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01:36 PM · Nov 05 ,2025

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JAVA小俠影 - pytorch和springboot

作為一名AI工程師,掌握一門深度學習框架是必備的生存技能之一。 自 TensorFlow 從 Google 中脱穎而出以來,它在研究和商業領域成為最受歡迎的開源深度學習框架,緊接着 從 Facebook 誕生的 PyTorch 由於社區推動的易用性改進和越來越廣泛的用例部署,而迅速趕上TensorFlow。 兩個框架在當年一度備受爭議

pytorch和springboot , 神經網絡 , 算法 , pytorch , 人工智能 , JAVA

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deephub - 神經輻射場NeRF入門:3D視圖合成的原理與PyTorch代碼實現

NeRF(Neural Radiance Fields,神經輻射場)的核心思路是用一個全連接網絡表示三維場景。輸入是5D向量空間座標(x, y, z)加上視角方向(θ, φ),輸出則是該點的顏色和體積密度。訓練的數據則是同一物體從不同角度拍攝的若干張照片。 通常情況下泛化能力是模型的追求目標,需要在大量不同樣本上訓練以避免過擬合。但NeRF恰恰相反,它只在單一場景的多個視角上訓練,刻意讓網

神經網絡 , pytorch , 人工智能 , 深度學習

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DeepSeaAI - 智能體開發框架選型與技術架構深度分析

智能體開發框架選型與技術架構深度分析 一、智能體開發框架技術架構深度剖析 1.1 LangChain 框架技術架構 LangChain 作為 AI 應用開發的核心框架,其技術架構在 2024-2025 年經歷了重大演進。當前的 LangChain 3.0 版本實現了歷史性的架構重構,將框架解構為三個核心層級:開發層、工程化層和部署層(1)。 在模塊化架構設計方面,Lang

任務分配 , 技術架構 , pytorch , 架構設計 , 人工智能

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永榮帶你玩轉昇騰 - 01_萬億級推薦系統嵌入表的技術挑戰與現狀

1、問題與挑戰 推薦系統中的用户(User)、物品(Item)及上下文(Context)特徵具有高度異構性,其物理含義和量綱差異顯著。為將這些特徵有效引入深度神經網絡(DNN),須通過Embedding技術將其映射為統一的低維稠密向量表示,從而解決特徵間的語義鴻溝並提升模型泛化能力。為提升推薦系統的整體推薦效果,滿足用户個性化推薦的需求,加速互聯網電商企業快速變現。

推薦系統 , pytorch , 緩存 , 人工智能 , 生成式

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未聞花名AI - 構建AI智能體:四十二、使用 Qwen-Agent Assistant 調用高德 API 實現天氣查詢

一、系統概述 隨着大模型技術的發展,智能助手(Agent)已成為連接用户需求與外部服務的核心載體。Qwen-Agent作為基於通義千問大模型的智能框架,支持通過工具調用擴展能力,而高德天氣API則提供了穩定、實時的氣象數據服務。本文旨在實現Qwen-Agent的Assistant助手與高德天氣API的無縫集成,構建一個能響應用户自然語言查詢、返回精

AIGC二三事 , 天氣查詢 , API , pytorch , 人工智能 , ci

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CryptoRzz - 對接印度股票市場數據 (India api) 實時k線圖表

1. 基礎參數配置 接口域名: https://api.stocktv.top 印度 Country ID: 14 主要交易所: NSE (National Stock Exchange), BSE (Bombay Stock Exchange) 認證方式: URL 參數 key=您的API密鑰 2. 核心接口流程 對接邏輯:先通過 列表接口 查詢印度股票的 PID(系統ID),再使

機器學習 , pytorch , chatgpt , openai

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未聞花名AI - 構建AI智能體:五十五、混合式智能投資顧問:融合快速響應與深度推理的自適應架構

一、前情提要 今天我們來探討智能投資顧問系統的終極演進形態——混合式架構。如果説反應式架構是短跑選手,能夠在秒級內給出快速響應;深思式架構是馬拉松選手,能夠進行深度的分析和規劃;那麼混合式架構就是十項全能運動員,它集兩者之長,根據不同的場景需求智能切換工作模式,真正實現了因材施教的個性化投資顧問服務。 在前面幾篇文章的基礎上,今天我們將詳細介紹混合式智能投資顧問系統的

複雜度 , 私藏項目實操分享 , pytorch , 用户畫像 , 混合式 , 人工智能

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mob64ca140ac564 - 深度學習框架拾遺:【Pytorch(二)】——Pytorch的層次結構_J

文章目錄 PyTorch 完整架構流程圖 關鍵組件詳解 完整執行流程示例 PyTorch 架構梳理 PyTorch 完整架構流程圖 關鍵組件詳解 Python Code 作用:用户編寫的模型定義、訓練腳本

pytorch , 架構 , 人工智能 , Css , CUDA , 前端開發 , HTML , Python

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