像素深度第7页

图片修复去除重影导致的图像模糊

传统工具PS是很难处理这类问题的，人工修复更是无法下手，需要对破损图像像素级重建。图像重建(imagerestoration)是去除错误像素建立正确像素的过程，是图像逆过程。

littlebird001·2024-09-08 17:39

Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用

1.Transformer框架Transformer是一种基础的深度学习模型架构，由Google于2017年提出。它引入了注意力机制（Self-Attention）

Funhpc_huachen·2024-09-08 17:38

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

“创始人模式“？Airbnb创始人分享

这场演讲引发了关于创业公司管理模式的深度思考，值得我们进一步探讨。BrianChesky的演讲主题是挑战传统智慧在经营大公司时可能造成的错误。

JasonLiu1919·2024-09-08 17:05

全排列问题（深度优化搜索）

7-1h0193.排列给定一个整数n，将数字1~n排成一排，将会有很多种排列方法。现在，请你按照字典序将所有的排列方法输出。输入格式:共一行，包含一个整数n。1≤n≤9输出格式:按字典序输出所有排列方案，每个方案占一行。输入样例:3输出样例:解释123132213231312321#includeintn=0;intbook[10]={0};intarr[10]={0};intsort(intx)

xiao_liu_zz·2024-09-08 17:34

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。

深度之眼·2024-09-08 17:03

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

博物馆实景复刻如何实现？需要哪些技术？

实景复刻虚拟博物馆是指通过采集线下真实博物馆场景的信息，利用三维建模技术、Web3D技术等，对博物馆进行1:1像素级还原，构建一个高度逼真的线上虚拟博物馆，在网络上呈现给公众。

jimumeta·2024-09-08 14:17

聊聊，IEEE论文的含金量！

IEEE论文的含金量在学术界被广泛认可，这主要体现在以下几个方面：学术价值：IEEE论文的学术价值体现在其研究内容的深度和广度上。这些论文通常涉及前沿的科学技术问题，提出创新性的理论、方法或实验结果。

AC学术中心·2024-09-08 14:12

丰盛日记20201027

换个角度，有些深度地去思考和看待问题。4.我欣赏自己的的灵

Hannah3377·2024-09-08 13:41

fpga图像处理实战-边缘检测（Roberts算子）

Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。

梦梦梦梦子~·2024-09-08 13:11

后续2

建议一：警惕成为过专过深的筒仓人，要成为既有专业深度，又能与多专业对接的hub人。原来我们所入职的企业，商业模式相对稳定，各个岗位分工明确，需要的是职能相对专一、业务精深的螺丝钉。

张文跃·2024-09-08 13:47

深度学习中的正则化技术：防止过拟合

引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

深度强化学习：智能体的学习与决策

引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势，通过智能体与环境的交互，使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

微软云技术深度解析与实战案例

微软云技术深度解析与实战案例在云计算的浪潮中，微软Azure凭借其强大的技术实力和丰富的服务种类，成为了众多企业和开发者首选的云服务平台。

我的运维人生·2024-09-08 11:26

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章

探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中，3D点云处理是一个至关重要的环节，因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。

尤琦珺Bess·2024-09-08 11:23

深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章

深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿，一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。

余靖年Veronica·2024-09-08 11:22

推歌

后来大家觉得我得跟摇滚还有嘻哈分开，我是走深度内涵的。所以之后的民谣变成了，“我知道我很穷，妹子那你愿不愿意跟我走？还是算了吧，他能给你更好的物质生活，我们要不就做个露水情人天亮就分开？

陌上卜如玉·2024-09-08 11:53

多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

AI大模型应用之禅·2024-09-08 10:51

深度学习-OpenCv的运用（4）

文章目录一、图像形态学二、图像形态学的基本概念三、形态学操作的主要类型四、代码实现1.图像腐蚀2.图像膨胀3.开运算-先腐蚀后膨胀4.闭运算-先膨胀后腐蚀5.梯度运算6.顶帽与黑帽五、总结一、图像形态学图像形态学是数学中研究形状、结构和变换的一个分支，在图像处理领域，它主要用于描述和分析图像中的形状和结构。图像形态学通过操作图像中的形状和结构元素（也称为内核或模板），来实现图像的分析、增强、去噪和

红米煮粥·2024-09-08 10:50

除了史诗级的音乐，为什么一定要看《波西米亚狂想曲》

全场高潮LiveAid，连饮料的摆放都和历史上几乎一样，可见电影想把致敬做到“像素级”。我之前看了一遍，影院上映后又看了一遍。有一说一

傅踢踢·2024-09-08 10:15

yolov8 模型架构轻量化 | 极致降参数量

模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。

机＿长·2024-09-08 08:05

mindie与mindspore是什么关系？

MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架。从字面理解，MindIE和MindSpore都能做推理，区别在哪？MindIE未开源，MindSpore已开源，原因是啥？

小乐快乐·2024-09-08 07:58

无人车搭载无人机技术详解

无人车搭载无人机技术，是近年来智能交通与无人机技术深度融合的产物，旨在通过集成两者的优势，实现更加灵活、高效的作业能力。

无人机技术圈·2024-09-08 06:51

【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str

博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。

高斯小哥·2024-09-08 06:18

OPPO 2024届校招正式批笔试题-后端（C卷）

括号嵌套层数是指在一个字符串中，以左括号“(”和右括号“)”形成的括号对的最大嵌套深度。输入描述一行两个整数n,r(1≤r≤n≤105)n,r(1≤r≤n≤10^5)n,r(1≤r≤n≤105)。

字节幺零二四·2024-09-08 05:13

深度学习项目实践——qq聊天机器人（transformer）（二）配置环境与部署

深度学习项目实践——qq聊天机器人（transformer）（二）配置环境与部署上一节我们讲解了qq聊天的原理和qq机器人的框架以及运行流程，这一节我们来讲怎么配置环境，部署qq机器人。

Linductor·2024-09-08 05:41

写不出来时，就多读读书吧

自从觉得应该多写深度文章时，就发现自己有时已经跟不上内容的更新了。于是开始调整自己的内容版块，比如加了自己的读书笔记。

心光宝爸·2024-09-08 04:33

版本匹配指南：PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系

版本匹配指南：PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！

高斯小哥·2024-09-08 03:58

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

元学习（meta learning）（一）

大部分的深度学习就是在不断的调整超参数，或者在决定网络架构，改变学习率等等。

前行居士·2024-09-08 02:48

halcon深度学习4：深度学习在 OCR的用法-deep_ocr_workflow解析

2、deep_ocr_workflow在深度学习中，只有一篇例子关于OCR就是这一篇，文中介绍了深度OCR模型的建立与使用（如果使用过计量模型的可以较好理解，就是建立模型→设置参数→导入图片→进

mlxg99999·2024-09-08 01:16

深入剖析 RabbitMQ：架构深度解析、原理细节与关键特性全面掌握

摘要：本文深入探讨了RabbitMQ这一开源消息代理的各个方面，包括其架构设计、工作原理、关键特性如延迟消息、死信队列、高可用性、消费限流、去重策略、消息持久化和事务性操作等。旨在为开发者和架构师提供全面的RabbitMQ知识，以助其在分布式系统中有效利用该技术。关键词：RabbitMQ,消息队列,分布式系统,延迟消息,死信队列,高可用性,消费限流,消息持久化,事务性操作一、引言在当今复杂的分布式

马丁的代码日记·2024-09-08 01:43

如何将TRIZ技术融入到智能家居的产品设计流程中？

智能家居作为现代科技与生活深度融合的产物，其产品设计不仅关乎技术实现，更需考虑用户体验、市场需求及未来发展趋势。下面，天行健六西格玛顾问将详细阐述如何在智能家居产品设计流程中有效应用TRIZ技术。

天行健王春城老师·2024-09-08 00:40

开源项目教程：Serverless Dev Tools 深度指南

开源项目教程：ServerlessDevTools深度指南sls-dev-toolsDevToolsfortheServerlessWorld-Issues,PRsand⭐️welcome!

史恋姬Quimby·2024-09-08 00:06

『深度解析』本金5千回血30万-精选文案

胡力·2024-09-07 23:10

【Rust日报】plotlars - Rust画图表的救星

Coric'sQuest-又一个Rust实现的游戏一个成型的幻想类像素2D游戏,很好玩。

Rust语言中文社区·2024-09-07 21:17

数字化：金融与实体经济融合的新范式

一味地提升效率，而忽略了金融根本的深度改变，所谓的效率提升只不过是一场闹剧而已。当互联网金融的闹剧退场，人们开始将更多地目光

孟永辉·2024-09-07 19:52

【图论】虚树 - 模板总结

************/structedge{intto,next;intval;};structVirtual_Tree{intn;//点数intdfn[N];//dfs序intdep[N];//深度

Texcavator·2024-09-07 19:32

版本匹配指南：Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系

版本匹配指南：Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！

高斯小哥·2024-09-07 18:29

Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图

这种卷积使每个像素的值与其相邻像素的值更加协调。一般来说，平滑滤波器将每个像素设置为其自身及其附近相邻像素的平均

亚图跨际·2024-09-07 17:21

今后QQ头像可能价值不菲？

这两件“重磅”作品放在电脑或手机屏幕上看的话，仅仅是两个像素

我是璐璐ll·2024-09-07 16:28

2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛（B题）深度剖析 | 建模完整过程+详细思路+代码全解析

问题1(1)解答过程题目要求建立一个基于纯方位无源定位的模型，用来确定某些位置略有偏差的无人机的精确位置。具体来说，编队中位于圆心的FY00无人机和其他两架发射信号的无人机的位置已知，被动接收信号的无人机通过接收到的方向信息（即夹角）来调整自身位置。我们可以通过极坐标系建模，在此过程中利用几何关系和方向信息来确定无人机的位置。整个建模过程包括以下步骤：1.问题几何描述与坐标系定义编队由10架无人机

star数模·2024-09-07 16:07

2024年MathorCup高校数学建模挑战赛（C题）深度剖析_建模完整过程+详细思路+代码全解析

问题1本问题属于时间序列预测问题，其目标是对未来一段时期内的信息进行预测。因此可以采用基于时间序列的回归模型进行货量预测。具体而言，将首先分析时间序列的性质，然后构建回归模型，最后利用模型对未来30天每天及每小时的货量进行预测。【算法原理】（1）时间序列的性质时间序列实际上是一种随时间变化的连续数据，其特点主要体现在两个方面：趋势性和周期性。趋势性是指时间序列数据在长期内呈现出的增长或减小的趋势，

Unicorn建模·2024-09-07 15:37

2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛（A题）深度剖析 _ 建模完整过程+详细思路+代码全解析

问题1解答过程1.1螺线运动的基本几何模型板凳龙的舞动路径为等距螺线。螺线是极坐标中一类常见曲线，其特点是半径随角度线性增加。我们可以用以下极坐标方程描述这条螺线：r(θ)=p2πθr(\theta)=\frac{p}{2\pi}\thetar(θ)=2πpθ其中，r(θ)r(\theta)r(θ)是螺线在角度θ\thetaθ处的半径，ppp是螺线的螺距。题目中给定螺距为p=55p=55p=55c

Unicorn建模·2024-09-07 15:05

活动火热报名中｜搜索进化论：基于大模型的企业级AI搜索

时间：2024/9/1313:30-17:30地点：阿里巴巴北京朝阳科技园C区，C-C2-B01圆月山庄本次活动中，我们将——深度剖析AI为搜索带来的机遇与挑战；现场演示阿里云如何助力企业构建AI搜索能力

阿里云大数据AI技术·2024-09-07 15:04

深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合

目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的

CristianoC·2024-09-07 14:39

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