深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础

深度学习(1) 浅忆へ梦微凉深度学习人工智能深度学习学习方法 python
一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等 qq1309399183 计算机视觉实战项目集合深度学习人工智能格式转化脚本 voc2yolo格式转化数据集格式转换 xml2yolo coco2yolo
文章目录1.**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释：注释说明：`xml2yolo.py`示例注释：注释说明：2.**数据集可视化与统计**`vis_yolo_files.py`示例注释：注释说明：3.**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的
LLMs，即大型语言模型 maopig AI 语言模型人工智能自然语言处理
LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
【LLM】大语言模型（LLMs）林九生人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在
【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘ 屿小夏 python sklearn 人工智能
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon qianchess mxnet使用 mxnet win10 anaconda gluon 人工智能
如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起，所以下文就一起阐述一下，顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
3D UNet和Swin-UNETR 学無芷境计算机视觉
3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维（2D）图像分割任务设计的，具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构，以便更好地处理具有深度信息的体积数据，如CT或MRI扫描。主要特点：编码器：逐渐下采样图像，提取并
推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代，3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具，尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现，支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法 zh7314 硬件工程
2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西，准备在家里搞一套深度学习的服务器，先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候，如果不是全新建议拿根牙签，差入reset5-10秒,灯光会全部闪几下，重置机器，因为有些机器会配置的ip和网段无法访问默认的web服务ip，在机器上面的默认配置单配置参考：https://baijiahao.baidu
PyTorch机器学习与深度学习技术方法 Teacher.chenchong 机器学习 python 开发语言
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW
深度学习模块C2f代码详解你是狒狒吗目标检测人工智能计算机视觉 pytorch YOLO 神经网络
C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP（CrossStagePartial）Bottleneck结构，旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释：类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程 Lunar* 目标检测华为 YOLO 目标检测
1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型，凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。华为Ascend推理框架（ACL）是AscendCANN软件栈的核心组件，专为AscendAI加速硬件（如Atlas300I）设计，可实现高性能的深度学习推理。在本文中，我们将介绍如何基于华为AscendACL推理框架对YOLO
机器学习和深度学习的概念你好呀我是裤裤深度学习笔记机器学习深度学习人工智能
MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression：**函数的输出是一个数值forexample：**Classification：**给出选项，让机器去选择。forexample：检测一个邮件是不是垃圾文件，就可以通过这个来做。选项是两个：垃圾文件or非垃圾文件。下面，
Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测骑猪玩狗 pytorch lstm 人工智能
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现) 羊小猪~~ RNN LSTM神经网络案例机器学习/数据分析案例深度学习 lstm pytorch 人工智能机器学习 rnn gru
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新，其中：深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇：是基于LSTM模型火灾预测研究，讲述了如何构建时间数据、模型如何构建、pytorch中LST
每天五分钟深度学习框架pytorch：基于vgg块搭建VGG卷积神经网络每天五分钟玩转人工智能深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch cnn VGG 卷积神经网络
本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块，本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16，我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的：搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kern
深度学习 Pytorch 张量（Tensor）的创建和常用方法白白糖深度学习pytorch python 深度学习 pytorch 人工智能
1张量的基本创建及其类型和Numpy中的array一样，张量的本质也是结构化地组织了大量的数据。并且在实际操作中，张量的创建和基本功能也与其非常类似。1.1张量(Tensor)函数创建方法张量的最基本创建方法和Numpy中创建Array的格式一致。#Numpy创建数组importnumpyasnp#导入numpya=np.array([1,2,3])importtorch#首次使用,导入torch
PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程陌北v1 pytorch python NCF 神经协同过滤
目录教程概述1.神经协同过滤模型概述NCF模型的主要组成部分：2.数据加载与预处理3.定义神经协同过滤模型4.训练模型5.模型评估6.推荐物品7.完整示例8.总结在本教程中，我们将使用PyTorch实现一个神经协同过滤（NeuralCollaborativeFiltering，简称NCF）推荐系统。神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型，通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分，进
【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】 FF-Studio 大语言模型开源
本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦，别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展，特别是Transformer架构在自然语言处理（NLP）领域的成功，大语言模型（LLM,LargeLanguageModel）成为近年来
10 个免费的 AI 图片生成工具分享程序员
原文：https://openaigptguide.com/ai-picture-generator/在人工智能（AI）图像生成技术的推动下，各类AI图片生成网站如雨后春笋般涌现，为我们的日常生活提供了丰富多彩的视觉体验。AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜
假新闻检测论文（24）A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques... weixin_41964296 假新闻检测自然语言处理
本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义：虚假或误导性新闻，或“假新闻”，是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。假新闻危害：它可以被利用来操纵公众情绪，传播错误信息，甚至干预政治选举。它的主要目的是扭曲、欺骗或操纵个人的信仰和观点。假新闻的形式（类型）：虚假信息在媒体上传播的形式多种多样，包括讽刺、谣言、点击诱饵、错误信息等。讽刺作品通常充满幽默，用来强调特
YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度程序员杨弋 YOLO 目标检测人工智能
随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。作为目标检测领域的佼佼者，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其出色的性能和实时性受到了广泛关注。而最近提出的YOLOv8更是在前代版本的基础上进行了多项优化，进一步提升了检测精度和速度。然而，尽管YOLOv8已经取得了显著的进步，但在处理复杂场景和遮挡问题时，仍然存在一定的挑战。为
深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow） AI_DL_CODE 深度学习 python tensorflow 人工智能天气预测
摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来，通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集 2025年数学建模美赛深度学习 YOLO ui 分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用，能够在多种场景下提供重要的信息，例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中，准确识别人脸的情感状态（如高兴、愤怒、悲伤等）是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统 2025年数学建模美赛 YOLO 深度学习人工智能 ui 数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集） 2025年数学建模美赛深度学习 YOLO ui 计算机视觉人工智能目标跟踪
在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。我们将从系统架构、数据准备、模型训练、UI设计等多个方面进行全面讲解，最终实现一个能够实时识别并展示人脸表情的系统。目录1.系统架构2.数据集准备2.1FER2013数据集2.2数据预处理3.YOLOv10模型概
基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现 2025年数学建模美赛深度学习 YOLO ui 人工智能代码
1.引言近年来，人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面（UI）。通过本文，你将学习如何实现一
【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！ eclipsercp 工具毕业设计 python 机器学习线性代数人工智能
【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。但你是否曾被复杂的数学公式和算法搞得晕头转向？别担心，这篇文章将带你从零开始，用最直观的方式掌握线性代数——机器学习的核心武器！线性代数：机器学习的基石向量：数据的基本单元Python代码示例：向量操作矩阵：多维数据的集合Py
AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读百度_开发者中心人工智能大模型数据库自然语言处理
随着人工智能技术的不断发展，AI大模型成为推动生产、生活方式变革，助推产业智能化转型升级，驱动数字经济高质量发展等社会经济发展方面的新引擎。为了全面展示AI大模型的发展全貌，为各界提供新思路，本文将对AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书进行解读。一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
Web APP 阶段性综述预测模型的开发与应用研究 APP construction web app
WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域，诸多工具以WebAPP的形式呈现，相较之下，医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中，WebAPP是展示研究成果的有效工具，并且还能部署到网络上，服务于实际应用场景。ShinyAPP平台特性
java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO) Cb123456 VO TO BO POJO DAO
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MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法 Kai_Ge MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014，发现工具条上多了个手机开发的按钮，心生不爽就想弄掉他！结果发现Customize Persperctive失效！！有说更新下就好了，可是国内Myeclipse访问不了，何谈更新... so~这里提供了更新后的一下jar包，给大家使用！ 1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中 2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
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HttpClient|HttpClient请求详解 7454103 apache 应用服务器网络协议网络应用 Security
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访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因 aijuans struts2
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PHP如果自带一个小型的web服务器就好了 houxinyou apache 应用服务器 Web PHP 脚本
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NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
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谁在用Hadoop？ bingyingao hadoop 数据挖掘公司应用场景
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今天要把jar包打成exe，jsmooth和exe4j都用了。遇见几个问题。记录一下。两个软件都很好使，网上都有图片教程，都挺不错。首先肯定是要用自己的jre的，不然不能通用，其次别忘了把需要的lib放到classPath中。困扰我很久的一个问题是，我自己打包成功后，在一个同事的没有装jdk的电脑上运行，就是不行，报错jvm.dll为无效的windows映像，如截图最后发现
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cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件例如：在d：\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件，现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d：\wor
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Python 报错：IndentationError: unexpected indent daizj python tab 空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题，也有可能是tab和空格混用啦 Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里，缩进而非花括号或者某种关键字，被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
HttpClient 超时设置 dongwei_6688 httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分： 1. 建立连接超时，是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间 2. 读取数据超时，是指在建立连接后，等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间在HttpClient 4.x中如下设置： HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
小鱼与波浪 dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天，偶然间遇到了波浪。　　小鱼便与波浪在海面上游戏，随着波浪上下起伏、汹涌前进。　　小鱼在波浪里兴奋得大叫：“你每天都过着这么刺激的生活吗？简直太棒了。”　　波浪说：“岂只每天过这样的生活，几乎每一刻都这么刺激！还有更刺激的，要有潮汐变化，或者狂风暴雨，那才是兴奋得心脏都会跳出来。”　　小鱼说：“真希望我也能变成一个波浪，每天随着风雨、潮汐流动，不知道有多么好！”　　很快，小鱼
Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table dcj3sjt126com mysql
快速高效用：SET SQL_SAFE_UPDATES = 0；下面的就不要看了！今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时，执行一个更新的语句碰到以下错误提示： Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
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　　一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了，又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。　　如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你：初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性，将更多的时间花在了解语言本身（ECMAScript）。只在特定浏览器编写代码（Chrome/Fi
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深度学习入门（三）——线性代数和概率统计基础

线性代数和概率统计基础

微分方程

什么是微分方程

特解和通解

齐次微分方程

全微分方程

积分因子

刘维尔公式

常系数齐次线性微分方程

一阶微分方程

常微分方程的初值问题的解的存在唯一性定理

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微分方程组解的存在唯一性条件

欧拉方程

解矩阵和基解矩阵

皮卡序列构造

拉普拉斯变换

概率

什么是概率

什么是随机变量

蒲丰投针

分布函数

密度函数

二点分布和二项分布

伽马分布和指数分布、卡方分布

三大分布和正态分布

几何分布、超几何分布和二项分布

对数正态分布和正态分布

直方图和条形图

饼图与环形图

众数、中位数和平均数

偏度和峰度

特征函数和母函数

重期望

频率和概率

依概率收敛、依分布收敛、依概率1收敛

切比雪夫不等式和马尔可夫不等式

大数定律

中心极限定理

统计量

经验分布函数

格里纹科定理

样本偏度和样本峰度

估计量和估计值

无偏估计

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假设检验和区间估计

方差分析

回归分析

相关系数

参数最小二乘估计

回归模型、回归方程、估计的回归方程

总平方和、回归平方和、残差平方和

判断回归直线拟合的好坏

置信区间估计和预测区间估计

多重共线性

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