从词袋到Transformer：自然语言处理的演进与实战
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，从早期的规则系统发展到如今的深度学习模型，经历了词袋模型、词嵌入、RNN/LSTM/GRU，再到革命性的Transformer架构。本文通过代码和案例详细介绍了这些技术的演进，并展示了如何从简单的词袋模型过渡到强大的Transformer，涵盖文本分类等实战应用，帮助读者深入理解NLP的核心技术和未来发展潜力。
DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用
DeepSeek是一个高效、灵活的深度学习框架，旨在简化模型的构建、训练和评估。其核心特点包括模块化设计、自动微分、多后端支持及易于扩展。本文通过手写数字识别的CNN模型实例，展示了DeepSeek的安装、数据准备、模型构建、编译、训练与评估过程，最终模型在测试集上达到了98%以上的准确率。
从零开始：如何训练自己的AI模型
### 从零开始：如何训练自己的AI模型
训练AI模型如同培养新生儿，需耐心与技巧。首先明确目标（如图像识别、自然语言处理），选择框架（TensorFlow、PyTorch）。接着收集并预处理数据，确保多样性和准确性。然后设计模型结构，如卷积神经网络（CNN），并通过代码实现训练。训练后评估模型性能，调优以避免过拟合。最后部署模型至实际应用。通过猫狗分类器案例，掌握关键步骤和常见问题。训练AI模型是不断迭代优化的过程，实践才能真正掌握精髓。
基于一阶梯度的图像亚像素位移matlab仿真,带GUI界面
本项目提供图像亚像素位移估计算法，使用Matlab2022a开发。完整程序无水印运行效果佳，附带详细中文注释代码和操作视频。该算法通过一阶梯度信息和泰勒级数展开，实现比像素更精细的位置变化测量，广泛应用于医学影像、遥感图像、视频监控、精密测量等领域，显著提升图像配准和分析精度。
用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2
本文详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现DeepSeek-V2，包括数据准备、模型构建、训练和测试等各个环节。掌握这些内容后，您可以根据自己的需求对模型进行扩展和优化，应用于更广泛的图像分析任务中。希望本指南能帮助您在深度学习领域更进一步。