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像素深度
python的图像融合及图像的类型转换学习笔记
当
像素
值255时,结果为对255取模的结果,例如:(255+64)%255=642.OpenCV加法运算另一种方法是直接调用OpenCV库实现图像加法运算,方法如下:目标图像=cv2.add(图像1,图像
yava_free
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我是大昭,2018~我们一起极致践行(5月16日)
【0516今日分享】极致践行清单001.仔细阅读,
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思考功夫要下在日常中,看一篇报告或论文,读一二遍只是知道大概皮毛。
正本
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2024-08-31 09:15
2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合
基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合,基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型,用于
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2024-08-31 07:13
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[opencv]DNN图像分类
在数字的世界中,一幅图像由多个点(
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2024-08-31 06:11
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DNN学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)
:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD目标检测(5)FasterRCNN目标检测资源链接(含源码)前言 还记得上学那会儿刚学完几个
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【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿
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1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
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快速使用transformers的pipeline实现各种
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目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
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008. 如何锻炼自己的深入思考能力
一个人的进步和提升,很多时候取决于是否会思考,是否有
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思考的能力。在众多书籍中的反馈,这能力其实也并非天生,是可以通过后天培养。1.独立思考的时间(离线模式)。设定每天专属的离线思考时间段。
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【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
【ShuQiHere】在
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学习的世界中,训练一个模型不仅需要时间,还需要大量的计算资源。比如,你已经花了几天时间训练一个模型,但突然间,电脑崩溃了,你的所有进度都丢失了。
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Phenaki——文本描述生成动画或视频,动态视频序列。
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【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
【ShuQiHere】卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是
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学习领域的一个里程碑。
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2024-08-31 01:02
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《即兴判断》❤读书笔记3
3、现代艺术是竹花4、喜清澈,不,喜清澈的
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所形成的,朦胧。不再叫清澈?那也不
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百度飞桨(paddle),是一个开源的
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学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例
怎么这么多名字都被占了
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第T10周:数据增强
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学习系列70:模型部署torchserve
1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
IE06
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2024-08-31 00:25
深度学习系列
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学习算法:卷积神经网络的原理与应用
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学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与
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学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器
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学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南
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学习技术的快速发展,特别是在计算机视觉领域的突破,我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO(Yo
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Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
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学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
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学习100问23:什么是前馈型神经网络
嘿,前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟!一、定义及原理这个小工厂呀,有个特别的工作方式。数据就像是原材料,从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢,这些数据一路向前,经过一个又一个隐藏层,就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后,数据到达输出层这个“成品出口”,变成了我们想要的结果。在这个过程中,数据只能一个劲儿地往前跑,可不能绕回来,就像一条单行道。比如说,如果我们
不断持续学习ing
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大模型是如何炼成的:揭秘
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本文将通过具体案例,带你走进
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二叉树的最小
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给定一个二叉树,找出其最小
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写得不好和零零散散的文章就不放在这里了:=================================================================音视频入门基础:
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FFmpeg源码分析
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他问题本质是问u子树内绝对
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Nothingville0v0
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AI中的核心概念解读:
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然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是
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学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。
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线段检测:Towards Light-weight and Real-time Line Segment Detection Towards Light-weight and Real【方法解读】
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线段检测实时目标检测3用于线段检测的M-LSD3.1网络架构(a)TP表示法(b)SoL增广总结3.2线段表示详细解析1.线段表示的重要性2.TP表示法3.位移向量4.坐标表示
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学习中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵
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基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过
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总融资超8700万美元,日均互动超30次,ElliQ如何以AI陪伴机器人驱动,重塑养老格局?
干货抢先看1.IntuitionRobotics公司自主研发的ElliQ机器人,
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集成了生成式人工智能技术,为老年用户提供个性化、贴心的陪伴服务,深受用户喜爱。
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学习赋能数据分析,联蔚盘云引领业务革新
一、引言随着大数据时代的到来,
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学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在
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学习领域的深厚积累,为企业提供高效、精准的数据分析解决方案,助力企业实现业务革新与增长。
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Python编码—掌握Python与Kubernetes:构建高效微服务架构
在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的
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与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。
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我写的不好又怎么了?
你可以说写的没有
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,没有深层次,但你不能很不屑的说能写出什么来。在我看来,只要你是个有思想的人,就能写出好文章。自身的亲身经历,职场生涯,个人的成长环境,亲人之间的感情。
青子入戏
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学习(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
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学习中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层,而不是使用
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学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。
walfar
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pytorch
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学习(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar
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2024-08-30 12:42
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学习实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
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PyTorch深度学习实战
深度学习
pytorch
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学习走向核心素养小学数学》读书第四期
逻辑推理:让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力,这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发,依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类:一类是从特殊到一般的推理,推理形式主要有归纳、类比;一类是从一般到特殊的推理,推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立,只能用来验证知识,不能
Lethe不迷糊
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2024-08-30 12:52
每日一句
我们谈一谈认知这个问题:我认为认知是有高度和
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之别的:所有的懒惰、放纵、自制力不足,其根源都在于认知能力受限换句话说:就是认知的高度决定了一个人自控力的强度;
阿雷说
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opencv学习(十一)之绘图函数
如Pointpt;pt.x=10;pt.y=8;或Pointpt=Point(10,8);其指向的是在图像中(10,8)位置的一个
像素
点。
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2024-08-30 10:25
OpenCV基础
opencv2/3基础教程
opencv直线
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opencv绘图函数
DOM节点统计
DOM的体积过大会影响页面性能,假如你想在用户关闭页面时统计(计算并反馈给服务器)当前页面中元素节点的数量总和、元素节点的最大嵌套
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以及最大子元素个数,请用JS配合原生DOMAPI实现该需求(不用考虑陈旧浏览器以及在现代浏览器中的兼容性
SeriousLose
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2024-08-30 10:23
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DOM
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自然语言处理(NLP)与机器学习:
深度
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自然语言处理(NLP)与机器学习:
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探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括:3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP
听忆.
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Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分,它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。下面我们将详细探讨Docker的主要网络模式及其实现机制。1.Docker网络驱动概述Docker提供了多种网络驱动,用于满足不同的网络需求。主要的网络驱动包括:-Bridge(桥接网络)-Host(主机网络)-None-
109702008
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学习】embedding的简单理解
文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入,将数据转换(降维)为固定大小的特征表示(矢量),以便于处理和计算(如求距离)。例如,针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量,使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离(例如,欧几里德距离)。embedding的主要目的是对(稀疏)特征进行降维,它降维的方式可以类比为一个全连接层(没有激活函数),通过
旅途中的宽~
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深度学习笔记
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梳理(上篇)
化工板块长期在A股市场坐“冷板凳”,尤其是2020上半年受到疫情影响,国际油价大幅下跌,行业开工率也很低,拖累整个板块维持震荡,看起来似乎是毫无想象力。但去年下半年以来,疫情好转,全球经济重启,油价的猛涨,化工品景气度迅速提升。并且国外疫情不断出现反复,导致部分海外化工装置遭遇不可抗力或停产,促进了咱们国内化工产品的海外订单需求进一步提升,像纺服、涂料、农药等出口占比大的行业,近一年的出口量明显增
王峰xmu
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2024-08-30 09:15
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营
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学习详解进阶Task02
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是
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学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。
z are
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2024-08-30 08:14
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