处理器深度学习人工智能

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

《AI驱动的网络安全工具，能否让传统手段“下岗”？这篇文章来告诉你！》

伴随人工智能（AI）技术的迅猛发展，AI驱动的网络安全工具如雨后春笋般涌现，在为网络安全领域带来革新曙光的同时，也引发了一场激烈讨论：这类新兴工具会完全替代传统安全手段吗？
·2025-02-07 13:21

大模型时代，如何做好技术储备开启求职之路

大模型时代，如何做好技术储备开启求职之路在科技飞速发展的当下，DeepSeek的爆火成为了人工智能领域的一个现象级事件。
敏叔V587·2025-02-07 12:59

AI 赋能医疗：重塑医疗保健的未来

人工智能（AI）正在迅速改变各行各业，而医疗保健领域尤为突出。AI技术的进步为医疗保健带来了前所未有的机遇，有望提高诊断准确性、加速药物研发、改善患者护理，并最终重塑医疗保健的未来。
HelloZheQ·2025-02-07 12:24

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

它们各自在人工智能和大数据处理领域大放异彩，而当这两者相遇，又会碰撞出怎样的火花呢？让我们先来分别认识一下大模型和Spark。
敏叔V587·2025-02-07 11:52

DeepSeek与Excel实现自动化办公：从基础到进阶的全面指南

随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek这类先进的AI工具为Excel的应用带来了全新的突破，尤其是在实现自动化办公方面，两者的结合展现出了巨大的潜力。本教程将深入探
CodeJourney.·2025-02-07 09:11

AI剧本创作：电影和电视产业的新工具

1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的飞速发展，AI在电影和电视产业中的应用日益广泛。从剧本创作、场景渲染到演员表演辅助，AI正逐步成为影视制作的重要工具。
AI大模型应用之禅·2025-02-07 09:08

大模型元年：人工智能的“寒武纪大爆发”

2023年，注定被载入人工智能发展的史册。这一年，以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世，掀起了一场席卷全球的科技风暴。
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！

近日，第八届全国大学生集成电路创新创业大赛正式开幕，"算能杯"以基于TPU处理器的边缘计算系统设计为赛题，围绕算能提供的多款TPU硬件，展开软硬件协同设计，创新开发算法及探索新兴应用。
算能开发者社区·2025-02-07 08:34

快速上手——.net封装使用DeekSeek-V3 模型

随着人工智能技术的飞速发展，AI在各个领域的应用越来越广泛。无论是自然语言处理、图像识别，还是智能推荐系统，AI都在改变着我们的生活和工作方式。在这个新春
webmote·2025-02-07 06:22

DeepSeek开源引擎引爆央国企AI革命：一场自主可控的“智能突围战“

2023年国资委《中央企业人工智能专项行动计划》明确要求：到2025年央企AI应用普及率需超90%。
Light60·2025-02-07 05:43

产品经理的人工智能课 02 - 自然语言处理

产品经理的人工智能课02-自然语言处理1自然语言处理是什么2一个NLP算法的例子——n-gram模型3预处理与重要概念3.1分词Token3.2词向量化表示与Word2Vec4与大语言模型的交互过程参考链接大语言模型
平头某·2025-02-07 05:12

Python中的GRU模型

Python中的GRU模型近年来，深度学习的发展给人工智能带来了新的突破。
NoABug·2025-02-07 04:37

探秘 DeepSeek：AI 领域的创新力量

在当今人工智能飞速发展的时代，新的技术和公司不断涌现，其中DeepSeek以其独特的技术和迅猛的发展态势，成为了AI领域备受瞩目的焦点。今天，就让我们一同深入了解这家公司。
秉寒·2025-02-07 04:35

文武双全！为什么数据分析师需要既懂业务又懂技术

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！
R3eE9y2OeFcU40·2025-02-07 04:35

LeetCode - #197 Swift 实现找出温度更高的日期

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java
网罗开发·2025-02-07 04:33

ARM与x86架构：现代计算的两大支柱

高通：高通的Snapdragon系列处理器广泛应用于Android智能手机和平板电脑。三星：三星的Exynos系列芯片也基于
文堅·2025-02-07 04:32

一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？

然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经
幸运 lucky·2025-02-07 03:28

在本地运行DeepSeek Janus 系列，DeepSeek Janus 系列用于图像理解和生成的统一多模态 AI

简介人工智能正在快速发展，多模态模型正在彻底改变机器理解和生成内容的方式。
知识大胖·2025-02-07 02:54

yolov11目标检测与跟踪+区域识别+车道线流量计数

通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。问题陈述在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。
QQ_1309399183·2025-02-07 02:23

2024年技术总结与2025年最有潜力的技术发展方向

从人工智能到量子计算，从物联网到区块链，各项技术都取得了显著突破。本文将回顾2024年的关键技术成果，并展望2025年的技术发展趋势，附加一些具有代表性的开源项目例子，供大家参考。
Allen-Steven·2025-02-07 02:23

探索程序员职业赛道：中国行业发展趋势与市场需求分析

目录写在开头1.中国行业发展趋势与市场需求分析1.1.前端开发1.2.后端开发1.3.数据科学与人工智能1.4.区块链技术1.5软件工程与项目管理1.6嵌入式开发与物联网2.如何选择适合自己的职业赛道写在最后写在开头作为程序员
theskylife·2025-02-07 02:49

神经网络Neural Networks概述

人工智能（AI）是一类非常广泛的问题，它旨在通过计算机实现类似人类的智能。机器学习（ML）是解决人工智能问题的一个重要方法。
种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】从计算机基础到HTML开发：Web开发的第一步

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。著名专家进行特邀
禁默·2025-02-07 00:07

《人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力》

#人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？
柚乐·2025-02-06 23:03

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。
我就是全世界·2025-02-06 22:24

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM

UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap作者：ShiruiPan摘要LLMs，例如chatGPT和GPT4，由于其涌现能力和泛化性，对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击
笨cc·2025-02-06 22:23

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层（必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

8086系统的内存空间分配

00000-9FFFF；ROM（ReadOnlyMemory,ROM)访问地址空间：F0000-FFFFF；因为8086加电通电或者复位时CS=0xFFFF,IP=0x0000,位于物理地址0xFFFF0;处理器取指令执行的自然顺序是从内存的低地址往高地址推进
weixin_30823833·2025-02-06 21:19

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端，可以无缝地在Gluon（动态图）和Symbolic（静态图）模式之间转换，以提供灵活性和速度。
零 度°·2025-02-06 21:48

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

注意力机制原理注意力机制源于人类视觉系统的选择性注意能力，是深度学习领域的一项关键技术。它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。
清风AI·2025-02-06 21:47

Apache MXNet 深度学习框架教程

ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler
娄妃元Kacey·2025-02-06 21:17

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1
盼小辉丶·2025-02-06 21:15

MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合

标题：MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架，以其高效性能和灵活性而闻名。
原机小子·2025-02-06 20:44

从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及 DeepSeek 探索

从零开始了解人工智能：核心概念、GPT及DeepSeek探索适用人群：对人工智能感兴趣、想从基础概念入手的同学；有一点编程基础但尚不了解大模型与GPT技术原理的程序员；想追踪AI热点并寻找实战参考的学习者
hjy1821·2025-02-06 19:37

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https
哈维羊·2025-02-06 19:33

RISCV AIA (一)

中断的pending置位，表示中断控制器已经响该中断，并将中断送到处理器，在pending=1时，中断控制器不会再响应
啊节奏不对·2025-02-06 19:03

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。但是按照分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定的因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去
杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

DeepSeek与OpenAI：谁是AI领域的更优选择？

在人工智能领域，DeepSeek和OpenAI是两个备受瞩目的玩家。
gs80140·2025-02-06 18:28

从招聘到离职：HR管理软件全流程优化企业人力资源管理

一、HR行业现状分析数据化与智能化趋势随着大数据和人工智能的不断发展，HR管理工作逐步从传
·2025-02-06 17:21

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。
zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

论文地址：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段，基于这种思想，深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块(tower是指Inception模
weixin_39630106·2025-02-06 17:22

SAP C/4HANA与人工智能和增强现实(AR)技术结合的又一个创新案例

在SAP项目实施中，Brownfield场景是一种迁移策略，尤其用于从SAPERP系统升级到SAPS/4HANA的过程中。Brownfield方法可以理解为“系统转换”模式，它是指在现有系统基础上进行优化和转换，而不是从头开始构建一个全新系统。这种策略可以让企业保留现有的业务流程和系统配置，最大程度地降低业务中断风险，同时利用S/4HANA提供的新功能来实现企业数字化转型。
·2025-02-06 17:12

2. Spring MVC处理流程？相关组件（DispacherServlet、HandlerMapping、HandlerAdapter、DispatcherSerlvet）？

目录WebMVC处理流程SpringMVC处理流程各类器具（组件）（1）前端控制器（DispacherServlet）（2）处理器映射器（HandlerMapping）（3）处理器适配器
未禾·2025-02-06 17:49

从招聘到离职：HR管理软件全流程优化企业人力资源管理

一、HR行业现状分析数据化与智能化趋势随着大数据和人工智能的不断发展，HR管理工作逐步从传
·2025-02-06 17:41

LangChain 深入指南：构建强大的 LLM 应用的核心架构

引言在当今的人工智能领域，构建强大且可扩展的语言模型（LLM）应用程序需要扎实的技术框架支持。LangChain是这样一个框架，旨在简化语言模型的部署、集成和运维。
nseejrukjhad·2025-02-06 16:19

DeepSeek 最新推理模型 R1-Lite：一场数学题的死胡同之旅

在人工智能技术的飞速发展中，推理模型成为了AI展现深度理解能力的重要工具。它们不仅能够处理复杂的自然语言任务，还能在某些领域表现出近似人类思维的推理能力。然而，即便是最先进的推理模型也并非无懈可击。
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-06 15:40
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