图像深度学习第10页

2025自学黑客（网络安全），一般人学不来

目录：一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习2.不要把深度学习作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择

程序员羊羊·2025-02-08 12:10

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。

gs80140·2025-02-08 11:00

ACC-UNet网络学习笔记（2023 MICCAI ）

同样，医学图像领域也发生了一样的变化，最具影响力的网络结构——U-Net已和Transformer相结合而被重新设计。

刘若里·2025-02-08 10:58

【AIGC调研系列】DeepSeek模型的优势和劣势

DeepSeek模型的优势主要包括：多模态能力：DeepSeek-VL能够在不丢失语言能力的情况下融入多模态能力，能够处理包括逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像等多种类型的数据，显示出其强大的通用多模式理解能力

来自太平洋的暖湿气流·2025-02-08 09:21

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

AI编程工具合集

GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-08 09:12

从零开始：OpenCV 图像处理快速入门教程

文章大纲第1章OpenCV概述1.1OpenCV的模块与功能1.2OpenCV的发展1.3OpenCV的应用第2章基本数据类型2.1cv::Vec类2.2cv：：Point类2.3cv：：Rng类2.4cv：：Size类2.5cv：：Rect类2.6cv：：RotatedRect类2.7cv::Mat类型2.8矩阵的基本运算2.8.1加法运算2.8.2减法运算2.8.3点乘运算2.8.4点除运算2

用心把天空锁住·2025-02-08 07:00

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

《一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇》关键词强化学习，医疗诊断，图像识别，数据预处理，算法优化摘要随着医疗技术的发展，医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。

AI天才研究院·2025-02-08 07:28

Python：谈谈常规滤波器(带通、低通、高通、带阻)的用法

滤波器通常用于音频、视频和图像处理等领域。

我不是哆啦A梦·2025-02-08 07:27

第11章《VTK图像处理》

在VTK中，2D图像处理主要涉及图像过滤、变换、渲染等内容。VTK通过vtkImageData处理2D图像，并提供了一系列的图像处理算法，如平滑、边缘检测、形态学操作等。

《雨声》·2025-02-08 06:52

Python + DeepSeek 完美结合：本地部署提效指南

随着生成式AI和深度学习技术的快速发展，如何将智能搜索工具与本地部署结合以提升效率成为了许多企业和开发者关注的重点。

Python测试之道·2025-02-08 06:50

AI大语言模型的全面解读

一、大语言模型的定义大语言模型是深度学习的应用之一，尤其在自然语言处理（N

草莓屁屁我不吃·2025-02-08 05:48

CTK 库教程：从入门到进阶

surgicalnavigation,andrelatedpurposes.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ct/CTK1.项目介绍CTK(CommonToolkit)是一个专注于生物医学图像计算的支持库

江奎钰·2025-02-08 05:17

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合SimAM和SKAttention形成全新的SKAM注意力机制和C2f_SKAM(全网独家创新)

1.SKAM介绍SKAM（SimAMandSKAttentionModule）注意力机制结合了SimAM和SKAttention的优点，能够在图像特征提取中表现出更为优异的性能。

小李学AI·2025-02-08 04:11

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果

AngeliaZ·2025-02-08 04:10

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

Link：https://arxiv.org/abs/1801.04381这篇文章是一篇关于MobileNetV2的学术论文，主要介绍了MobileNetV2的架构设计及其在图像分类、目标检测和语义分割任务中的应用

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

用skimage学习数字图像处理（003）：Skimage各模块初探（中）

，包括：metrics（评价指标）、transform（几何变换）、exposure（点变换）、filter（滤波）、restoration（复原）、morphology（形态学）等模块，这些内容对应图像处理领域中的底层技术

Jason 2008·2025-02-08 01:52

画化学结构式用InDraw，6个功能很实用

二、支持AI智能识别结构式图片InDraw的AI图像识别技术能够迅速解析复杂化学结构，无论是单个分子、多个分子，还是整个反应式，都能马上识别和转换；轻轻松松1秒画一个复杂结构式。

小鹰-上海鹰谷-电子实验记录本·2025-02-08 01:22

deepseek大模型-初探

引言：许多专家学者们对深度学习的工具属性日益敏感，并逐步分成了两派，一派觉得深度学习并不可靠，可能用来做一做行业应用尚可，但是对于科学问题的探索并不可靠；另一方面，大模型虽然精准性不足，但是在帮助人们理解和学习新知识以及做一些简单的规划任务上展现出惊人潜力

Robo-网络矿产提炼工·2025-02-08 00:43

我的AI工具箱Tauri版-CompositeIDPhoto合成最美证件照

CompositeIDPhoto合成最美证件照用户仅需上传一张样板证件照和任意一张人物照片，即可通过先进的图像处理和智能合成技术，生成风格统一、效果自然的高品质证件照。

Mr数据杨·2025-02-07 23:41

工具推荐：PDFgear——免费且强大的PDF编辑工具 v2.1.12

替换PDF内的图像，

李老头探索·2025-02-07 22:30

【工具篇】深度揭秘 Midjourney：开启 AI 图像创作新时代

家人们，今天咱必须好好唠唠Midjourney这个在AI图像生成领域超火的工具！现在AI技术发展得那叫一个快，各种工具层出不穷，Midjourney绝对是其中的明星产品。

再见孙悟空_·2025-02-07 21:59

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

在高级深度学习和机器学习模型的支持下，命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具，并将其应用到各行各业的智能平台中。

·2025-02-07 21:12

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

推荐5款提升面试成功率的AI工具：包含AI面试、AI写作、AI图像生成等

在当今瞬息万变的职场上，大学生们面临着前所未有的求职压力和竞争困境。就业市场的寒冬使得找工作变得愈加困难，许多年轻人感到迷茫和无助。在这种情况下，AI工具的出现为求职注入了新的活力。以“多面鹅”为核心的AI面试辅助工具，正是帮助我们应对这一挑战的重要伙伴。接下来，我将为大家推荐5款AI工具，助力你的求职之路。1.多面鹅官方网站：多面鹅核心优点：-模拟面试:多面鹅提供多种面试模式，模拟不同类型的面试

offer收割机小鹅·2025-02-07 19:49

自动驾驶领域成长方案

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习（监督学习、无监督学习、深度学习

树上求索·2025-02-07 18:42

使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-02-07 17:33

工具 | 蓝耘元生代智算云在本地部署DeepSeek R1模型详细教程

蓝耘元生代智算云账号注册与配置四、DeepSeekR1模型下载与准备4.1模型获取途径4.2模型文件结构与说明4.3模型预处理五、基于蓝耘元生代智算云的本地部署步骤5.1连接蓝耘元生代智算云5.2创建深度学习环境

xcLeigh·2025-02-07 15:22

torch库介绍

AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch是一个广泛使用的开源机器学习库，它提供了丰富的功能来支持深度学习研究和开发

codelyq·2025-02-07 15:22

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能

它旨在通过深度学习技术，提高搜索结果的相关性和准确性，以满足用户在海量数据

杭律沛Meris·2025-02-07 15:20

Python/torch/深度学习——numpy库

Python/torch/深度学习——numpy库文章目录Python/torch/深度学习——numpy库前言numpy库版本版本变化变化1numpy库安装前言关于Numpy库的碎碎念，想到点记录下numpy

eagle_Annie·2025-02-07 15:49

使用Aspose.Word在.NET中添加印章和替换业务数据

添加印章处理添加印章是在Word文档中插入图像或形状作为印章的过程。下面是使用Aspose.Word库添加印章的示例代码：//加载Word

雨夜思绪~静谧思考·2025-02-07 15:19

AIGC技术内幕：底层架构与工作原理

目录AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景底层架构1.代码建议模块2.代码审查模块3.项目管理模块工作原理结论AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景AI对话大师是一种基于深度学习的聊天生成语言大模型

牛肉胡辣汤·2025-02-07 15:48

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

python openai库讲解，以及如何调用deepseek的api

借助这个库，开发者能够轻松地在Python代码里调用OpenAI的API来完成文本生成、图像生成、语音识别等多种任务。

一念&·2025-02-07 14:42

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词：大语言模型，MoE架构，参数高效微调，分布式训练，模型压缩，推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels

AI架构设计之禅·2025-02-07 13:39

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化摔倒行为识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计5.3实时检测总结未来展望引言行人摔倒检测（FallDetection）系统

2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

【OpenCV插值算法比较】

INTER_LINEAR）3.双三次插值（INTER_CUBIC）4.区域插值（INTER_AREA）5.兰索斯插值（INTER_LANCZOS4）OpenCV插值算法比较在OpenCV中，插值算法常用于图像缩放

0010000100·2025-02-07 13:03

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露

敏叔V587·2025-02-07 11:52

OCR-Table：从扫描PDF中提取表格的利器

PDF中提取表格的利器项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/oc/ocr-table项目介绍OCR-Table是一个开源项目，专注于利用光学字符识别（OCR）技术从扫描的图像

蓬玮剑·2025-02-07 10:16

canny边缘检测

Canny算法通过一系列步骤来实现鲁棒的边缘检测，以下是其主要步骤的详细介绍：1.高斯滤波降噪由于边缘检测对噪声非常敏感，因此在进行边缘检测之前，通常需要对图像进行平滑处理以去除噪声。

万物琴弦光锥之外·2025-02-07 09:37

Halcon学习---光学字符识别（OCR）

1、text_line_orientationtext_line_orientation(Region,//输入文本行所在区域 Image,//输入图像 CharHeight

盾山狂热粉·2025-02-07 08:06

大模型元年：人工智能的“寒武纪大爆发”

一、从“专用”到“通用”：大模型开启AI新范式传统的人工智能模型往往是针对特定任务进行训练的“专用工具”，例如图像识别、语音识别等。而大模

小马过河R·2025-02-07 08:05

TPU编程竞赛系列｜第八届集创赛“算能杯“报名开启！

随着深度学习和物联网技术的深度融合，我们正迅速步入一个智能化的时代，为各种设备和系统提供了无限的可能性。在这个变革性的交汇点上，我们的

算能开发者社区·2025-02-07 08:34

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

与StableDiffusion相比，JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势：架构创新优势路径分离更高效：JanusPro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突

alankuo·2025-02-07 08:32

推荐频道

图像深度学习