图像分类综述

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。

·2025-01-22 16:34

语义缓存：提升 RAG 性能的关键策略

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）（RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践）技术已经成为构建高性能AI模型的重要基石。

大模型之路·2025-01-22 13:50

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络，结合CNN+RNN+Attention，作用各不相同互相配合参考：非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2s

Super_Whw·2025-01-22 05:48

Web前端学习重点笔记

第一章：Web前端开发技术综述第二章：HTML基础第三章：格式化文本与段落标记：标题字标记：大——小字体标记：水平线标记：段落缩进标记：默认5个字符位置拼音标记：何(he)原样显示标记：特殊符号：显示结果说明符号代码空格

HeHolly·2025-01-21 20:38

基于TSN的混合5G网络中的确定性通信研究需求与综述

ResearchDemandandReviewonDeterministicCommunicationinHybrid5GnetworksbasedonTSNMahmoudAlqudahUniversityofSiegenSiegen,Germanymahmoud.alqudah@uni-siegen.deRomanObermaisserUniversityofSiegenSiegen,Germa

神一样的老师·2025-01-21 14:41

战场物联网：通信挑战与最新解决方案综述

论文标题TheInternetofBattleThings:ASurveyonCommunicationChallengesandRecentSolutions作者信息RachelKufakunesu,HermanMyburgh,AllanDeFreitas论文出处DiscoverInternetofThings(2025)5:3|Theinternetofbattlethings:asurvey

神一样的老师·2025-01-21 12:57

网络安全态势感知技术综述

摘要：本文深入探讨网络安全态势感知技术，从其概念来源出发，详细阐述什么是网络安全态势感知，介绍态势感知的应用方向，并对华为的HiSecInsight与深信服的SIP两款典型产品进行剖析，旨在为相关领域人员提供全面且深入的技术认知。一、引言随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益复杂和严峻。网络安全态势感知作为应对这一挑战的关键技术，已成为保障网络空间安全的重要手段。二、网络安全态势感知的概念来源“

哥坐11路·2025-01-21 10:03

Erlang语言研究综述

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>摘要:本文前半部分主要是关于Erlang编程语言相关的内容；着重就一般学习编程语言的一般的关注点来阐述了Erlang编程语言的基本语法点，主要包括：Erlang的变量、Erlang的数据类型、Erlang的语句和Erlang编程语言的函数与模块四个方面；本文的后半部分主要就Erlang语言的并行化编程的实践：Erlang的并行化编程与Erlan

weixin_34233856·2025-01-21 09:56

竞技体育数据可视化与可视化分析综述

Asurveyofcompetitivesportsdatavisualizationandvisualanalysis竞技体育数据可视化与可视化分析综述研究背景：1、竞技体育的发展导致竞技体育数据的大规模产生

*小白*·2025-01-21 09:53

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、

大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

文献综述相关ChatGPT提示词分享

文献综述ChatGPT可以帮助提高文献综述的有效性和全面性。ChatGPT可以高效搜索和审查与宝子们课题研究相关的文献资料来源。

AIWritePaper官方账号·2025-01-21 00:02

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D

cda2024·2025-01-20 22:42

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

摘要：语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程，如树搜索和反思性思维。近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成

东临碣石82·2025-01-20 19:09

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

再理解 AI Agent - 经典案例和热门框架综述

本文为该课程的第二章（智能体综述及多智能体框架介绍)笔记）。文章目录0.温故而知新-再看AIAgent是什么1.一个AIAgent实例介绍-BabyAGI2.多智能体框架比较3.警告？

同学小张·2025-01-20 01:11

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。

wit_@·2025-01-19 16:50

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

数据增强方法及其工具

以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤，这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强

cxr828·2025-01-19 07:09

Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

大型语言模型的知识边界：综述摘要1引言2知识边界的定义3不良行为4知识边界的识别5缓解6挑战与前景7结论局限性摘要尽管大型语言模型（LLM）在其参数中存储了大量的知识，但它们在记忆和利用某些知识方面仍然存在局限性

UnknownBody·2025-01-19 03:52

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。

潜洋·2025-01-18 10:25

假新闻检测论文（24）A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques...

本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义：虚假或误导性新闻，或“假新闻”，是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。

weixin_41964296·2025-01-18 05:17

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型

YOLO大师·2025-01-18 02:59

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。

预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

【Go】：深入解析 Go 1.24：新特性、改进与最佳实践

新特性及改进综述HTTP/2协议支持（HTTP/2ProtocolSupport）非加密HTTP/2：现在可以通过配置Server.Protocols和Transport.Prot

寻找09之夏·2025-01-17 18:15

提示工程（Prompt Engineering）最全综述：本质、技术、最佳实践

提示工程（promptengineering），简而言之，是构建和优化输入提示以引导LLMs生成准确且富有洞察力的输出的艺术和科学。在LLMs的世界里，一个精心设计的提示就如同一位经验丰富的向导，能够引领模型穿越复杂的信息海洋，找到用户心中的答案。一、理解提示与提示工程（promptengineering）（一）提示的本质提示是我们输入给大语言模型以获取期望响应的信息。它的形式丰富多样，可以是一个

大模型之路·2025-01-17 14:13

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

MaximusCoder·2025-01-16 15:12

番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别

数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria

futureflsl·2024-09-16 09:46

遥感影像的切片处理

这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。

sand&wich·2024-09-16 06:23

AI论文题目生成器怎么用？9款论文写作网站简单3步搞定

其文献综述生成功

小猪包333·2024-09-16 05:14

腾讯发表多模态综述，一文详解多模态大模型

腾讯AILab发表了一篇关于多模态大模型的最新综述《MM-LLMs:RecentA

存内计算开发者社区·2024-09-15 21:57

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG

亚图跨际·2024-09-15 18:20

CV、NLP、数据控掘推荐、量化

主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测

海的那边-·2024-09-15 13:47

Apache HBase基础（基本概述，物理架构，逻辑架构，数据管理，架构特点，HBase Shell）

NoSQL综述及ApacheHBase基础一.HBase1.HBase概述2.HBase发展历史3.HBase应用场景3.1增量数据-时间序列数据3.2信息交换-消息传递3.3内容服务-Web后端应用程序

May--J--Oldhu·2024-09-15 12:33

《中国特殊教育》

刊物名称《中国特殊教育》刊号国内CN11-3826/G4国际ISSN1007-3728投稿须知1．征稿范围及各类稿件的要求特殊教育与心理学研究各领域的实证研究、综述、教学改革研究等，具体研究领域包括全纳教育

专注知识产权服务13937636601·2024-09-15 08:34

概率图模型（PGM）综述

RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系：贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc

医学影像处理·2024-09-14 08:21

Python：100行完成属于你的第一个贪吃蛇

目录综述制作前的分析任务分析对象分析编程思路分析代码块引用定义变量函数函数一：change（x，y）函数二：inside_map()函数三：inside_snake()函数四：deffruit_appear

ling1s·2024-09-13 17:15

pygame制作贪吃蛇

目录综述制作前的分析面向对象和面向过程对象相关（地图，蛇，食物）地图和墙体的绘制蛇的绘制食物的绘制总结代码游戏的基础（gamebase.py）引用一些基础参数的设置颜色点类（方块元素）文本类游戏主体（snake.py

ling1s·2024-09-13 17:14

综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”

该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”

arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）

本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率，并生成混淆矩阵，将其中每一个错误的图片并保存下来。语言：python实现方式：pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所

难得北窗高卧·2024-09-12 01:00

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

简介图像分类对网络结构的要求，一个是精度，另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。resneXt：分组卷积，降低了网络参数个数。densenet：密集的跳连接。

dfj77477·2024-09-11 20:55

写论文不再头秃！教你用ChatGPT一天搞定初稿！

想象一下，你一边悠闲地喝着咖啡，一边对着电脑发号施令：“帮我写个引言，顺便再给我整理下文献综述，对了，别忘了结论！”而屏幕那头的Ch

芙蓉姐姐陪你写论文·2024-09-11 18:39

【系统分析师】-安全体系

考点综述(1)综合知识:包括加密密钥和公开密钥算法:计算机病毒及防治技术计算机犯罪基本概念与防范措施、入侵检测与防范、系统访问控制技术;信息删除、修改、插入和丢失;伪造与重放攻击的防止;SHA、MD5;

宣晨光·2024-09-11 16:54

P2P网络介绍

Peer-To-Peer综述第1章Peer-To-Peer介绍罗杰文中科院计算技术研究所最近几年，Peer-to-Peer(对等计算，对等网络，简称P2P)迅速成为计算机界关注的热门话题之一，财富杂志更将

mazidao2008·2024-09-10 11:32

从论文综述写作全攻略避坑指南

大家好，感谢关注。我是七哥，一个在高校里不务正业，折腾学术科研AI实操的学术人。关于使用ChatGPT等AI学术科研的相关问题可以和作者七哥（yida985）交流，多多交流，相互成就，共同进步，为大家带来最酷最有效的智能AI学术科研写作攻略。经过数月爆肝，终于完成学术AI使用教程，估计也有个50万字的详细操作指南。跟着一步一步操作，借助ChatGPT做学术、干科研、写论文、课题申报都变得超简单。欢

智写AI·2024-09-10 05:48

基于深度学习的对抗样本生成与防御

这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

sv标准研读第二章-标准引用

书接上回：sv标准研读第一章-综述第2章标准引用以下所引用的文件对于本标准的应用是必不可少的(即必须被使用，因此在文本中引用了每一个所引用的文件并解释了其与本标准的关系)。

yunduor909·2024-09-08 22:10

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