机器人自动驾驶神经网络深度学习

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和

转角再相遇·2025-01-20 04:17

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化

OpenSani·2025-01-20 01:13

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一

ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1

码字仙子·2025-01-20 00:03

舵机SG90详解

其中，SG90舵机以其高效、稳定的性能特点，成为了许多工程师和爱好者的首选，无论是航模、云台、机器人、智能小车中都有它的身影。

·2025-01-19 23:38

揭秘AIP智能体平台：构建未来AI基础设施的新引擎

大东（AIP内容运营专员）·2025-01-19 23:54

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

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·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

【架构-38】如何选择通信协议和数据格式

它特别适合用于实时系统，如工业仿真软件中的状态更新、机器人路径跟踪、实时数据流、传感器数据和A

W Y·2025-01-19 22:48

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。

chiyong7717·2025-01-19 21:37

电子电气架构 --- 什么是自动驾驶技术中的域控制单元（DCU）？

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：所谓鸡汤，要么蛊惑你认命，要么怂恿你拼命，但都是回避问题的根源，以现象替代逻辑，以情绪代替思考，把消极接受现实的懦弱，伪装成乐观面对不幸的豁达，往不幸上面喷“香水”来掩盖问题。无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事.而不是让内心的烦躁、焦虑、毁掉你本就不多的

车载诊断技术·2025-01-19 21:06

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

墨夶·2025-01-19 21:34

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

机器视觉算法与边缘计算：打造移动终端上的智能“慧眼”

传统云计算模式在处理这些海量实时数据时，面临延迟高、带宽压力大等问题，无法满足如自动驾驶、远程医疗等对实时性要求极高的应用场景的需求。

matlab_python22·2025-01-19 19:21

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。

编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。

编程小郭·2025-01-19 18:45

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

人形机器人的开发需要多学科、多领域的专业技能，具体如下：机械工程技能机械设计与建模：熟练掌握计算机辅助设计（CAD）软件，如SolidWorks、AutoCAD等，能够创建精确的3D模型，进行结构分析，

InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

人工智能：人形机器人的开发需求会创造哪些热门的就业岗位？

InnoLink_1024·2025-01-19 17:33

【客观对比】激光雷达 vs 纯视觉方案：汽车自动驾驶的两种路径

激光雷达vs纯视觉方案：汽车自动驾驶的两种路径导语汽车自动驾驶技术正以惊人的速度发展，未来无疑会彻底改变我们的出行方式。

wit_@·2025-01-19 16:23

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

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

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导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【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

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。ASPICE（AutomotiveSPICE）是一种基于软件控制的系统开发过程的国际标准，旨在提升软件开发过程的质量、效率和可靠性。ASPICE4.0中的ML模型部分则进一步细化了机器学习在汽车软件开发中的具体要求和流程。以下是对ASPICE4.0-

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

ChatGPT原理及其应用场景

ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT，全名ChatGenerativePre-trainedTransformer，是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理

编程小郭·2025-01-19 11:47

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

神经网络常见操作（卷积）输入输出

卷积dim=d的tensor可以进行torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels),其中n=d-1,d-2对于torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels)，改变的是tensor的倒数n+1维的大小全连接使用torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias)实现Y=XWT+b,其中X的

被放养的研究生·2025-01-19 09:54

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

嵌入机械手高分辨率触摸功能可实现自适应类人类抓握

开发适应现实世界动态的机械手仍然是机器人技术和机器智能领域的一项基本挑战。尽管在复制人手运动学和控制算法方面取得了重大进展，但机器人系统仍然难以在动态

硅谷秋水·2025-01-19 06:30

单层感知机----或门实现

初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机（Perceptron）模型是由美国心理学家弗兰克罗森布拉特于1957年提出的一种具有单层计算单元的神经网络

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32

shanks66·2025-01-19 04:38

fanuc机器人与plc的通讯_FANUC机器人：西门子1200PLC与FANUC机器人实现Profinet通讯

西门子1200PLC与fanuc机器人使用Profinet通讯时，fanuc机器人需要适配Profinet通讯板卡，系统要刷入Profinet通讯选项。

weixin_39612554·2025-01-19 04:36

2024 RoboCom 睿抗机器人开发者大赛-编程技能赛-本科组（省赛)

RC-u1热҈热҈热҈热҈热҈热҈……最近热得打的字都出汗了！幸好某连锁餐厅开启了气温大于等于35度即可获得一杯免费雪碧的活动。但不知为何，在每个星期四的时候，这个活动会暂停一天……现在给定连续的若干天的气温情况以及给定的第一天是星期几，请你算出有多少天你可以喝到免费的雪碧，又有多少天是因为星期四而导致你喝不到雪碧的。输入格式:输入第一行是两个正整数N,W(1≤N≤50,1≤W≤7)，表示给定连续

wsh1c6·2025-01-19 04:35

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