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chenlu3224
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AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)
盼小辉丶的博客
01-17 9646
在本节中，介绍了如何使用 PixelCNN 以自回归的方式生成图像，使用 Keras 构建 PixelCNN 模型，实现掩码卷积层和残差块，以便信息可以在网络中传递，只有前面的像素可以用于生成当前的像素。最后，使用 TensorFlow Probability 库提供的 PixelCNN 函数，该函数使用混合分布作为输出层，从而能够进一步改善学习过程。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解
IronmanJay
01-14 30万+
本文总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念，并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解，通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络（CNN），非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本篇博客的全部内容！
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
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2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
CNN文献综述
暴力扬
07-05 2378
卷积神经网络作为深度学习的重要分支，凭借其强大的特征提取能力和广泛的应用前景，成为了当前人工智能研究的热点。未来，随着计算资源的不断增长和算法的持续优化，CNN将继续在各个领域发挥重要作用，并推动人工智能技术的进一步发展。
【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）
AI_dataloads的博客
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在卷积神经网络中，卷积操作是指将一个可移动的小窗口（称为数据窗口，如下图绿色矩形）与图像进行逐元素相乘然后相加的操作。这个小窗口其实是一组固定的权重，它可以被看作是一个特定的滤波器（filter）或卷积核。这个操作的名称“卷积”，源自于这种元素级相乘和求和的过程。这一操作是卷积神经网络名字的来源。上图这个绿色小窗就是数据窗口。简而言之，卷积操作就是用一个可移动的小窗口来提取图像中的特征。
一文通透目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、DETR(首发于18年，修订于25年)
结构之法 算法之道
05-02 13万+
一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD 前言 之前我所在的公司七月在线开设的深度学习等一系列课程经常会讲目标检测，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，但一直没有比较好的机会深入（但当你对目标检测有个基本的了解之后，再看这些课程你会收益很大）。但目标检测这个领域实在是太火了，经常会看到一些写的不...
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qq_43298381的博客
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这些缩写代表了不同类型的人工神经网络：• ANN（Artificial Neural Network）：人工神经网络，是模仿人脑神经元之间连接和交互方式的计算模型。它由节点（或称为“神经元”）组成的网络，这些节点通过加权连接相互连接。ANN可以用于解决分类、回归、模式识别等多种问题。• CNN（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络，是一种深度学习架构，特别适用于处理具有明显网格状拓扑结构的数据，如图像（2D网格）和音频（1D网格）。
卷积神经网络（CNN）详解
zdx2585503940的博客
04-19 7628
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
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1.BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM,基于贝叶斯优化CNN-BiLSTM多特征分类预测（MATLAB完整源码和数据） MATLAB完整源码和数据，纯手工制作，代码质量极高，注释清晰，excel数据，方便替换 2.数据输入15个特征，输出4...
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基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测python源码+数据集，含有代码注释，满分大作业资源，新手也可看懂，期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为课程设计期末大...
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TensorRT笔记（5）：研究timingCache
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在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1768
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【AI是否能替代IT从业者？】
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博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
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2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
Matlab下实现CNN手写数字识别的仿真研究
CNN（卷积神经网络）是深度学习领域中的一种重要网络结构，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成效。Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，它广泛应用于工程计算、控制设计、...
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