图像处理与机器学习——图像增强（空间域变换

神经网络初步学习3——数据与损失 X Y O 神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
异物检测的计算机视觉算法技术路线思绪漂移计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中，异物检测有着其必要性和运维重要性，通过计算机视觉算法，可以实时识别各种异常物体，为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中，这类场景包括：固定区域内的障碍物监测（如轨道区域的石块、工具、动物等）关键部件的异物附着检测（如固定装置上的杂物）安全通
视觉算法之卷积神经网络清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉 cnn 神经网络深度学习 python 课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
【AI大模型】深入解析预训练：大模型时代的核心引擎我爱一条柴ya 学习AI记录深度学习人工智能 ai python AI编程算法
预训练已成为现代人工智能，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式，催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质：为何需要它？核心问题：数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据，获取成本极高（时间、金钱、专业知识）。对于复杂任务（如理解语义、生成文本），标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
如何让AI真正理解你的意图（自适应Prompt实战指南） nine是个工程师大语言模型人工智能 prompt
目前的LLM模型，在理解用户意图方面，正在使用自适应Prompt技术，来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言：为什么你的AI总是"答非所问"？相信很多人都遇到过这样的情况：你问：“帮我写一个Python爬虫”AI答：给你一堆理论知识和完整教程（你只想要简单代码）你问：“推荐一部电影”AI答：推荐了《教父》（你想看轻松喜剧）你问：“解释一下机器学习”A
AI人工智能与机器学习的大数据融合应用 AI智能探索者人工智能机器学习大数据 ai
AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词：AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要：本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构，对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系，给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理，并通过Python源代码进行说明
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势 AI大模型应用之禅人工智能 tensorflow python ai
AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
基于FPGA的二维FFT实现廉连曼
基于FPGA的二维FFT实现【下载地址】基于FPGA的二维FFT实现本项目提供了一种基于FPGA的高效二维FFT实现方案，专为数字信号处理和图像处理领域设计。通过并行使用两个一维FFT单元，本方案显著提升了二维FFT变换的计算效率，并基于Xilinx的FFTIP核，确保易于集成到其他FPGA设计中。该方案适用于各类频谱分析场景，尤其适合图像处理系统。经过Verilog编程和Modelsim仿真测试
基于FPGA的快速傅里叶变换（FFT）设计在嵌入式系统中的应用风吹麦很 fpga开发嵌入式
基于FPGA的快速傅里叶变换（FFT）设计在嵌入式系统中的应用快速傅里叶变换（FastFourierTransform，FFT）是一种重要的信号处理算法，在许多领域中都得到广泛的应用，例如通信系统、雷达技术、图像处理等。为了提高FFT的计算性能和实时性，将其设计为硬件加速器常常是一个明智的选择。本文将介绍基于现场可编程门阵列（Field-ProgrammableGateArray，FPGA）的FF
OpenCvSharp 实现环形文字识别OCR实例（C#） XisVisual_Basic ocr c#计算机视觉 C#
近年来，随着计算机视觉和图像处理的不断发展，光学字符识别（OCR）技术也变得愈发成熟。OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本，为人们带来了极大的便利。在本篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCvSharp库来实现环形文字的识别。首先，在使用OpenCvSharp之前，我们需要确保已经在项目中引用了该库，并添加相应的命名空间。usingOpenCvSharp;接下来，我们需要准备一张
Python|OpenCV-实现识别弧形文字(17) 写python的鑫哥 OpenCV入门与进阶 python opencv 人工智能计算机视觉弧形文字环形文字识别
前言本文是该专栏的第19篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。我们知道，OCR可以识别文字方面的需求，但是如果遇到那些目标文字是“弧形文字”，需要怎么去识别呢？遇到想要识别“弧形文字”的需求，这个时候你可以借助于Opencv+OCR技术来实现。而本文，笔者将针对上述问题需求，利用OpenCV结合OCR来实现“弧形文字”的识别。废话不多说，具体的细节部分以及详细的解决方案，跟
【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
一、什么是计算机视觉？计算机视觉，其实就是教机器怎么像我们人一样，用摄像头看看周围的世界，然后理解它。比如说，它能认出这是个苹果，或者那边有辆车。除此之外，还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息，帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像，然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗？人类依赖视觉，找辆汽车轻而易举，毕竟汽车那么大，一眼就能看出来，所以常误以为计算机视觉简单，
计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略 xcLeigh 计算机视觉CV 计算机视觉 transformer 人工智能 AI 策略
计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四、Transformer加速策略4.1模型量化4.2.2TPU加速4.
如何使用Python控制笔记本电脑屏幕亮度？很酷的站长编程笔记电脑 python 开发语言
Python已成为世界上最受欢迎的编程语言之一，这要归功于它的简单性、多功能性和广泛的应用程序。凭借其广泛的库和框架，Python可用于从Web开发到机器学习以及介于两者之间的任何内容。在Python中，最流行的数据分析和操作库之一是Pandas，它提供了处理表格数据的强大工具。在本教程中，我们将使用Python和屏幕亮度控制库来探索如何控制笔记本电脑屏幕亮度。我们将向您展示如何使用Python通
10、量子神经网络：从理论到实践安检量子神经网络 PennyLane Qiskit
量子神经网络：从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNNs）是量子计算与经典机器学习相
深度学习之迁移学习路溪非溪人工智能迁移学习机器学习
认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能，尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型，但现实中面临以下挑战：数据稀缺：例如医疗影像分析（罕见疾病样本少）
【机器学习】解密计算机视觉：CNN、目标检测与图像识别核心技术（第25天）吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉 cnn 人工智能目标检测图像识别 pytorch
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化） Loving_enjoy 计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
魔都AI医疗哪家强？全景揭秘科技创新与未来钱景！
引言上海作为中国科技创新的先锋城市，正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据，上海拥有34家专注于AI药物研发的公司，占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型（LLM）和计算机视觉等技术，革新药物发现、医疗影像分析和数据治理，推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统，上海的AI医疗生态正在重塑
英伟达终为 CUDA 添加原生 Python 支持，他有什么目的？朱卫军 AI python 开发语言
CUDA原来只支持C/C++/Fortran，在2025的CES上宣布支持原生Python其实是不得已而为之，一方面现在Python的AI开发者数量过于庞大，达到数千万级别，而CUDA仅几百万，CUDA想扩大自己的用户圈子，只能拉Python入伙。另一方面，Python生态的计算库实在太强大，比如numpy，几乎垄断了数组计算，还有像scipy、keras等，已经成为机器学习的主流工具，CUDA必
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法 transformer 深度学习人工智能算法数据结构
语义分割模型的轻量化与准确率提升研究1.引言语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展，语义分割模型在多个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而，现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战：模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上，以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度
基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现 pk_xz123456 仿真模型算法深度学习分类 python 人工智能深度学习机器学习
基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向，它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。与传统RGB图像不同，高光谱图像包含数百个连续的光谱波段，能够提供丰富的光谱信息。然而，高光谱图像分类面临着维度灾难、样本获取困难等挑战，特别是在小样本条件下，传统分类方法往往表现不佳。针对这一问题，本文介绍一种基于小样本的高
Python爬虫实战：爬取网易云音乐热评的完整教程 Python爬虫项目 python 爬虫开发语言能源 selenium
1.背景介绍：为什么爬网易云音乐热评？网易云音乐是中国最受欢迎的音乐平台之一，其用户活跃度极高。评论区往往蕴含丰富的情感表达和用户反馈，是音乐数据分析、情感分析、推荐算法等领域的宝贵数据源。爬取热评可以用于：歌曲口碑分析用户情绪挖掘热门歌曲趋势追踪机器学习训练数据准备但网易云音乐对评论接口进行了加密，直接请求很难成功。本文将帮你攻克这一难点。2.网易云音乐热评接口分析我们首先用浏览器开发者工具（C
Python深度学习实践：建立端到端的自动驾驶系统 AI天才研究院 Agentic AI 实战计算 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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Python编程菜鸟教程：从入门到精通的完全指南_python菜鸟教程 2401_89285717 python 开发语言
我们将介绍Python在数据科学、机器学习、Web开发等方面的应用，并带你了解Python社区和生态系统。基础入门Python安装：在官方网站下载安装包，根据不同操作系统进行安装。Mac用户可直接使用Homebrew进行安装Windows用户需下载安装包后进行手动安装Linux用户可使用apt-get或yum进行安装基础语法：Python是一种解释型语言，支持面向对象、函数式和面向过程等多种编程范
位运算符详解
在C语言中，位运算符（BitwiseOperators）用于对整数类型（如int,unsignedint,long,char等）的二进制位进行操作。这些操作比算术运算更底层，常用于嵌入式开发、驱动开发、图像处理、网络协议、加密等场景。下面是C语言中所有的位运算符及其详解：一、位运算符列表运算符名称功能说明&位与（AND）两个二进制位都为1，结果才为1``位或（OR）^位异或（XOR）两个二进制位不
03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。晨曦543210 信息可视化人工智能
十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图（FeatureImportancePlot）用途：展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例：随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图（ConfusionMatrixHeatmap）用途：分类模型性能评估，显示预测结果与真实标签的对比。示例：疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线（LearningCurve）用途：分析模型训练过程
AI“大航海”时代：企业人力资源的AI-HR实践与效能提升策略
在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透各行各业，人力资源管理（HR）领域也不例外。AI技术的引入与应用落地，不仅提升HR管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。什么是AI-HR所谓AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着AI技术的成熟和普及，
从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络
之前我们提到，神经网络是通过全连接层对输入做降维处理，将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维，在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。不同的是，这里的输入不再需要降维，而是可以保留输入的空间结构，例如输入的是32×32×3的图片，在全连接层中是3072×1的向量，而卷积层里则保持不变。这里的改变的地方是对于同样的WX的函数形式，这里是把5×5×3的权重矩阵（也叫卷积核）向量
2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架盖瑞理 AI Agent 人工智能
介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上：监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要，但它们通常会占用团队60%到80%的时间，几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程，但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型？当数据分布发生变化时，如何自动调整超参数？这些场景需要能够推理复杂
ASM系列六利用TreeApi 添加和移除类成员 lijingyao8206 jvm 动态代理 ASM 字节码技术 TreeAPI
同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。 package asm.core; /** * Created by yunshen.ljy on 2015/6/
Springmvc-权限设计 bee1314 spring Web jsp
万丈高楼平地起。权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。目标： 1.实现权限的管理（CRUD） 2.实现部门管理（CRUD) 3.实现人员的管理（CRUD） 4.实现部门和权限
算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题 CrazyMizzz c 算法
2.4.1 输出技巧 #include <stdio.h> int main() { int i, n; scanf("%d", &n); for (i = 1; i <= n; i++) printf("%d\n", i); return 0; } 习题2-2 水仙花数(daffodil
struts2中jsp自动跳转到Action 麦田的设计者 jsp webxml struts2 自动跳转
1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士） 2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
php 操作webservice实例 IT独行者 PHP webservice
首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll; OK 现在我们来体验webservice //server端 serve
Windows下使用Vagrant安装linux系统 _wy_ windows vagrant
准备工作：下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/ 下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/ 下载需要使用的 box ：官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box 还可以在 http://www.vagrantbox.es/
更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp) 无量 c linux chgrp chown
本文（转） http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/ http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157 一、基本使用：使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户：命令
linux下抓包工具矮蛋蛋 linux
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我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起” alafqq mybatis
最近看了每一个用mybatis的男纸，你伤不起原文地址：http://www.iteye.com/topic/1073938 发表一下个人看法。欢迎大神拍砖；个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良；最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究；发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
解决java数据交换之谜百合不是茶数据交换
交换两个数字的方法有以下三种，其中第一种最常用 /* 输出最小的一个数 */ public class jiaohuan1 { public static void main(String[] args) { int a =4; int b = 3; if(a<b){ // 第一种交换方式 int tmep =
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探索JUnit4扩展：断言语法assertThat bijian1013 java 单元测试 assertThat
一.概述 JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
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如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象? {"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}} 下面的POJO类Model无法完成正确的解析： import com.google.gson.Gson;
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在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
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