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毕业设计-基于
深度学习
的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络 人工智能
目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的
Krin_IT
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2024-02-09 22:23
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目标检测毕业设计
人工智能
深度学习
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YOLO
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毕业设计
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毕业设计-基于
深度学习
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目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过
Krin_IT
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2024-02-09 22:23
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目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过
Krin_IT
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2024-02-09 22:52
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如日中天,我为什么却要反对它?
喜欢我的文字,欢迎关注同名公众号:郭老师的读书随想类别:专业书名:AI的二十五种可能作者:约翰·布罗克曼(图片来自互联网)笔者按本想着这本书已经有中文版了,就不需要再费笔墨写推文了。英文版我一个月前就推荐给组里同学,可前两天返回的消息是还没有同学开始阅读,而且原因也不是因为语言。当时有点小失落,不过转眼也就释怀了。毕竟我在这个年纪的时候,读的书也不会是专业方面的。书是好书,想了想还是写点东西吧。我
郭老师的读书随想
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2024-02-09 22:31
跨模态行人重识别都需要学什么
该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、
深度学习
等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理:理解图像基础(如像素、色彩空间)、图像变换、图像增强技术。机器学习基础:
ALGORITHM LOL
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2024-02-09 22:04
人工智能
第五届脑电
深度学习
入门班(训练营:2023.9.12~9.20)
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
茗创科技
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2024-02-09 21:12
使用
深度学习
对网络摄像头图像进行分类
目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类。使用MATLAB®、普通的网络摄像头和深度神经网络来识别周围环境中的对象。此示例使用GoogLeNet,它是预训练的深度卷积神经网络(CNN或ConvNet),已基于超过一百万个
jk_101
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2024-02-09 20:30
Matlab
深度学习
网络
分类
【从Python基础到
深度学习
】3. Winscp与Ubuntu使用及配置
一、Ubuntu的使用1.1开启与关闭1.2修改Ubuntu分辨率选择适合自己电脑大小的分辨率1.3Ubuntu终端1.4网络测试终端中输入:pingwww.baidu.comctr+C退出ping命令1.5下载软件连通安装源sudoaptupdate安装sshvimsudoaptinstallsshsudoaptinstallvim是否继续?输入Y查看是否安装成功ps-elf|grepsshvi
风筝超冷
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2024-02-09 20:52
ubuntu
linux
运维
可解释性AI(XAI):揭开神秘的人工智能面纱
在人工智能领域,我们经常听到的是机器学习、
深度学习
,但这些黑盒子似的系统常常让人一头雾水。可解释性AI就是力图让这些
洞深视界
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2024-02-09 19:42
人工智能
机器学习
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ecmascript
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PyTorch支持向量机(SVM)详解
无需担心,我们将以友好的方式向您解释SVM的基本原理和PyTorch库的使用方法,无论您是否具有
深度学习
经验,都能够理解。目录什么是支持向量机?
洞深视界
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2024-02-09 19:11
pytorch
支持向量机
人工智能
gensim模型(1)——Word2Vec
format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示,Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法,通常被称为"
深度学习
qqqh777
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2024-02-09 19:32
OLAP 和
数据挖掘
的关系
从技术角度看,商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础,经由
数据挖掘
工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息和知识,帮助企业获取更多的利润。
挣扎的菜鸟
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2024-02-09 18:02
数据库
信息隐藏研究新动向
随着
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时代的来临,信息隐藏研究出现了新的变化。一方面,
深度学习
技术在信息隐藏的发展中发挥了重要作用;另一方面,信息隐藏也被运用到多种其它技术的研究中。
Hard Coder
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2024-02-09 17:59
图像处理
信息隐藏
隐写术
数字水印
可逆数据隐藏
图像灭菌
对抗攻击
模型保护
【闲谈】初识
深度学习
在过去的十年中,
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彻底改变了我们处理数据和解决复杂问题的方式。从图像识别到自然语言处理,再到游戏玩法,
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的应用广泛且深入。
爱写代码的July
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2024-02-09 17:23
其他
深度学习
人工智能
2020-02-20 - 草稿
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,走向核心素养,
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,教师的引领下,学生全身心的融入学习。
深度学习
常态意识,老师会被AI代替,能者为师,不前进就会淘汰,加快前进得脚步,督促,前进,学习不是补短,而是扬长,发挥孩子长处。
娟儿_34bf
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2024-02-09 16:21
《动手学
深度学习
(PyTorch版)》笔记7.6
注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.6ResidualNetworks(ResNet)随着我们设计越
南七澄江
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2024-02-09 15:48
深度学习笔记
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深度学习
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笔记
算法
人工智能
python
《动手学
深度学习
(PyTorch版)》笔记7.7
注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.7DenselyConnectedNetworks(DenseN
南七澄江
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2024-02-09 15:16
python
深度学习笔记
深度学习
pytorch
笔记
算法
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python
论文阅读_对比学习_SimCLR
ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目:视觉表征对比学习的简单框架论文地址:https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域:
深度学习
xieyan0811
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2024-02-09 15:20
AI与Python -
深度学习
在本章中,您将了解有关
深度学习
的更多信息,这是一种人工智能的方法。作为该领域的一个重要竞争者,十年的爆炸性计算增长出现了
深度学习
。因此,
深度学习
是一种特殊的机器学习,其算法受到人脑结构和功能的启发。
weixin_42238387
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2024-02-09 15:01
嵌入式
深度学习
技术在不同行业创造新的可能性
姓名:韩宜真学号:17020120095转载自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDk3OTA3OA==&mid=2653790760&idx=1&sn=91e3adc193e69c4f2580c8e643a19eb9&chksm=bd268e418a5107577660ca9cbb5a280e7be75070104aad0698cf90e00d61c7bd
d5cc63d9e177
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2024-02-09 14:27
问题:不属于大数据的特征的是( ) #职场发展#笔记
A.学习科学B.
深度学习
C.学习分析D.浅层学习参考答案如图所示
复古蛋卷
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2024-02-09 13:43
笔记
媒体
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【集群】Slurm作业调度系统的使用
最近使用集群进行实验,记录并学习集群系统进行
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的实验过程。集群所使用的作业调度系统为Slurm,这里记录下使用的常用命令和一些注意事项。
qq_29750461
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2024-02-09 10:13
目标检测
计算机软件
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人工智能
深度学习
技巧应用36-
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模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下
深度学习
技巧应用36-
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模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。
微学AI
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2024-02-09 10:47
深度学习技巧应用
深度学习
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超参数
调优
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机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战
算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树,XGBoost是集成学习方法的王牌,在Kaggle
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比赛中
亦世凡华、
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2024-02-09 10:16
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机器学习
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【人工智能】聊聊Transformer,
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的一股清流(13)
今天我们来聊一聊
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领域的一位“大明星”——Transformer模型。这个模型的提出可不得了,让自然语言处理领域焕发了新生。
魔道不误砍柴功
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2024-02-09 09:09
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transformer
机器学习系列——(十七)聚类
其中,聚类作为机器学习领域的一个重要分支,广泛应用于
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、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用,为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类?
飞影铠甲
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2024-02-09 09:08
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推荐系统遇上
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(一一二)-[阿里]用户兴趣建模中的非序贯方法
本文要介绍的论文标题为《ANon-sequentialApproachtoDeepUserInterestModelforClick-ThroughRatePrediction》。论文在对过往用户兴趣建模方法总结的基础上,提出了非序贯方法对用户兴趣进行处理,一起来看一下。1、背景对用户兴趣建模在点击率预估中是一种常见的方式,如阿里最早提出的深度兴趣网络DIN,其基本的思路是:针对用户多样化的兴趣,
文哥的学习日记
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2024-02-09 09:24
MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类
2012年,法国工程学院院士Mallat教授深受
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结构框架思想的启发,提出了基于小波变换的小波时间散射网络,并以此构造了小波时间散射网络。
哥廷根数学学派
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2024-02-09 09:17
小波分析
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信号处理
matlab
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开发语言
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|Keras识别CIFAR-10图像(CNN)
数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片,50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据,通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_
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:掌握监督学习】掌握监督学习综合指南
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:掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习?
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:SegGPT】在上下文中分割所有内容[解释]SegGPT与以前的模型相比如何?SegGPT在实践中是如何工作的?
jcfszxc
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深度学习知识专栏
深度学习
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图论与图数据应用综述:从基础概念到知识图谱与图智能
1.3邻接矩阵2探索图的高级概念2.1最短路径的关键性2.2图的直径与平均路径的意义2.3循环与路径类型的多样性3深入探讨图的广泛应用领域3.1知识图谱的知识管理3.2图智能在复杂决策中的应用3.3图
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与分析的多领域应用
cooldream2009
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AI技术
知识图谱
图论
知识图谱
人工智能
目标检测 | 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种
深度学习
模型,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。
小哥谈
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2024-02-09 08:59
YOLO算法:基础+进阶+改进
cnn
人工智能
神经网络
YOLO
计算机视觉
机器学习
目标检测
深度学习
入门笔记(九)自编码器
自编码器是一个无监督的应用,它使用反向传播来更新参数,它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为,f(x)=x,f为自编码器,x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征,然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据,重现后的数据就是自编码器的输出。所以,从本质上来说,自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成:编码器(Encoder):用于数据压缩。压缩特征向量(Compre
zhanghui_cuc
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2024-02-09 08:57
深度学习笔记
深度学习
笔记
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深度学习
入门笔记(八)可以不断思考的模型:RNN与LSTM
8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接,模型的输入数据之间是没有关联的,比如图像分类,每次输入的图片与图片之间就没有任何关系,上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域,这就成了一个短板。RNN因此出现,它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环
zhanghui_cuc
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深度学习笔记
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】pytorch 与 PyG 安装(pip安装)
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】pytorch与PyG安装(pip安装)一、PyTorch安装和配置(一)、安装CUDA(二)、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件(1)下载镜像文件(2)创建一个新的虚拟环境
何为xl
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2024-02-09 07:36
深度学习
python
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pip
Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50:一站式指南
安装步骤1.启用本地仓库2.导入CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN版本2.测试示例代码五、总结一、前言在
深度学习
领域
梦想的理由
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2024-02-09 06:28
ubuntu
cuda
ubuntu
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运维
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应用领域
目前
数据挖掘
在各行各业应用广泛,尤其在金融、保险、电子商务和电信方面得到了很好的效果,下面简单阐述一下在金融行业
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的应用。
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ChatGPT-4.0:塑造未来对话的智能架构
一、语言理解:更加深入和广泛前沿技术:
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与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型
Draven21
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2024-02-09 06:32
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第四届脑电
深度学习
入门班(训练营:2023.7.4~7.12)
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
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2024-02-09 05:48
【数据+代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测
本文使用
深度学习
组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集,帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。
小Z的科研日常
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2024-02-09 04:12
神经网络
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回归算法
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的四个底层逻辑
01记忆:组块和关联像我上学路上听喜马拉雅,上课间歇刷微课,放学路上听英语,看似时间利用很充分,学了不少内容,但实际只是在单独地摄入一个个没有关联的碎片知识,这些碎片知识就连短时记忆都没进入。因为我们的大脑是个认知吝啬鬼,它的短时记忆能力是极其有限的,最不擅长的就是学习零散的内容了。1871年英国经济学家和逻辑学家威廉·杰沃斯做过一个实验,俗称“7±2”效应,说明人类大脑在努力记忆的情况下,准确的
月上小楼
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2024-02-09 04:26
使用
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对视频进行分类
要为视频分类创建
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网络,请执行以下操作:使用预训练卷积神经网络(如GoogLeNet)将视频转换为特征向量序列,以从每帧中提取特征。基于序列训练LSTM网络来预测视频标签
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【超详细】用Python实现十大经典排序算法
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吹翻书页的风
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2024-02-09 03:32
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知识点汇总-目标检测(1)
8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN,这里使用ResNet。head部分R-FCN,使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗?应该可以。因为右眼应该在
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实战(23)——从零开始实现SSD目标检测
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实战(23)——从零开始实现SSD目标检测0.前言1.SSD目标检测模型1.1SSD网络架构1.2利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4数据准备
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目标检测
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——特征工程
文章目录特征工程3.3.1删除异常值3.3.2特征构造批量处理时间数据1.归一化2.标准化3.3.3特征筛选特征工程在EDA中我们更多的操作是针对数据本身与分析而特征工程是针对数据的进一步处理来最终选择出我们模型中需要的特征3.3.1删除异常值#这里我包装了一个异常值处理的代码,可以随便调用。defoutliers_proc(data,col_name,scale=3):"""用于清洗异常值,默认
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文章目录什么是
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模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是
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OpenCV-Python图像模糊处理
其实我们平时在
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中所说的卷积操作,在opencv中也可以进行,或者说是类似操作。那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理。
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文章目录AbstractIntroductionRelatedWorkMethodologyDataAugmentationforGraphsGraphContrastiveLearningTheRoleofDataAugmentationinGraphContrastiveLearningDataAugmentationsareCrucial.ComposingAugmentationsBene
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