中的表现尤为突出，包括图像生成、图像恢复和文本生成等。尽管扩散模型在实践中展示了其强大的能力，但它们的应用也面临着诸多挑战。本文将探讨扩散模型的应用、优缺点及其面临的挑战。
StyleGAN——定制人脸生成思路
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物联网智能项目全面解析
随着科技的迅猛发展，物联网（Internet of Things，IoT）已经成为推动全球数字化转型的关键力量。物联网通过将物理设备、传感器和软件连接到互联网，使得数据的收集、交换和分析变得前所未有的高效。这种连接性催生了众多智能项目，从智能家居到智慧城市，再到工业物联网，为各行各业带来了革命性的变化。
探索图像生成大模型Imagen：原理、比较与应用
随着深度学习和人工智能的迅猛发展，生成式模型在图像生成领域取得了令人瞩目的成就。从早期的生成对抗网络（GAN）到最近的扩散模型，研究人员不断探索更为先进的技术，以生成高质量、逼真的图像。谷歌于近期推出的Imagen模型，凭借其卓越的性能和创新的架构，引起了学术界和工业界的广泛关注。
数学建模常见模型（下）
神经网络（Neural Networks）是一类受生物神经系统启发的机器学习模型，模仿人脑神经元的工作机制，通过大量的神经元及其连接来处理和学习复杂的数据模式。神经网络广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，极大地推动了人工智能的发展。
RFM模型（扩展）
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【django】站点管理
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【django】用户登录模块实现步骤（一）之QQ登录模型类【32】
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【django】创建用户模型类【8】
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【django】创建模型类(已更新)
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【django】关联查询
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Pytorch预训练模型下载慢解决方式
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扩散模型在机器学习中的应用及原理
在机器学习中，扩散模型（Diffusion Model）是一种基于随机过程的数学模型，用于描述信息、热量、物质或其他实体在空间中传播和扩散的过程。扩散模型广泛应用于多个领域，如物理学、生物学、经济学以及计算机科学中的机器学习和数据挖掘。
django中模型类的创建
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自编码模型（上）
自编码器是深度学习的研究热点之一，在很多领域都有应用。其应用主要有两个方面，第一个是对数据降维，或者降维后对数据进行可视化；第二是对数据进行去噪，尤其是图像数据去噪。
统计学习方法——机器学习和统计学习
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DeepLearning——模型压缩剪枝量化
深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或者参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，因此需要模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
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