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若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要
梯度下降算法是深度学习中最核心的优化技术，通过不断调整神经网络参数来最小化损失函数。在deep-learning-v2-pytorch项目中，你将学习如何实现这一关键算法，掌握神经网络优化的精髓。梯度下降算法的核心思想是沿着损失函数的梯度反方向逐步移动，找到损失最小的参数组合。这个简单而强大的概念构成了现代人工智能的基础。## 🎯 梯度下降算法的工作原理梯度下降算法通过计算损失函数对
Agentic AI不是“更聪明的工具”，而是新型生产力关系的重构 ——人类从“操作者”变为“监督者”，Agent从“执行者”变为“责任主体”。“In an agentic world, trust is not a feature. It must be the foundation.”（在智能体的世界里，信任不是一项功能，而必须是基石。所以，别再问“我们能不能上Agent？要问：“我们的安全水
本课题针对经典名著资源繁杂、读者需求匹配低效的问题，设计并实现基于深度学习的经典名著推荐系统，聚焦读者画像构建、名著特征提取、个性化推荐、阅读数据可视化等核心功能。系统以Python为核心开发语言，前端采用Vue.js结合Element UI打造沉浸式交互界面，后端通过SpringBoot提供稳定数据服务，依托MySQL存储名著元数据、读者行为记录及阅读偏好数据。核心算法层基于TensorFlow
最近想入门3D深度学习，发现PointNet++是个不错的起点。作为PointNet的改进版，它通过分层特征学习更好地捕捉点云的局部特征。下面分享我的学习过程，从环境准备到跑通第一个分类Demo的全记录。- 采样层（Farthest Point Sampling）选取代表性点。- 特征提取层（类似迷你PointNet）聚合局部信息。1. 加载.h5格式的点云数据（约2000点/样本）2. 归一化处
当你计划在.NET应用中集成人脸识别功能时，是否面临着这样的困境：底层算法复杂难以掌握，跨平台兼容性差，模型部署繁琐，性能优化无从下手？ViewFaceCore正是为解决这些痛点而生的专业级解决方案。## 你的应用场景，ViewFaceCore的精准解答### 金融身份验证：活体检测的实战需求在金融级身份验证场景中，你需要确保用户是真实存在的活体，而非照片或视频。ViewFaceCore
x.y 表示访问对象的属性y。x.y(z1,z2)，这表示调用对象x的方法y，并传入参数z1，z2。注意，这里的y是一个方法（函数）。# 当你想：# 1. 执行函数/方法 → 用括号# 2. 传递函数/方法本身 → 不用括号# 例子：func = torch.relu # 把relu函数赋值给func（不用括号）result = func(tensor) # 使用func计算（用括号）result
ASI（超人工智能）是人工智能发展的终极形态，在智力上远超人类。牛津学者将其定义为"在所有领域大幅超越人类大脑的智能"。从AGI（通用人工智能）到ASI可能通过"递归自我改进"实现智能爆炸，在极短时间内完成进化。ASI理论上能解决癌症、气候变暖等难题，甚至理解宇宙终极真理。但存在严重的安全隐患，如"对齐问题"可能导致ASI为达成目标而牺牲人类利益。AI发展分为三个阶段：当前的ANI（弱人工智能）、
在当今人工智能快速发展的时代，**seq2seq模型**作为深度学习序列建模的终极解决方案，正在彻底改变我们处理序列到序列转换任务的方式。如果你正在寻找机器翻译、文本摘要或对话系统的最新技术，那么了解为什么seq2seq框架比传统方法更胜一筹至关重要。## 🔍 什么是seq2seq模型？**seq2seq模型**是一个基于编码器-解码器架构的深度学习框架，专门设计用于处理输入序列到输出序
农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（‘大米’, ‘小米’, ‘燕麦’, ‘玉米渣’, ‘红豆’, ‘绿豆’, ‘花生仁’, ‘荞麦’, ‘黄豆’, ‘黑米’, ‘黑豆’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请
