- Agile-Quant：面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架Shen X, Dong P, Lu L, et al. Agile-quant: Activation-guided quantization for faster inference of LLMs on the edge[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artif... Agile-Quant：面向大语言模型边缘端更快推理的激活引导量化框架Shen X, Dong P, Lu L, et al. Agile-quant: Activation-guided quantization for faster inference of LLMs on the edge[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artif...
- 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率（通过真实值和预测值进行位置比较，每个样本都比较） 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4. 1.1 深度学习介绍 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 1.3 浅层神经网络 2.1 多分类与 TensorFlow 5、得出每次训练的准确率（通过真实值和预测值进行位置比较，每个样本都比较） 2.2 梯度下降算法改进 2.3.4 其它正则化方法 2.4 BN 与神经网络调优 3.1 图像数据与边缘检测 3.2 卷积神经网络(CNN)原理 3.3 经典分类网络结构 4.
- 推荐理由AI编译器是现在各大软硬件厂商争夺的核心要地，本文作者Chris Lattner是LLVM项目的主要发起人与作者之一，Clang编译器的作者，苹果公司编译器开发团队的首席架构师，苹果新编程语言Swift创造者，在这篇万字长文中，他详述了AI编译器发展史。阅读地址https://www.chaspark.com/#/hotspots/1138522768379686912文中列到的关键... 推荐理由AI编译器是现在各大软硬件厂商争夺的核心要地，本文作者Chris Lattner是LLVM项目的主要发起人与作者之一，Clang编译器的作者，苹果公司编译器开发团队的首席架构师，苹果新编程语言Swift创造者，在这篇万字长文中，他详述了AI编译器发展史。阅读地址https://www.chaspark.com/#/hotspots/1138522768379686912文中列到的关键...
- Mixture of Experts架构的简要解析 MoE的起源与核心思想Mixture of Experts（MoE）架构的历史可以追溯到1991年，当时Robert Jacobs、Michael Jordan、Geoffrey Hinton等人在《Neural Computation》期刊上发表了开创性论文《Adaptive Mixtures of Local Experts》。这篇论... Mixture of Experts架构的简要解析 MoE的起源与核心思想Mixture of Experts（MoE）架构的历史可以追溯到1991年，当时Robert Jacobs、Michael Jordan、Geoffrey Hinton等人在《Neural Computation》期刊上发表了开创性论文《Adaptive Mixtures of Local Experts》。这篇论...
- Transformer架构的简要解析Transformer架构自2017年诞生以来，已经彻底革新了人工智能领域，从最初的机器翻译任务扩展到几乎所有的序列建模问题。这种架构通过纯注意力机制取代了传统的循环和卷积结构，实现了前所未有的并行化能力和长距离依赖建模能力。其核心创新在于自注意力机制能够让序列中的任意两个位置直接交互，打破了RNN的序列处理瓶颈。从GPT到BERT，从ChatGPT到C... Transformer架构的简要解析Transformer架构自2017年诞生以来，已经彻底革新了人工智能领域，从最初的机器翻译任务扩展到几乎所有的序列建模问题。这种架构通过纯注意力机制取代了传统的循环和卷积结构，实现了前所未有的并行化能力和长距离依赖建模能力。其核心创新在于自注意力机制能够让序列中的任意两个位置直接交互，打破了RNN的序列处理瓶颈。从GPT到BERT，从ChatGPT到C...
- 大语言模型的核心算法——简要解析 Transformer架构的数学本质与演进 自注意力机制的核心原理Transformer架构的灵魂在于自注意力机制，它允许模型在处理序列中的每个元素时，动态地关注序列中的所有其他位置。从数学角度看，自注意力的计算过程可以表达为：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\text{Attention}(Q,K,V) = \text{s... 大语言模型的核心算法——简要解析 Transformer架构的数学本质与演进 自注意力机制的核心原理Transformer架构的灵魂在于自注意力机制，它允许模型在处理序列中的每个元素时，动态地关注序列中的所有其他位置。从数学角度看，自注意力的计算过程可以表达为：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\text{Attention}(Q,K,V) = \text{s...
- 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加
- ProxylessNAS：直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索Cai H, Zhu L, Han S. Proxylessnas: Direct neural architecture search on target task and hardware[J]. arXiv preprint arXiv:1812.00332, 2018. 第一章 引言与研究背景神经架构搜索（NAS）在自... ProxylessNAS：直接在目标任务和硬件上进行神经架构搜索Cai H, Zhu L, Han S. Proxylessnas: Direct neural architecture search on target task and hardware[J]. arXiv preprint arXiv:1812.00332, 2018. 第一章 引言与研究背景神经架构搜索（NAS）在自...
- μNAS：面向微控制器的约束神经架构搜索Liberis E, Dudziak Ł, Lane N D. μnas: Constrained neural architecture search for microcontrollers[C]//Proceedings of the 1st Workshop on Machine Learning and Systems. 2021: 70-... μNAS：面向微控制器的约束神经架构搜索Liberis E, Dudziak Ł, Lane N D. μnas: Constrained neural architecture search for microcontrollers[C]//Proceedings of the 1st Workshop on Machine Learning and Systems. 2021: 70-...
- CMSIS-NN：ARM Cortex-M处理器的高效神经网络内核Lai L, Suda N, Chandra V. Cmsis-nn: Efficient neural network kernels for arm cortex-m cpus[J]. arXiv preprint arXiv:1801.06601, 2018. 引言与背景物联网设备正在快速增长，预计到2035年将在各个... CMSIS-NN：ARM Cortex-M处理器的高效神经网络内核Lai L, Suda N, Chandra V. Cmsis-nn: Efficient neural network kernels for arm cortex-m cpus[J]. arXiv preprint arXiv:1801.06601, 2018. 引言与背景物联网设备正在快速增长，预计到2035年将在各个...
- MCUNetV2：面向微型深度学习的内存高效分块推理方法Ji Lin, Wei-Ming Chen, Han Cai, Chuang Gan, and Song Han. 2021. MCUNetV2: memory-efficient patch-based inference for tiny deep learning. In Proceedings of the 35th Inte... MCUNetV2：面向微型深度学习的内存高效分块推理方法Ji Lin, Wei-Ming Chen, Han Cai, Chuang Gan, and Song Han. 2021. MCUNetV2: memory-efficient patch-based inference for tiny deep learning. In Proceedings of the 35th Inte...
- 随着人工智能（AI）的快速发展，AI Agent（智能体）在分布式系统、社交网络、物联网以及多智能体协作系统中的应用日益广泛。复杂网络环境下，节点间交互频繁、关系动态变化，传统的集中式学习方式难以应对这种高动态性和不确定性。因此，研究 AI Agent的自组织学习与适应机制 具有重要意义。 随着人工智能（AI）的快速发展，AI Agent（智能体）在分布式系统、社交网络、物联网以及多智能体协作系统中的应用日益广泛。复杂网络环境下，节点间交互频繁、关系动态变化，传统的集中式学习方式难以应对这种高动态性和不确定性。因此，研究 AI Agent的自组织学习与适应机制 具有重要意义。
- 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加 1.深度学习概述包括深度学习与机器学习区别、深度学习应用场景、深度学习框架介绍、项目演示、开发环境搭建（pycharm安装）。2. TensorFlow基础涵盖TF数据流图、TensorFlow实现加法运算、图与TensorBoard（图结构、图相关操作、默认图、创建图、OP）、张量（张量概念、张量的阶、张量数学运算）、变量OP（创建变量）、增加其他功能（命名空间、模型保存与加
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本程序运行配置环境： 人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理-CSDN博客 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） # 使用mediapipe进行姿态检测的函数# frame是输入的视频帧，pose是姿态检测对象def mediapipe_detect(frame, pose): im... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本程序运行配置环境： 人工智能算法python程序运行环境安装步骤整理-CSDN博客 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） # 使用mediapipe进行姿态检测的函数# frame是输入的视频帧，pose是姿态检测对象def mediapipe_detect(frame, pose): im...
- 深度学习不再高冷：openEuler下的DL项目实战分享 深度学习不再高冷：openEuler下的DL项目实战分享
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签