【跑跑Github开源项目系列】基于YOLO的行人重识别系统

无线通信与人工智能技术与发展年度总结 Loving_enjoy 实用技巧人工智能信息与通信
2024年，无线通信与人工智能技术取得了显著的进步和突破，这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型，还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与人工智能技术在这一年发展的详细总结。####无线通信技术的飞速演进无线通信技术的历史可以追溯到19世纪末，意大利科学家马可尼成功实现无线电波传输，开启了无线通信的大门。然而，直到20世纪后期，无线通信技术才真正开始腾飞，从2G到5G不断演进，如
深度学习-图像数据标注工具使用（LabelImg和BBox） AI研习图书馆方法教程 LabelImg BBox 图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg（下载源码，需要编译）Windows和Linux系统可运行软件：http://tzutalin.github.io/label
探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！孔旭澜Renata
探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Labelbox是一款专为企业级客户设计的高级数据标注工具。它允许用户构建自己的定制标注界面（编辑器），提供强大的API和SDK，以适应各种复杂的数据标注需求。无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者，Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
GPU架构（1.2）--GPU SoC 中的 CPU 架构小蘑菇二号手把手教你学 GPU SoC 芯片智能电视
目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU，还集成了高性能的CP
大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）赵钰老师 ChatGPT python 人工智能语言模型深度学习数据分析 chatgpt 机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】小李很执着杂乱无章机器学习数据挖掘 python 人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比万俟淋曦 Some Insights 人工智能 AI 生成式人工智能大模型 LLM chatgpt 大语言模型
机器人、人工智能相关领域news/events（专栏目录）本文目录一、开源LLM是什么意思？二、开源LLM如何工作？2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好？4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法 BILLY BILLY YOLOv8系列 3d 目标检测 YOLO
参考文档：https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测（ObjectDetect
MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering UnknownBody Recommendation 人工智能
本文是深度学习相关文章，针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec：异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说，使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而，许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的，这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
LearnLM: Improving Gemini for Learning UnknownBody LLM Daily 语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章，针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM：提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息，而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例，我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导，其中培训和评估示例包括描述后续模型中
【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测码银支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机（SVM）和网格搜索（GridSearchCV）来预测学生的成绩，并通过调整参数来优化模型性能。数据集：公众号“码银学编程”后台回复：学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image mingo_敏 Paper Reading Deep Learning Instance Segmentation python 人工智能机器学习
深度学习论文:CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImageTheWinningSolutiontotheiFLYTEKChallenge2021CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImagePDF:https://arxiv.org/pdf/22
Python-OpenCV实现运动物体检测 HackDyno python opencv 开发语言 Python
Python-OpenCV实现运动物体检测运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以帮助我们识别并跟踪视频中的运动物体。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现基于帧差法的运动物体检测。导入库首先，我们需要导入所需的库：OpenCV和NumPy。importcv2importnumpyasnp读取视频我们将从视频文件中读取帧数据。可以使用cv2.VideoCapture函数打开
OpenCV中投影变换的代码实现 AI_dataloads opencv 计算机视觉人工智能
目录引言技术背景变换过程完整代码展示运行结果引言投影变换是计算机视觉和图像处理领域中常用的技术之一。它可以用于将图像从一个透视关系映射到另一个透视关系，常见的应用包括图像矫正、景深变化、以及虚拟实境的创建。本文将介绍如何使用OpenCV中的cv2.warpPerspective函数进行投影变换。技术背景投影变换的核心是使用一个3x3的变换矩阵，这个矩阵将源图像中的点映射到目标图像中的对应点。这个变
【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议（GAIIS 2025）】人工智能与信息安全的魅力禁默学术会议人工智能
重要信息时间：2025年2月21日-23日地点：中国杭州官网：http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开，紧密聚焦AI的热点和难点问题，深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面：数据安全：生成式人工智能通常需要大量的
《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》人工智能深度学习数据挖掘
在当今数字化时代，数据如潮水般涌来，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能（AI）技术的崛起，为解决这一难题提供了强大的工具。其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类：AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中，就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放，方便读者查找。比如在垃圾
大模型开发流程及项目实战辣椒种子机器学习人工智能
一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成，通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开
园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶快鲸智慧楼宇管理系统其他
内容概要园区智能化系统的出现，标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案，更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能，园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势，更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面，智能化系统能够实时监控并优化资源的配置，
DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统 Coderabo python DeepSeek R1
前言在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置：NVIDIAGPU（RTX3090或更高）+32GB内存+50GB存储空间最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+16GB内存+3
Meta首席科学家Yann LeCun预言：5年内AI架构将颠覆，当前大模型的4大核心缺陷机器小乙人工智能
✨引言：一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场，Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆（YannLeCun）抛出一个震撼观点：“当前的大语言模型（LLM）范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断，不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板，更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”（WorldModel）。作为Meta人工智能实验室负责人，
AI编程风潮下的生产力革命：从 Copilot 到 Trae 机器小乙 AI编程
AI编程风潮下的生产力革命：从Copilot到Trae前言在人工智能飞速发展的背景下，“AI编程”已经不再是概念炒作，而逐渐成为真实可落地的开发模式。从最初的GitHubCopilot到如今字节跳动的Trae，以及各种聚焦不同场景的AI编程产品如Cursor、Bolt.new、ReplitGhostwriter等，都在加速软件研发流程。本文将结合一些常见使用场景，并通过简短代码示例，让你对AI编程
【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍 Blankspace空白人工智能自然语言处理 transformer
TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran
昆虫机器人：从仿生设计到未来应用机器小乙机器人
目录引言：从科幻到现实的启示仿生昆虫机器人：技术突破与功能解析应用场景：农业与灾后救援的革新技术难点：微型机器人研发的挑战未来趋势：智能化与群体协作的潜力总结：昆虫机器人技术的广阔前景1.引言：从科幻到现实的启示还记得阿西莫夫的《奇幻之旅》吗？科学家通过微型潜艇进入人体进行探险，这种场景曾是科幻迷的梦想。如今，随着人工智能和仿生设计的发展，这些奇思妙想正在逐步成为现实。最近，《科学机器人》期刊的一
【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切大名顶顶人工智能人工智能 AI DeepSeek 程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型（LLM）研究领域正在迅速发展，每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
NameError: name ‘opencv‘ is not defined 两京一十三省的希望 opencv 人工智能 pycharm yolo 深度学习
NameError:name'opencv'isnotdefined错误通常意味着你在Python代码中尝试使用opencv但该名称未定义。这种情况通常发生在你尝试调用一个库或模块的功能，但没有正确导入它。如果你想使用OpenCV进行计算机视觉任务，你需要确保正确安装和导入opencv-python库。下面是一些步骤，帮助你解决这个问题。1.安装OpenCV首先，确保你已经安装了OpenCV库。在
Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南一个一定要撑住的学习者 #AI深度思考学习方法人工智能
文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法（Shadowing）——听力突破核武器****二、番茄工作法（Pomodoro）——时间管理手术刀****三、费曼技巧（FeynmanTechnique）——知识内化加速器****四、康奈尔笔记（CornellNotes）——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构 xiaoli8748_软件开发人工智能
以下是DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下：层数：61层，其中58层为MoE层。专家数量：每层有257个专家（1个共享专家+256个路由专家），整个模型共有14,906个专家。激活机制：每个Token激活9个专
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大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了Chrome浏览器删除网站cooki
当区块链遇见AI：智能合约如何驱动下一代 DApps 威哥说编程人工智能区块链 ai
随着区块链技术和人工智能（AI）在各自领域的迅速发展，二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。特别是在去中心化应用（DApps）领域，区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。智能合约（SmartContracts）作为区块链的核心组成部分，能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力，使得DApps的功能
如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1 知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程电脑
简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称，其推理能力与OpenAI的o1相当，甚至更好。目前，DeepSeek是免费使用的，这对用户来说是个好消息，但也带来了一些疑问。随着用户量的激增，他们如何管理服务器成本？硬件运行成本不可能便宜吧？这里最合乎逻辑的一点是——数据。数据是人工智能模型的命脉。他们可能以某种方式收集用
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log4j对象改变日志级别可批量的改变所有级别，或是根据条件改变日志级别。 log4j配置文件： log4j.rootLogger=ERROR,FILE,CONSOLE,EXECPTION #log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.FILE=org.apache.l
elk+redis 搭建nginx日志分析平台 ronin47 elasticsearch kibana logstash
elk+redis 搭建nginx日志分析平台 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢？首先，架构方面，nginx是有日志文件的，它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次，需要有个队列，redis的l
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持续集成是什么？我们为什么需要持续集成？持续集成带来的好处是什么？什么样的项目需要持续集成？... 持续集成(Continuous integration ,简称CI)，所谓集成可以理解为将互相依赖的工程或模块合并成一个能单独运行
数据结构哈希表(hash)总结永夜-极光数据结构
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建表后创建表的约束关系和增加表的字段百合不是茶标的约束关系增加表的字段
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