企业服务知识库知识管理深度学习第78页

深度学习基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip

1、Anchorbase和Anchorfree1.1AnchorbaseAnchorbase，译为基于锚点的一个物体检测方法，也可以叫做基于一组预定义的框模型会预测每个锚点是否存在对象，并预测需要对锚点进行的调整以更好地适应该对象Anchorbase物体检测方法：FastR-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet1.2AnchorFreeAnchorFree，无锚点方法则不依赖于预定义的锚点

机器学习杨卓越·2024-01-07 23:13

Priors in Deep Image Restoration and Enhancement: A Survey

深度学习(DL)最近被应用于图像恢复和增强。由于深度

通街市密人有·2024-01-07 23:12

java毕业设计知识管理系统Mybatis+系统+数据库+调试部署

java毕业设计知识管理系统Mybatis+系统+数据库+调试部署java毕业设计知识管理系统Mybatis+系统+数据库+调试部署本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：ideaeclipse

在的扣1科技·2024-01-07 21:20

《知识管理》听课笔记整理---效率、实践、管理（上）

其实，一直在努力的写文。即使是随性的散文也想着能不能尽量写优美点，表达的能不能更清楚点，用笔来思想、用笔来说话，以弥补笨口拙舌的缺陷。但很遗憾，自己的知识储备不够，更没有足够的见识。如果写文总似挤牙膏一般，迟早有一天会失去原本作文的乐趣。2020年还是先从学习入手吧，坚持练笔而不是为赋新词强说愁般的写别扭的文。上传课程截图之前先发一张罗胖的图，这是‘得到’团队反复强调的一个理论，也是我现在必须正视

周游时光_·2024-01-07 21:30

【每日论文阅读】生成模型篇

随着边缘智能和深度学习的

prinTao·2024-01-07 21:12

机器学习周刊第二期：300个机器学习应用案例集

大家好前文：机器学习项目精选第一期继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。

机器学习算法与Python实战·2024-01-07 21:37

鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法

一、介绍鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（‘墨鱼’,‘多宝鱼’,‘带鱼’,‘石斑鱼’,‘秋刀鱼’,‘章鱼’,‘红鱼’,‘罗非鱼’,‘胖头鱼’,‘草鱼’,‘银鱼’,‘青鱼’,‘马头鱼’,‘鱿鱼’,‘鲇鱼’,‘鲈鱼’,‘鲍鱼’,‘鲑鱼’,‘鲢鱼’,‘鲤鱼’,‘鲫鱼’,‘鲳鱼’,‘鲷鱼’,‘鲽鱼’,‘鳊鱼’,‘鳗鱼’,‘黄鱼’,‘黄鳝’,‘黑鱼’,‘龙头鱼’）

　子午·2024-01-07 21:33

[深度学习]Part1 Python学习进阶Ch23爬虫Spider——【DeepBlue学习笔记】

本文仅供学习使用Python高级——Ch23爬虫Spider23.爬虫Spider23.1HTTP基本原理23.1.1URI与URL23.1.2超文本23.1.3HTTP和HTTPS23.1.4HTTP请求过程23.1.5请求23.1.6响应23.1.7网页的组成23.1.8节点数及节点之间的关系23.1.9选择器23.1.10流程回顾23.1.11能抓怎样的数据23.1.12JavaScript

LiongLoure·2024-01-07 21:25

如何解决大模型的「幻觉」问题？

处理大型模型（如深度学习模型）中出现的幻觉问题，通常指的是模型产生错误的、不切实际的或无意义的输出。这类问题通常与过拟合、训练数据不足或质量不高以及模型架构的不适当有关。

终将老去的穷苦程序员·2024-01-07 20:34

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 | 数学建模

文章目录每日一句正能量前言深度学习面临不可解释的重大挑战将因果引入机器学习是解决可解释性、稳定性的重要途径因果推断与机器后记每日一句正能量没有人可以打败你，除非你先打败自己。

想你依然心痛·2024-01-07 20:03

工智能基础知识总结--什么是Transformer

Transformer是什么Transformer是Google在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中所提出的一种Seq2Seq的模型，该模型完全的抛弃了以往深度学习所使用的

北航程序员小C·2024-01-07 20:49

深度学习中的稀疏注意力

稀疏注意力文章目录一、稀疏注意力的特点1.单头注意力（Single-HeadAttention）2.多头注意力（Multi-HeadAttention）3.稀疏注意力（SparseAttention）二、稀疏注意力的示意图三、与FlashAttention的区别总结一、稀疏注意力的特点DeepSpeed有很多不错的功能：TrainingOverviewandFeatures-DeepSpeed其中

JOYCE_Leo16·2024-01-07 20:15

自然语言处理

以下是7节课，可帮助您开始使用Python中的自然语言处理深度学习并提高工作效率：第01课：深度学习和自然语言第02课：清理文本数据第03课：词袋模型第04课：词嵌入表示第05课：学习嵌入第06课：对文本进行分类第

闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:27

LLM漫谈（二）| QAnything支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统

一、QAnything介绍QAnything(QuestionandAnswerbasedonAnything)是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。

wshzd·2024-01-07 19:15

归纳偏置，深度学习，和图网络

https://mp.weixin.qq.com/s/rzFtpI28XbyxONh5X0PvawRelationalinductivebiases,deeplearning,andgraphnetworksarXiv:1806.01261[pdf,other]40页pdfRelationalinductivebiases,deeplearning,andgraphnetworksAuthors:

Valar_Morghulis·2024-01-07 19:22

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统【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·2024-01-07 19:13

深度学习在机器视觉领域的应用：分类、目标检测与语义分割

随着深度学习技术的不断进步，机器视觉领域已经发生了革命性的变化。深度学习的算法在图像和视频的理解上展现出了前所未有的效果，尤其在图像分类、目标检测和语义分割这三个核心任务上取得了显著的成就。

机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-07 19:57

动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(3)

一、深度学习硬件-CPU和GPU芯片：IntelorAMD内存：DDR4显卡：nVidia芯片可以和GPU与内存通信GPU不能和内存通信1.CPU能算出每一秒能运算的浮点运算数（大概0.15左右）1.1

一天的大太阳·2024-01-07 18:46

人工智能（AI）技术对游戏引擎发展的影响与挑战

例如，通过深度学习算法，游戏世界可以实现更加真实复杂

I'm an Engineer·2024-01-07 18:40

25.快来围观：小学数学深度学习的教学设计（一）

最近一直在读《深度学习·走向核心素养》(学科教学指南·小学数学）。通过阅读了解了“深度学习”和“小学数学深度学习”的内涵，那么如何进行小学数学深度学习的教学设计呢？今天就分享这个话题。

教育无痕郑帅·2024-01-07 18:48

2020我做了这些，又一年忙忙碌碌的过去了

1.2020年读了12本书深度学习、人物传记、人生哲理、育儿成长、绘画手绘，给自己定了很多范围，包括地理、历史方面的书，不过这些实在看不进去。一年50本书得目标，不说了。。。

今夜有流萤·2024-01-07 18:05

课改风向标有关重点

教师成为了课堂教学的高水平设计者3、有路径的学，有方法的学，让学习逐步变成一种可以自动化运行的习惯强调自学4、自读教科书，自己发现问题，提出问题，尝试探索解决问题5、四个导向从学习者中心走向学习中心从关注真实学习走向关注深度学习从碎片化学习走向整体化

姗姗心语·2024-01-07 17:23

轻松搭建企业知识库：10款必备工具推荐

企业知识库作为一种有效的知识管理工具，可以帮助企业将分散的知识整合在一起，方便团队成员快速查找、学习和共享。

LookLook同学·2024-01-07 17:20

第四周-P4猴痘识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/Nb93582M_5usednAKp_Jtw)中的学习记录博客**>-**参考文章：[Pytorch实战|

weixin_46559155·2024-01-07 16:18

2020-12-09-win10下GTX3060TI+CUDA+cudnn+pytorch1.7.0安装

最近公司新配置了一台AI工作站，显卡用的刚发售的3060Ti，之前做的深度学习环境镜像中的cuda是10.1的，没法用了，就重新配置了一下环境，在这里做个记录，顺便给有需要的朋友看。

RoterDL·2024-01-07 15:56

手势识别+人脸识别+姿态估计（关键点检测+教程+代码）

以下是一些可能用到的方法和技术：手势识别基于深度学习的手势识别基于深度学习的手势识别是目前最流行的方法之一。

阿利同学·2024-01-07 14:54

yolov8人脸识别-脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。

阿利同学·2024-01-07 14:53

3D人体姿态估计（教程+代码）

3D人体姿态估计是指通过计算机视觉和深度学习技术，从图像或视频中推断出人体的三维姿态信息。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用潜力，如人机交互、运动分析、虚拟现实、增强现实等。

阿利同学·2024-01-07 14:51

[C#]使用sdcb.paddleocr部署v4版本ocr识别模型

【官方框架地址】https://github.com/sdcb/PaddleSharp【算法介绍】PaddleOCR，全称为PaddlePaddleOCR，是PaddlePaddle深度学习平台下的一款强大的光学字符识别工具

FL1623863129·2024-01-07 14:17

[C#]winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测

【官方框架地址】https://github.com/ViewFaceCore/ViewFaceCore【算法介绍】SeetaFace6是由中国科技公司自主研发的一款人脸识别技术，它基于深度学习算法，能够快速

FL1623863129·2024-01-07 14:17

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络，与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络的优势在于可以直接对原始图像进行特征提取，避免了复杂的处理过程。随着LeNet-5网络成功应用在手写数字识别领域，卷积神经网络已成为计算机视觉的研究热点。本文主要介绍卷积自编码器（ConvolutionalAuto-Encoder,CAE）的基本结构与工作原理。目

洋洋Young·2024-01-07 13:18

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——雷达数据集处理

雷达原始数据是时域非平稳信号，快速傅里叶变换（FastFourierTransformation,FFT）不能很好地提取微多普勒效应的模式特征。因此短时傅里叶变换（ShortTimeFourierTransformation,STFT）被应用于雷达信号的时频谱分析。本文主要介绍雷达数据集的预处理过程，包括时频谱图的中值滤波与SVD分解。目录1数据集处理1.1中值滤波1.2SVD分解

洋洋Young·2024-01-07 13:48

DeepChem教程 6:图卷积

处理分子数据有一个最为强大的深度学习工具。原因是分子可以很自然的看作图。注意，这类的标准的化学图形我们从高中就开始用于可视化分子作为图。在本教程的后一部分，我们将更详细的探求这种关系。

lishaoan77·2024-01-07 13:13

使用pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集

superpoint与superglue的组合可以实现基于深度学习的图像配准，官方发布的superpoint与superglue模型均基于coco数据训练，与业务中的实际数据或许存在差距，为此实现基于开源的

万里鹏程转瞬至·2024-01-07 12:45

LLM——检索增强生成RAG

工作原理检索阶段：当给定一个问题或者提示时，RAG首先会在一个大规模的知识库中检索出相关的文档或

bulingg·2024-01-07 12:39

鸟类分类、鸟类声音相关深度学习数据集大合集

地理探险家·2024-01-07 11:00

大创项目推荐深度学习图像风格迁移 - opencv python

文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-01-07 11:53

生成式AI如何重塑开发流程和开发工具

一、生成式AI简介生成式AI是指利用机器学习、深度学习等技术，从大量数据中学

前端御书房·2024-01-07 10:38

PEFT: 在低资源硬件上对十亿规模模型进行参数高效微调

1引言最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如GPT-3、BERT等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。

智慧医疗探索者·2024-01-07 10:06

PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】

我们可以将其转化为一个优化问题，先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中，然后使用神经网络来逼近方程的解，这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。

深度之眼·2024-01-07 10:13

时空预测方向最新研究成果汇总，附13篇必看顶会论文

常见的时空预测方法包括基于统计模型的方法、机器学习方法和深度学习方法等。在刚刚过去的2023年间，时空预测相关的工作有了许多突破性进展，且在多个实际应用场景中得到

深度之眼·2024-01-07 10:12

论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习

作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别联合学习（Jointlearning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型

开放知识图谱·2024-01-07 09:38

论文浅尝 | 基于属性embeddings的跨图谱实体对齐

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生，研究方向为知识库问答。

开放知识图谱·2024-01-07 09:36

1.台湾大学李宏毅老师课程一览

from=search&seid=4475061887462737619深度学习的三部曲课程大纲基础结构全连接层（FullyConnectedLayer）循环结构（RecurrentStructure）

SpareNoEfforts·2024-01-07 09:10

服务器GPU温度过高挂掉排查记录

服务器GPU挂掉跑深度学习的代码的时候发现中断了。

--believe·2024-01-07 09:23

深度学习就是把新知缝进旧有知识体系的过程

101/365《认知觉醒》读书笔记每天早上，送完孩子之后做家务的时间，我都会打开微信读书，或者是喜马拉雅，或者樊登读书，来听一段书。今天听到的是《认知觉醒》这一本书，里面有很多自己一听就觉得干货很多的文段，但是到最后我却记不得其中详细的文字。但是有一个触点让我印象特别深刻，书中说深度的学习其实就像不断地缝扣子，把新的知识缝进原有的知识体系。书中有说曾经有一位优秀的大咖也是如此做的。我反思了一下我之

蒙蒙简·2024-01-07 08:20

深度学习代码20240102

importtorchfromtorchimportnn#搭建神经网络classTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self).__init__()#在Tudui类的构造函数中调用其父类的构造函数，以确保执行父类的初始化操作#通过super(Tudui,self).__init__()，我们获取了Tudui类的父类对象，#然后调用了该父类的

湘溶溶·2024-01-07 07:55

深度学习中的反向传播数学计算过程

反向传播的数学计算过程1计算关于X关于的雅可比矩阵2计算各分量的偏导和**/**v投影各方向上的累加和3确定最终分量的梯度计算表达式4y.backward(v)根据函数中有无参数v进行计算====================================================================================分割线假设：X=(x1,x2,x3)Y=2*

大小猫吃猫饼干·2024-01-07 07:25

深度学习｜交叉熵

文章目录什么是交叉熵如何构造信息量的函数关于C1C_1C1参数的选择关于C2C_2C2参数的选择一个系统的熵如何比较两个系统的熵交叉熵在神经网络中的应用参考什么是交叉熵熵是用来衡量一个系统的混乱程度，混乱程度也其实代表着整个系统内部的不确定性。信息量并不是指任意一种信息的量，它是指有助于减少系统内部不确定性的信息的量的大小。也就是说信息量越大，系统混乱程度越小，熵也就越小。而接下来的问题是怎么去衡

晓源Galois·2024-01-07 07:49

推荐频道

企业服务知识库知识管理深度学习

深度学习 基本理论 3 ：之物体检测（Anchor base/NMS/softmax/损失函数/BCE/CE/zip