机器学习+opencv

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

作者：CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？
_养乐多_·2024-02-19 18:40

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域
·2024-02-19 18:13

挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往
laafeer·2024-02-19 16:45

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT：  PyTorch是一个开源的机器学习框架
QomolangmaH·2024-02-19 16:28

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章，立即关注，掌握人工智能最新资讯与成果。
傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所
林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。
·2024-02-19 16:10

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据进行训练，从而使机器能够学到复杂的
洞深视界·2024-02-19 16:46

Amazon Web Services -- 全球云计算领导者

AmazonWebServices--全球云计算领导者AmazonWebServices--全球云计算领导者、云基础设施与平台服务（Iaas&PaaS）领导者；计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习
·2024-02-19 16:06

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

近年来，人们越来越认识到深入理解机器学习数据（ML-data）的必要性。
虚无火星车·2024-02-19 16:11

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

目录：1.滤波的相关概念2.卷积操作3.平滑操作(低通滤波)均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波4.锐化操作(高通滤波)自定义锐化核USM锐化(UnsharpMask)5.梯度操作(高通滤波)Sobel算子Scharr算子Laplacian算子一、滤波的概念滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施。图像滤波是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处
星光下的胖子·2024-02-19 16:56

机器学习概念读书笔记

1-机器学习起源机器学习始于1950年代，塞缪尔用跳棋游戏研究机器学习，最终程序打败了他自己，后来更是战胜了美国跳棋全国冠军。
人工智娘·2024-02-19 15:47

机器学习第二十五周周报 ConvLSTM

文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-
沽漓酒江·2024-02-19 15:51

机器学习---规则学习（序贯覆盖、单条规则学习、剪枝优化）

1.序贯覆盖回归：分类：聚类：逻辑规则：读作：若（文字1且文字2且...），则目标概念成立规则集：充分性与必要性；冲突消解：顺序规则、缺省规则、元规则eg：命题逻辑→命题规则原子命题：,,,…A,B,C,…；逻辑连词：↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬…一阶逻辑→一阶规则常量：,,,…,1,2,3,…；变量：,,,…A,B,C,…（n元）谓词/函数：p/n,f/n；项：常量|变量|函数
三月七꧁ ꧂·2024-02-19 15:21

神经网络算法 —— Embedding（嵌入）！！

文章目录前言1、Embedding的本质（1）机器学习中的Embedding（2）NLP中的Embedding2、Embedding的原理（1）ImageEmbedding（图像嵌入）（2）WordEmbedding
JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型

今天学习的是，如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。
giszz·2024-02-19 14:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（3）数据准备和数据预处理

项目开始，首先要进行数据准备和数据预处理。数据准备的核心是找到这些数据，观察数据的问题。数据预处理就是去掉脏数据。缺失值的处理，格式转换等。延伸学习：在人工智能（AI）的众多工作流程中，数据准备与预处理占据着举足轻重的地位。这两个步骤不仅影响着模型的训练效率和准确性，更是确保AI系统能够在实际应用中发挥效能的基石。一、数据准备数据准备的核心在于找到合适的数据源，并确保这些数据能够充分反映所要解决的
giszz·2024-02-19 14:43

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。
Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

Pytorch-SGD算法解析

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（StochasticGradientDescent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法
肆十二·2024-02-19 14:10

机器学习第二十八周周报 PINNs2

文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura
沽漓酒江·2024-02-19 14:38

OLMo论文里的模型结构的小白解析

模型参数量以7B为例，隐藏层为4086，attentionheads为32训练的token量为2.46T训练策略超参数在我们的硬件上优化训练吞吐量，同时最小化损失峰值和缓慢发散的风险来选择超参数损失峰值：在机器学习中
瓶子好亮·2024-02-19 14:08

计算机设计大赛 深度学习二维码识别

2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码5测试结果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv
iuerfee·2024-02-19 14:06

计算机设计大赛 深度学习OCR中文识别 - opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgr
iuerfee·2024-02-19 14:31

OpenCV 笔记(22)：图像的缩放——最近邻插值、双线性插值算法

1.图像缩放1.1简介图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程，是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。图像放大（也称为上采样或插值）的主要目的是放大原图像，以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是，放大图像并不能带来更多信息，因此图像质量会不可避免地受到影响。图像缩小（也称为下采样）的主要目的是减小图像尺寸，以便更有效地存储或传输。缩小图像可以保留更多信息，但图像
Java与Android技术栈·2024-02-19 14:01

Quick introduction to Apache Spark

它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括SparkSQL用户SQL和结构化数据处理，MLlib机器学习，GraphX用户图形处理下载从项目网站的下载页面获取Spark。
Liam_ml·2024-02-19 13:29

【解决（几乎）任何机器学习问题】：处理分类变量篇（上篇）

这篇文章相当长，您可以添加至收藏夹，以便在后续有空时候悠闲地阅读。本章因太长所以分为上下篇来上传，请敬请期待很多⼈在处理分类变量时都会遇到很多困难，因此这值得⽤整整⼀章的篇幅来讨论。在本章中，我将讲述不同类型的分类数据，以及如何处理分类变量问题。什么是分类变量？分类变量/特征是指任何特征类型，可分为两⼤类：⽆序，有序⽆序变量是指有两个或两个以上类别的变量，这些类别没有任何相关顺序。例如，如果将性别
X.AI666·2024-02-19 13:01

C语言指针进阶

(char*)1.字符常量2.字符串常量二、指针数组三、数组指针1.数组指针的定义2.数组名vs&数组名3.数组指针的使用总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
空杯心！·2024-02-19 13:00

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 预测机

开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？
政安晨·2024-02-19 13:26

【大厂AI课学习笔记】【2.1 人工智能项目开发规划与目标】（4）数据准备的流程

数据采集观测数据人工收集调查问卷线上数据库2.数据清洗有缺失的数据有重复的数据有内容错误的数据，例如逻辑错误、格式错误有不需要的数据3.数据标注数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习标签的过程
giszz·2024-02-19 13:47

OpenCV Mat 实例详解 二

构造函数OpenCVMat实例详解一中已介绍了部分OpenCVMat构造函数，下面继续介绍剩余部分构造函数。
Bill66·2024-02-19 13:16

OpenCV Mat实例详解 三

OpenCVMat实例详解一、二介绍了，OpenCVMat类构造函数及其公共属性。
Bill66·2024-02-19 13:16

OpenCV Mat实例详解 四

OpenCVMat实例详解三中详细介绍来了OpenCVMat类的公有静态成员函数，下面介绍OpenCVMat类的其他常用成员函数。
Bill66·2024-02-19 13:16

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法

如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke
政安晨·2024-02-19 12:09

OpenCV Mat实例详解 一

OpenCV中的Mat是一个类，它用存储图像信息。由两部分数据组成：矩阵头和像素值矩阵。矩阵头包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等信息，而像素值矩阵则存储实际的像素值数据。
Bill66·2024-02-19 12:38

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。
Echo_Wish·2024-02-19 12:34

单细胞转录组基础分析六：伪时间分析

Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。
Seurat_Satija·2024-02-19 12:25

4张图片就可以微调扩散模型

基础概念1、生成模型和文本到图像的合成生成模型是一类机器学习模型，旨在生成与给定数据集相似的新数据
·2024-02-19 12:29

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。
一条小小yu·2024-02-19 12:23

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。
半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。
一条小小yu·2024-02-19 12:42

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中，该假设却未必存在。
哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

OpenCV中saturate_cast模板函数

在OpenCV中，saturate_cast是一个模板函数，用于正确地将一个数值从一种类型转换到另一种类型，同时确保结果在目标类型的有效范围内。
忙什么果·2024-02-19 12:12

g++编译--运行opencv步骤。

一：下载opencv源码库。
weixin_43003792·2024-02-19 11:39

OpenCV中的边缘检测技术及实现

OpenCV提供了多种边缘检测技术的实现，本博客将介绍其中的两种常用方法：Canny边缘检测和Sobel边缘检测。
superdont·2024-02-19 11:37

OpenCV识别人脸案例实战

使用级联函数基本流程函数介绍在OpenCV中，人脸检测使用的是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数，它可以检测出图片中所有的人脸。
superdont·2024-02-19 11:37

入门OpenCV：图像阈值处理

本博客旨在简介OpenCV中的阈值处理方法，并提供实现代码，适合初学者学习。理论介绍：1.阈值类型：二进制阈值：如果像素值高于阈值，则赋予一个新值（通常是白色），否则赋予另一个值（通常是
superdont·2024-02-19 11:37

理解并实现OpenCV中的图像平滑技术

在本博客中，我们将重点介绍如何使用Python中的OpenCV库应用多种模糊技术。理论概述：基本平滑模式1.均值模糊：这是最简单的模糊方法之一。它通过将图像与标准化的均值滤波器进行卷积来工作。
superdont·2024-02-19 11:07
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