企业服务知识库知识管理深度学习第37页

深度学习/自动驾驶数据集大集合（目标检测/图像分割/语义分割/图像分类/）

深度学习和自动驾驶技术的发展离不开高质量的数据集，这些数据集对于训练和验证各种自动驾驶算法和模型起着至关重要的作用。

毕设阿力·2024-02-01 06:33

学习知识管理

学习做知识管理知识管理是个很庞大的体系，对输出有很大的带动，师姐讲过，知识积累，那么知识管理就是做好库的管理。

易芯闲沣清合·2024-02-01 05:03

深度学习环境配置超详细教程【Anaconda+Pycharm+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN】

在宇宙的浩瀚中，我们是微不足道的，但我们的思维却可以触及无尽的边界。目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、前言：二、Anaconda安装三、Pycharm安装四、CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的cuda3、安装CUDA11.2CUDAtoolkitDownload五、Cudnn安装1、cuDNN下载2

Enovo_你当像鸟飞往你的山·2024-02-01 04:54

英特尔正式发布OpenVINO™ 2023.3版本

OpenVINO™是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库，包含推断库，模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。

hyang1974·2024-02-01 04:19

深度学习之循环神经网络（基础）

循环神经网络简称为RNN，（之前讲到的卷积神经网络简称为CNN）。以前我们在使用全链接网络的时候，我们将这种网络叫做Dense或者是Deep。Dense链接指的是全链接的。我们输入的数据是数据样本的不同特征：x1，x2，x3....。对于气象报道，如果我们知道当前的温度和气压来预测现在有没有雨是没有意义的，因为我们要提前报道，拿到现在的数据来推理得到现在的结果是不能够的。所以我们要拿到之前若干天的

丘小羽·2024-02-01 02:04

总结机器学习3个时代的算力规律：大模型的出现改变了什么？

注意大约2010年的斜率变化，与深度学习的出现相匹配；2015年底出现了新的大规模趋势。预测机器学习领域的进展是很困难，其与行业、政策和社会中的参与者有着重要的相关性。十年后计算机视觉会好多少？

AI科技大本营·2024-02-01 02:04

人工智能、机器学习和深度学习，到底有什么区别？

人工智能、机器学习和深度学习的关系在智能科学领域，有一个初学者很爱问的问题：人工智能、机器学习和深度学习三者有什么联系和区别？这个是既简单又复杂的问题。这个问题是有标准答案的。

Finovy Cloud·2024-02-01 02:04

SpringBoot中处理校验逻辑的两种方式：Hibernate Validator+全局异常处理

最近正在开发一个知识库学习网站编程喵，需要对请求参数进行校验，比如说非空啊、长度限制啊等等，可选的解决方案有两种：一种是用HibernateValidator来处理一种是用全局异常来处理两种方式，我们一一来实践体验一下

哗哗的世界·2024-02-01 01:37

所有的知识管理，都是在浪费时间

学习知识时，最容易掉进的陷阱就是，所谓的知识管理。每个人都有管理知识的妄念。记得去年有一篇文章，叫《罗振宇的骗局》，当时刷爆了整个朋友圈。

春哥有话说·2024-02-01 01:45

文献速递：人工智能医学影像分割--- PSMA-PET 提升了基于深度学习的自动化CT肾脏分割技术

文献速递：人工智能医学影像分割—PSMA-PET提升了基于深度学习的自动化CT肾脏分割技术01文献速递介绍最近的研究表明，使用177Lu标记的前列腺特异性膜抗原（PSMA）的放射性药物治疗（RPT）对于治疗去势抵抗性前列腺癌是有益的

有Li·2024-02-01 00:26

人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸遮挡数据标注

综述我们在进行人脸属性识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会根据具体使用场景与需求用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据一般是没有人脸对应属性标注标签的。

彧侠·2024-02-01 00:33

【深度学习】【BN】batch normalization（批量归一化）详解

批量归一化（batchnormalization）开山之作：#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间：2015年训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。批量归一化是一种流行且有效的技术，尤其是可以加速深层网络的收敛速度。1、为什么使用批量归

忘却的旋律dw·2024-01-31 23:16

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

ChatGPTChatGPT在智能回复、语言准确性和知识库丰富度等方面都有一定优势。首先，ChatGPT是由OpenAI基于GPT-3.5架构训练而成，拥有庞大的语言模型和深度学习算法支持。

五味的编程日记·2024-01-31 22:39

多模态语义检索 | 基于 MetaSpore 快速部署 HuggingFace 预训练模型

随着深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音理解等领域不断取得创新性突破，越来越多的非结构化数据被机器进行感知、理解和加工。这些进展主要得益于深度学习的强大表征学习能力

momo_cb59·2024-01-31 22:11

计算机视觉深度学习训练推理框架

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言本文整理了一些深度学习训练推理框架，涉及计算机视觉、语音、时序任务上的框架，共计20多种。

小白学视觉·2024-01-31 21:50

快速入门存内计算—助力人工智能加速深度学习模型的训练和推理

存内计算：提高计算性能和能效的新技术传统的计算机架构是将数据存储在存储器中，然后将数据传输到计算单元进行处理。这种架构存在一个性能瓶颈，即数据传输延迟。存内计算通过将计算单元集成到存储器中，消除了数据传输延迟，从而提高了系统性能。什么是存内计算存内计算（Processing-In-Memory）是指在存储器内部直接进行数据处理的技术。存内计算的实现方式主要有两种：模拟存内计算：这种方法利用存储器单

一见已难忘的申公豹·2024-01-31 21:18

C语言实现通讯录(初级版)

前言在深度学习了一段时间C语言后，我们可以实现写一段通讯录功能来巩固已学的知识此篇文章旨在详解通讯路的基本实现，功能框架等等注：此通讯录存在一定的缺陷，下篇文章将会对其进行一定的优化一、通讯录的基本功能在上手写通讯录之前

Tlzns·2024-01-31 20:31

Tensorflow实战深度学习笔记一

特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。

独立开发者Lau·2024-01-31 20:13

BP图片降噪MATLAB代码

BP(BackPropagation)神经网络是一种常用的深度学习模型,可以用于图像降噪。主要步骤包括:构建BP神经网络模型。包括输入层、隐藏层和输出层。

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

【读点论文】Benchmarking chinese text recognition Datasets, baselines, and an empirical study，中文专题的字符识别

BenchmarkingChineseTextRecognition:Datasets,Baselines,andanEmpiricalStudyAbstract近年来，深度学习的蓬勃发展见证了文本识别的快速发展

羞儿·2024-01-31 18:49

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（CNN）

材料和方法今天继续使用MNIST数据。方法：这次使用的方法为卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络通过卷积层，池化层来做特征的提取，最后再连上全连接网络。卷积层卷积层就是通过多个filter来生成多张图片，其运算如图所示。池化层池化层就是对图像进行缩减采样，让保证数据特征的情况下减少计算开销。数据处理卷积神经网络和之前的处理不一样，要将图片转换为三维的（RGB），这里MNIST为灰度图，所以是二维的

罗罗攀·2024-01-31 17:40

故障诊断 | 一文解决，GRU门控循环单元故障诊断（Matlab）

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机器学习之心·2024-01-31 17:30

故障诊断 | 一文解决，BP神经网络的故障诊断（Matlab）

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机器学习之心·2024-01-31 17:30

漏洞分析|Atlassian Confluence 远程代码执行漏洞(CVE-2023-22527)

1.漏洞描述AtlassianConfluence是一款由Atlassian开发的企业团队协作和知识管理软件，提供了一个集中化的平台，用于创建、组织和共享团队的文档、知识库、项目计划和协作内容。

AttackSatelliteLab·2024-01-31 16:56

深度学习之caffe入门一一配置SSD中遇到的问题

用gitclone将代码下载下来之后,需要编译一下,如果之前编译过caffe,直接将之前的makefile.config文件粘贴到caffe-ssd的目录下即可.我将我的makefile.config文件贴出来,大家可以参考一下.##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingan

hhy_csdn·2024-01-31 16:49

基于Python的深度学习基础

深度学习将使用NumPy和Matplotlib这两种外部库Python有“解释器”和“脚本文件”两种运行模式Python能够将一系列处理集成为函数或类等模块NumPy中有很多用于操作多维数组的便捷方法类与对象变量是挂在对象身上的标签

程序媛了了·2024-01-31 15:35

中国新经济行业年度巅峰榜重磅揭晓，企企通荣膺「2023年中国企业服务年度企业」

由全球新经济第三方数据挖掘和分析机构艾媒咨询（iiMediaResearch）举办了“艾媒新消费盛典暨2024年中国消费趋势高峰论坛”，大会隆重揭晓“2023年（第八届）中国新经济行业年度巅峰榜”等系列奖项获奖名单，企企通荣膺“2023年中国企业服务年度企业

企企通·2024-01-31 15:34

故障诊断 | 一文解决，CNN卷积神经网络故障诊断（Matlab）

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机器学习之心·2024-01-31 15:09

金融风控Task2-数据分析

目的EDA（ExploratoryDataAnalysis）价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.了解变量间的相互关系

sunflowers11·2024-01-31 14:17

AI特训一：为什么要学习AI

AI利用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，能够分析大量的数据、识别模式、做出决策和预测AI有哪些强大之处·处理大量数据：AI能够处理和分析大规模数据，挖掘数据中的模式和洞察，从中获取有价值的信息和知识

我不是费圆·2024-01-31 14:14

机器学习强化学习深度学习的区别与联系

机器学习强化学习深度学习机器学习按道理来说，这个领域（机器学习）应该叫做统计学习（StatisticalLearning），因为它的方法都是由概率统计领域拿来的。

坠金·2024-01-31 12:10

如何做好阅读笔记搭建个人知识体系？

一、阅读笔记的重要性阅读笔记在个人知识管理中扮演着重要的角色。通过记录、整理和利用阅读笔记，可以帮助我们更好地梳理个人知识体系，提高阅读效率，并且能够为个人成长提供有力支持。

qintian0225·2024-01-31 12:07

机器学习和深度学习中的normalization(归一化)

在机器学习和深度学习中，normalization（归一化）是一种重要的数据预处理步骤，它的目的是改变数值数据的形式，以使其在一个固定的范围内，通常是0到1，或者使其均值为0，标准差为1。

实名吃香菜·2024-01-31 12:18

网络深度对深度学习模型性能有什么影响？

深度学习模型之所以在各种任务中取得了成功，足够的网络深度起到了很关键的作用，那么是不是模型越深，性能就越好呢？

jiandanjinxin·2024-01-31 11:35

深度学习主机购置及环境配置(Ubuntu18.04)

万事皆有因最近在学习机器学习，看到了深度学习这一部分。

飞天小小猫·2024-01-31 11:30

模型的收敛

在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。模型的收敛取决于多个因素，包括学习率、数据质量、模型架构等。

幸运小新·2024-01-31 11:56

工具系列(二) 解读使用VSCode与PyCharm连接远程服务器并创建容器进行代码调试

小酒馆燃着灯·2024-01-31 11:16

【深度学习】MNN ImageProcess处理图像顺序，逻辑，均值，方差

文章目录介绍Opencvnumpy等效的MNN处理介绍MNNImageProcess处理图像是先reisze还是后resize，均值方差怎么处理，是什么通道顺序？这篇文章告诉你答案。Opencvnumpy这段代码是一个图像预处理函数，用于对输入的图像进行一系列处理，以便将其用于某些机器学习模型的输入。cv2.imdecode(np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8),

XD742971636·2024-01-31 11:03

故障诊断 | 一文解决，LSTM长短期记忆神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断模型|Maltab实现LSTM长短期记忆神经网络故障诊断专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 11:32

深度学习之卷积神经网络

前言如果我们采用多层BP神经网络去训练1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话，就有101210^{12}1012个连接，也就是101210^{12}1012个权值参数。这训练量是很惊人的.卷积神经网络使用权值共享网络结构,降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积网络的“前世今生”卷积网络是一个生物神经网络.其的结论来源于一只猫.D.H.Hubel和T.N.Wi

懒猫gg·2024-01-31 10:35

基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-01-31 10:34

PaddleOCR安装教程，easyocr库安装记录

并可以此为契机学习深度学习。github：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/README_ch.md官网：

marytime·2024-01-31 10:04

【深度学习每日小知识】Precision 精度

Precision精度精度是机器学习（ML）中分类器或预测器准确性的度量。它被定义为分类器做出的真正正预测数与分类器所做的正预测总数之比。换句话说，真正正确的是正面预测的比例。精度是机器学习中的一个关键参数，因为它量化了分类器识别成功样本的能力。它有时与另一个称为召回的统计数据相结合，该统计数据被定义为真正的阳性预测与所有实际上为阳性的案例的比例。精确度和召回率是权衡取舍;例如，分类器的召回率可能

jcfszxc·2024-01-31 10:03

【深度学习每日小知识】Recall 召回率

Recall召回率召回率是机器学习(ML)中分类器或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说，它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。召回率是机器学习中的一个关键参数，因为它评估分类器识别成功案例的能力。它经常与另一个称为精度的指标一起使用，精度定义为真阳性预测与分类器所有阳性预测的比例。准确率和召回率可以相互抵消，召回率的增加可能会导致