小狗图像数据集第22页

在本地使用gitbash实现github项目的克隆、创建新分支、修改、合并、冲突解决

储存库可以包含文件夹和文件，图像，视频，电子

2401_84447149·2025-02-15 03:43

Stack(栈)

图像理解：我们在这里要理解栈顶和栈底。这里的"顶"和"底"与我们常识中的顶端和底端是相反的。栈顶(Top)：栈顶是栈中最后加入的元素的位置。

alien爱吃蛋挞·2025-02-15 02:04

【OpenCV】双目相机计算深度图和点云

本文的Python实现示例，使用OpenCV库来处理图像和计算深度图。

AI大权·2025-02-14 23:51

64个数据分析常用术语详解【数分必备干货】

.绝对数2.相对数3.百分比和百分点百分比百分点4.频数和频率频数频率5.比例与比率比例比率6.倍数和番数倍数番数7.同比和环比同比环比二、变量相关概念1.变量2.连续变量3.离散变量4.定性变量三、数据集中趋势与离散程度指标

扫地僧009·2025-02-14 23:45

详解AI作画算法原理

这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术，让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。

Jimaks·2025-02-14 22:10

PDF文件提取开源工具调研总结

概述PDF是一种日常工作中广泛使用的跨平台文档格式，常常包含丰富的内容：包括文本、图表、表格、公式、图像。

塞大花·2025-02-14 22:37

多模态模型详解

多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型，通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。

换个网名有点难·2025-02-14 22:36

数据仓库与数据挖掘记录三

数据仓库的数据存储和处理数据的ETL过程数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成,即完成数据的抓取/抽取、清洗、转换.加载与索引等数据调和工作,如图2.2所示。

匆匆整棹还·2025-02-14 21:27

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

相机模数转换

模拟图像是什么？模拟图像是指连续变化的图像，它通常来源于现实世界的物理场景，并通过光学系统（如相机镜头）投射到感光介质上。模拟图像是连续的，这意味着它在空间和颜色值上都有无穷的细节。

xiangxiang-·2025-02-14 20:25

国标GB28181-2022平台EasyGBS视频监控技术科普：如何测量安防摄像头的宽动态数值？

这一技术通过优化曝光和算法处理，有效解决了光线反差问题，提高了图像的清晰度和稳定性。在安防监控领域，宽动态技术的应用场景非常广泛。

EasyGBS·2025-02-14 20:18

批量图像格式转换软件 ReaConverter Pro v7.8 中文注册版

无论您需要执行的是简单的格式转换还是复杂的图像编辑，如调整尺寸、旋转、添加滤镜、美化以及添加水印，reaConverterPro都能助您一臂之力。

小刀娱乐软件·2025-02-14 19:15

#如何在PDF文件中添加图片和文本框？

添加图片：在编辑器的工具栏中，找到“编辑”或类似的选项，然后点击“添加图像”或“从文件创建图像”等功能。在弹出的文件

Good_tea_h·2025-02-14 17:57

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

DeepSeek从入门到精通：通用AI工具的技术实践指南

以下是其核心特性：国产化：完全自主研发的大模型免费开源：可商用且无授权限制多模态能力：支持文本、代码、图像等多种任务推理强化：在逻辑分析、数学推导等任务中表现突出2.DeepSeek能做什么？

星辰@Sea·2025-02-14 16:25

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

从数据集划分到训练，再到性能验证和画图，仅仅使⽤了⼏⼗⾏代码。炼丹师们终于可以解放编码时间，把⾃⼰的精⼒放在摸⻥（划掉）算法本身上了。下

唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

格拉姆角场（GramianAngularField,GAF）是一种将一维时间序列数据转换为二维图像表示的有效方法。

开发小途·2025-02-14 14:09

Go 语言调用 SiliconFlow 的 Deepseek AI Janus-Pro-7B 模型进行图像生成

使用Go调用SiliconFlow图像生成API概述本文档介绍如何使用Go语言调用SiliconFlow的DeepseekAIJanus-Pro-7B模型进行图像生成。

老大白菜·2025-02-14 14:34

Flink CDC 在阿里云 DataWorks 数据集成入湖场景的应用实践

摘要：本文整理自FlinkForwardAsia2024大会中阿里云DataWorks数据集成团队陈吉通的分享，主要分享FlinkCDC在阿里云DataWorks数据集成入湖场景的应用实践。

·2025-02-14 13:18

LLM大模型中文开源数据集集锦（三）

文章目录1ChatGLM-Med:基于中文医学知识的ChatGLM模型微调1.1数据集1.2ChatGLM+P-tuningV2微调1.3Llama+Alpaca的Lora微调版本2LawGPT_zh：

悟乙己·2025-02-14 13:01

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。

@心都·2025-02-14 13:59

3.3.2 VO-O语法- 算子-原子算子

其界面的表达如下：数据输入端口：数据集通过该端口传入算子。每个算子可以有[0,n]个数据输入端口，这要视算子的功能而定。数据处理类

colorknight·2025-02-14 13:58

物流数字化转型：报关单ocr api应用场景、报关单识别接口

报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据，如货物名称、数量、金额等，并将其转换为结构化的数字格式。

OCR_API·2025-02-14 13:56

Deepseek背后的强化学习RL入门理解和Python脚本实现

想象一下，你有一只小狗，你想让它学会自己找到回家的路。你可以给小狗一些奖励（比如小零食），当它做出正确的动作（比如向家的方向走）时，就给它奖励；当它走错方向时，就不给奖励。

大F的智能小课·2025-02-14 12:54

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。

小宇爱·2025-02-14 10:39

2024-2025年主流的开源向量数据库推荐

以下是2024-2025年主流的开源向量数据库推荐，涵盖其核心功能和应用场景：1.Milvus特点：专为大规模向量搜索设计，支持万亿级向量数据集的毫秒级搜索，适用于图像搜索、聊天机器人、化学结构搜索等场景

大囚长·2025-02-14 09:32

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器

wendy_ya·2025-02-14 08:56

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

May_ZhaoHM·2025-02-14 06:12

ViT和Transformer

AttentionIsAllYouNeedVit在图像领域直接使用transformer，如果将2d图像直接转为一维向量，会面临参数两过大的问题。

Landon9·2025-02-14 06:37

第二章：9.5 多个输出的分类

例如，在自动驾驶汽车的场景中，一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人，因此在这种情况下，每个图像可以有多个相关的标签。

望云山190·2025-02-14 05:33

详细说说VIT架构和Transformer架构的异同

不过，由于图像数据与自然语言数据的特性不同，ViT在实现上对标准Transformer架构做了一些调整。

AI生成曾小健·2025-02-14 05:02

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同

Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

先进制造aps专题二十七西门子opcenter aps架构分析

有很多特色，所以分析西门子aps主要分计划器和排产器两个部分计划器制定中长期计划，也就是粗排产，实现比较简单，这里就不分析了排产器主要架构是1数据访问模块，对各种数据库的访问，业务数据就存放在数据库里数据集成

lijianhua_9712·2025-02-14 05:56

计算机视觉核心任务

1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类：1.图像分类（ImageClassification）识别图像属于哪个类别，例如猫、狗、汽车等。

飞瀑·2025-02-14 04:53

【python Pandas】读取与存储hdf5文件

文章目录Pandas读取与存储HDF5文件1.HDF5文件简介通俗的介绍：学术概念：2.读取HDF5文件2.1读取简单的HDF5文件2.2读取多个数据集2.3使用过滤条件读取数据2.4读取HDF5文件的所有数据集

人才程序员·2025-02-14 02:24

【Python】简单的Python滑块验证码处理

一、技术要点cv2.matchTemplate是OpenCV库中的一个函数，用于在一幅图像中查找与模板图像匹配的部分。

FelixStudio·2025-02-14 01:46

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，我们通常遵循以下步骤：收集数据：获取数据集，例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据：处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。

山海青风·2025-02-14 01:14

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

COCO数据集

官网地址：http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。

是小果果蛋儿啊·2025-02-13 23:37

【语义分割专题文章】

一、数据篇【遥感】【道路】篇：【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015)：【语义分割】【专题系列】二、Unet

BoostingIsm·2025-02-13 22:59

《Stable Diffusion绘画完全指南：从入门到精通的Prompt设计艺术》第一章

颠覆性生成逻辑：从噪声到艺术的魔法逆向降噪原理传统AI绘画：直接生成完整像素StableDiffusion：通过潜扩散模型（LDM），在低维潜空间（LatentSpace）逐步去除噪声，最终解码为高清图像类比解释

Allen-Steven·2025-02-13 22:54

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