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从源到目标：深度学习中的迁移学习与领域自适应实践
实践
数据
深度学习
迁移学习
模型
深度学习已经在多个领域取得了显著的突破，尤其是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等任务中，表现出了非常强大的能力。然而，训练深度学习模型需要大量的标注数据，这在许多应用中可能难以实现，尤其是在数据采集困难或者高标注成本的场景中。迁移学习和领域自适应正是为了解决这一问题而出现的技术，它们通过从源任务中迁移知识，帮助模型在目标任务中快速适应并提高性能。
云边有个稻草人
2025-03-03
97
0
【数据结构初阶第十七节】二叉树算法题
算法
二叉树
数据结构
遍历
递归
中序遍历和前序遍历对于这道题来说其实都是一样的，只是其中遍历的方式不一样，整体思路是一样的，后序遍历亦是如此，前面的前、中、后序遍历学得OK的话实现这两道就没有任何问题。
云边有个稻草人
2025-03-02
46
0
【数据结构第十六节】实现链式结构二叉树（详细递归图解—呕心沥血版！）
队列
二叉树
数据结构
遍历
递归
用链表来表示一棵二叉树，即用链来指示元素的逻辑关系。通常的方法是链表中每个结点有三个域组成，数据域和左右指针域，左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在链结点的存储地址，结构见下：
云边有个稻草人
2025-02-25
101
0
【数据结构初阶第十五节】堆的应用（堆排序 + Top-K问题）
排序
数据
数组
算法
数据结构
对于本节我们要提前掌握前一节课堆的相关实现才能学好本次的知识，一定要多画图多敲代码看看实现的效果是啥（Crazy！）开始吧！
云边有个稻草人
2025-02-23
66
0
DeepSeek与ChatGPT：会取代搜索引擎和人工客服的人工智能革命
搜索引擎
人工智能
chatgpt
模型
DeepSeek
在众多创新技术中，DeepSeek和ChatGPT无疑是最为引人注目的。它们通过强大的搜索和对话生成能力，能够改变我们与计算机交互的方式，帮助我们高效地获取信息，增强智能服务。本文将深入探讨这两项技术如何结合使用，为用户提供更精准、更流畅的对话和搜索体验。
云边有个稻草人
2025-02-20
105
0
【数据结构初阶第十二节】设计循环队列
队列
链表
设计
数据
数据结构
链表：如果像我们实现队列一样使用链表，定义两个指针，phead为头删除数据，ptail为尾插入数据，一开始每次插入数据都要申请节点，在队列满了之后，我们在队头删除数据，之后再要插入数据时我们就要判断要插入的节点数据是否为空，节点虽在，但内容数据被删掉了，此时需要status来存储节点的状态，记录空还是非空，比较麻烦。
云边有个稻草人
2025-02-20
63
0
从算法到市场：DeepSeek打破金融决策边界！
金融
行业
数据
算法
DeepSeek
随着人工智能（AI）技术的快速发展，全球各行各业都面临着技术变革的浪潮。特别是在金融行业，AI的引入已经改变了许多传统操作模式，提升了决策效率并降低了风险。而作为最近炙手可热的AI工具，DeepSeek的出现无疑成为了金融圈关注的焦点。无论是券商、基金经理，还是投资者，都在密切关注DeepSeek所带来的潜在影响。
云边有个稻草人
2025-02-18
180
0
【数据结构初阶第十节】队列（详解+附源码）
数据
源码
数据结构
队列
链表
这节课我们学习队列的概念和结构以及实现，需要提前具备前面顺序表和链表的相关知识，这样这节课就会变得非常简单！
云边有个稻草人
2025-02-14
95
0
AI语言模型的技术之争：DeepSeek与ChatGPT的架构与训练揭秘
架构
模型
数据
DeepSeek
chatgpt
DeepSeek是由中国初创公司DeepSeek所开发的一款大型语言模型。该公司成立于2023年，并通过开源的方式快速吸引了开发者和研究者的关注。DeepSeek的首个版本——DeepSeek-R1，自发布以来便在业内引发了广泛讨论。其最大特点之一是能够在逻辑推理、数学推理以及实时问题解决方面展现出独特的优势。
云边有个稻草人
2025-02-13
363
0
DeepSeek与人工智能的结合：探索搜索技术的未来
数据
搜索
DeepSeek
人工智能
模型
在当前的信息爆炸时代，搜索技术成为我们获取知识和解决问题的重要工具。传统的搜索引擎虽然已经在性能和精度上取得了显著进步，但面对日益复杂的用户需求和海量数据，仍然存在局限性。DeepSeek作为一种新兴的搜索技术，通过深度学习和人工智能的结合，为搜索体验带来了全新的可能性。
云边有个稻草人
2025-02-08
262
0
深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索
DeepSeek
搜索引擎
深度学习
搜索
优化
随着人工智能（AI）技术的迅速发展，深度学习（Deep Learning）和自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）已经被广泛应用于各个行业，尤其是在信息检索领域。搜索引擎，作为互联网信息检索的核心工具，其优化不仅仅依赖于传统的算法，更离不开深度学习技术的加持。本文将探讨深度学习如何在搜索引擎优化中发挥关键作用，并以“DeepSeek”这一假想的AI驱动搜索引擎为例，深入分析深度学习如何提升搜索质量和效率。
云边有个稻草人
2025-02-07
246
0
【AI】探索自然语言处理（NLP）：从基础到前沿技术及代码实践
自然语言处理
nlp
基础
模型
实践
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解、生成、分析和与人类语言进行交互。随着科技的不断发展，NLP技术得到了显著提升，尤其是在深度学习的帮助下，NLP正在越来越广泛地应用于各种领域，如搜索引擎、智能助手、机器翻译、语音识别和情感分析等。
云边有个稻草人
2025-02-03
86
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【优选算法】四数之和（双指针算法）
指针
排序
数据
算法
原理
前面的三数之和题如果理解透彻且代码能够自己写出来，其实这道四数之和题自己也是能够写出来的，就是这道题有一个数据溢出的问题解决一下就好了。
云边有个稻草人
2025-01-20
63
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《AI逆袭：科技与人类的终极对决，谁才是未来的主宰？》
深度学习
人工智能
科技
模型
自然语言处理
人工智能（AI）无疑是当前科技发展的热议话题，深刻影响着我们的生活、工作、娱乐以及未来的社会结构。从智能助手到自动驾驶，从医疗诊断到创意产业，AI正以前所未有的速度改变我们的世界。然而，这股技术浪潮背后，隐藏着一个深刻的问题：AI究竟会成为人类的伙伴，还是最终取代人类的角色？
云边有个稻草人
2025-01-20
146
0
【优选算法】三数之和（双指针算法）
排序
数据
算法
原理
指针
需要注意的是，答案中不可以包含重复的三元组，也就是说，满足要求的组与组之间的三个数要不相同，每组要不重复。
云边有个稻草人
2025-01-20
99
0
【机器学习】时序数据与序列建模：理论与实践的全面指南
模型
实践
数据
异常
机器学习
时序数据是指随时间推移而生成的一组数据，具有明显的时间依赖性。它广泛应用于金融预测、天气预报、医疗诊断、工业监控和自然语言处理等领域。如何对时序数据进行建模和预测一直是机器学习的重要研究课题。本文将从时序数据的特点出发，探讨序列建模的主要方法，重点介绍深度学习技术在时序建模中的应用，并通过代码演示如何实践。
云边有个稻草人
2025-01-20
217
0
【优选算法】查找总价格为目标值的两个商品（双指针）
指针
int
target
编译器
算法
用两个for循环，列出所有的两个数的和进行判断，时间复杂度为O(N^2)，不推荐。
云边有个稻草人
2025-01-03
71
0
【优选算法】有效三角形的个数（双指针算法）
算法
指针
int
排序
数组
三层for循环枚举出所有三元组，判读每组是否能构成三角形，会超时，但是我们可以再优化一下：先对数组进行排序，只需判断三元组中最小的两个数是否大于第三个数即可，省略有一些不必要的判断。
云边有个稻草人
2025-01-03
60
0
【优选算法】盛最多水的容器（双指针算法）
height
int
算法
指针
容器
优化之后就遍历了一遍数组，时间复杂度变为O(N)，就使用了几个变量，空间复杂度为O(1)。
云边有个稻草人
2025-01-03
64
0
AIGC个性化与定制化内容生成：技术与应用的前沿探索
推送
推荐系统
aigc
模型
数据
随着人工智能技术的迅猛发展，生成式AI（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）逐渐成为各行各业的热门话题，特别是在内容创作和个性化推荐方面。个性化和定制化内容生成作为AIGC技术的重要应用场景之一，正在变革传统的内容生产模式，提供更符合用户需求、兴趣和情感的内容。这种趋势不仅在新闻、广告、社交媒体等领域表现突出，还在教育、娱乐、电子商务等行业中得到广泛应用。
云边有个稻草人
2025-01-03
205
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