深度图像数据集第23页

OpenCV-轮廓检测

文章目录一、简介1.意义2.具体步骤二、代码实现三、总结一、简介1.意义在OpenCV中，轮廓检测是图像处理中一个非常重要的环节，它允许我们识别图像中的形状。

红米煮粥·2024-09-10 12:08

听书收获

在这本书中，她深入探讨亲子教育核心问题，提供了一个真正可行的善意养育方案，更深度剖析了六大维度构建儿童友好的养育环境。我们应该为孩子创造一个怎样的成长环境？李小萌提出了儿童友好和善意养育。

果冻乐不乐·2024-09-10 12:30

css之雪碧图（精灵图）

雪碧图（Sprite）是一种在Web开发中常用的图像合并技术，将多个小图标或图片合并成一张大图，然后通过CSS来显示其不同部分。这种技术可以减少HTTP请求数量，提高网页加载速度。

星月心城·2024-09-10 11:34

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。

山颠海涯·2024-09-10 11:33

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python

亚图跨际·2024-09-10 11:30

千英76

观音菩萨的生话中的第三个就是第一个姐姐就是雌雄同体，是第二个gg，永恒性与实践统一的象征，产生的图像，严重事件的世界就是我一当五天的自贡，自贡有父亲带来的生命，由母亲照顾的人员和附近的光明和成功离开，父亲在目前

海哥0001·2024-09-10 09:31

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

gpt-2语言模型训练

一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从

谷隐凡二·2024-09-10 09:48

大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析

一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。

网安猫叔·2024-09-10 09:18

Delphi基本图像处理代码

Delphi基本图像处理代码//浮雕procedureEmboss(SrcBmp,DestBmp:TBitmap;AzimuthChange:integer);overload;vari,j,Gray,

comeoffbest·2024-09-10 09:16

说说百度大模型算法工程师二面经历

2.Leetcode题具体题意记不清了，但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie（发音类似“try”）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的

AI小白熊·2024-09-10 08:15

高阶扫街利器佳能EOS R，新手也能驾驭的专业微单

佳能EOSR在参数方面与EOS5DMarkIV相近，全画幅CMOS图像传感器+3030万有效像素，以RF24-105mmF4LISUSM镜头为例，尾端和EOSR机身与EF镜头卡口一致的54mm直

笔点酷玩·2024-09-10 08:20

第三章-数据预处理

数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。3.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。

moke冲冲·2024-09-10 08:11

2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合

基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合，的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中，使用一种新的加权焦点测量方法（名为加权修正拉普拉斯之和）来检测焦点区域。

'Matlab学习与应用·2024-09-10 07:37

mongoDB 对一个做了索引的字段，要不要给默认值？

MongoDB中的索引与字段设置在MongoDB中，索引可以帮助提高查询性能，特别是在处理大规模数据集时。

hongkid·2024-09-10 07:35

OpenGL ES基本概念

OpenGLES2.X：用于可编程功能流水管线硬件OpenGLES3.X：OpenGLES2.0的拓展EGL（EmbeddedGraphicsLibrary）OpenGLES命令需要渲染上下文和绘制表面才能完成图形图像的绘制渲染上下文

Irino·2024-09-10 06:29

Python搭建自己的VPN

VPN工作机制深度解析加密通信协议：数据的保护神VPN的首要任务是确保数据的机密性

用数据说话用数据决策·2024-09-10 06:31

OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记

OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian

牛马程序员24·2024-09-10 06:31

深度图解Redis Cluster原理

不想谈好吉他的撸铁狗，不是好的程序员，欢迎微信关注「SH的全栈笔记」前言上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构，了解了Redis基于读写分离的主从架构，同时也知道当Redis的master发生故障之后，Sentinel集群是如何执行failover的，以及其执行failover的原理是什么。这里大概再提一下，Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控，一

SH的全栈笔记·2024-09-10 06:30

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

【WebKit深度解析】HTML5支持全景与实践指南

标题：【WebKit深度解析】HTML5支持全景与实践指南WebKit作为许多现代浏览器的核心技术，对HTML5的支持程度直接关系到Web应用的性能和体验。

2401_85812026·2024-09-10 05:50

Qt-桌面服务和托盘

QDesktopServices访问常用桌面服务的方法QSystemTrayIcon系统托盘中应用程序的图标开放外部资源尽管Qt提供了处理和显示资源的工具，如常见的图像格式和HTML，但有时需要

You can do more·2024-09-10 05:19

[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：94标注数量(xml文件个数

FL1623863129·2024-09-10 04:12

关于深度森林的一点理解

TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络

Y.G Bingo·2024-09-10 03:10

【统计学习方法读书笔记】（四）朴素贝叶斯法

终于到了贝叶斯估计这章了，贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位，不过发现书中只用了不到10页介绍这一章，深度内容后，发现贝叶斯估计的基础公式确实不多，但是由于正态分布在生活中的普遍性，贝叶斯估计才应用的非常多吧

Y.G Bingo·2024-09-10 03:40

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

多模态视野：探索Qwen-VL的70亿参数世界

它能够同时处理图像和文本信息，实现更加全面和深入的数据解析。这一

努力犯错·2024-09-10 03:37

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

汽车智能驾驶算法汇总

它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理：通过摄像头等设备获取车辆前方的图像，然后进行预处理，如灰度化、二值化、滤波等操作，以提高

芊言芊语·2024-09-10 03:04

FastAPI 深度指南：使用依赖注入处理分页和过滤逻辑

在FastAPI框架中，Depends是一个关键的功能，它允许开发者通过依赖注入来管理和重用代码。这在处理API的分页和过滤逻辑时尤其有用，因为它可以将这些逻辑抽象化，从而减少冗余代码并提高效率。通过Depends，我们可以定义一个函数，该函数负责获取和验证分页参数（如skip和limit）以及过滤参数（如基于名称或价格的筛选）。在路由函数中，我们通过Depends将这些参数作为依赖项注入，Fas

黑金IT·2024-09-10 02:03

AI模型：追求全能还是专精？

目录引言一、全能型AI模型的诱惑1.1通用智能的愿景1.2资源整合的优势1.3应对未知挑战的能力1.4挑战与不足二、专精型AI模型的魅力2.1深度与精度的提升2.2成本控制与效率优化2.3易于监管与解释性增强

小周不想卷·2024-09-10 02:02

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生点击：知存科技相关课程推荐知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。针对AI应用场景，在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。

汀、人工智能·2024-09-10 02:00

Vue 中的 Vuex：全面解析与使用教程

Vuex提供了响应式的数据存储，与Vue组件深度集成，这意味着当状态发生变化时，所有依赖该状态的

NMY112·2024-09-10 02:00

Aspose.PDF功能演示：使用Java将图像转换为PDF

流行的转换之一是将图像转换为PDF，其中可能包括PNG转换为PDF，JPEG转换为PDF，BMP转换为PDF等。因此，本文介绍如何使用Java将图像转换为PDF。

Lee-Shyllen·2024-09-10 02:58

Aspose.PDF功能演示：在程序中合并 JPG 文件

此外，API提供压缩选项，表创建和处理，图形和图像功能，广泛的超链接功能，图章和水印任务，扩展的安全控件和自定义字体处理。接下来我们将为您介绍如何借助这款工具在程序中合并JPG文件。

慧都小妮子·2024-09-10 02:57

深度好文：若不努力，我的世界将黯淡无光

与其说这是一篇鸡汤文，倒不如说这是用我的真实经历换来的感悟，与君共勉。我常常在想，为什么身边的所有人都在跟我说你要努力。我想选择努力的原因很简单，我想通过自己的努力换来自己想要的生活，而不只是受困于现实而止步不前。原来的我不懂努力的重要性，每天沉迷各种言情小说无法自拔，论追剧没有人能够超过我，每天醒来的第一件事不是洗漱，而是看手机。纵然手机里没有什么吸引我的东西，可我还是机械的翻阅着它，直到眼睛发

奔跑的小格子·2024-09-10 01:39

Nginx部署前端Vue项目的深度解析

目录一、准备工作1.1开发环境1.2服务器环境1.3Nginx安装二、构建Vue项目三、上传静态文件到服务器四、配置Nginx五、测试并重新加载Nginx六、访问Vue应用七、高级配置7.1启用HTTPS7.2启用Gzip压缩7.3缓存控制八、常见问题与解决方案8.1404错误8.2权限问题8.3跨域问题九、总结在现代Web开发中，Vue.js因其组件化、响应式数据绑定和易于上手的特点，成为了前端

小周不想卷·2024-09-10 01:41

Loutos 开源项目教程

MacandLinuxoperatingsystems项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/loutos1.项目介绍Loutos是一个开源项目，旨在提供一个高效、灵活的解决方案，用于处理大规模数据集

甄如冰Lea·2024-09-10 00:34

探索音乐新边界：Audiveris 开源光学音乐识别软件

探索音乐新边界：Audiveris开源光学音乐识别软件audiverisaudiveris-一个开源的光学音乐识别(OMR)应用程序，用于将乐谱图像转录为其符号对应物，支持多种数字处理方式。

薄或默Nursing·2024-09-10 00:04

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

【LeetCode每日一题】【2021/12/7】1034. 边界着色

文章目录1034.边界着色前言方法1：广度优先搜索方法2：深度优先搜索（非递归）1034.边界着色LeetCode:1034.边界着色中等\color{#FFB800}{中等}中等给你一个大小为mxn的整数矩阵

亡心灵·2024-09-09 23:03

为什么我会感到委屈和难过

既然如此，我就深度解剖下，理性解剖下是什么原因所致，以及怎么做可以摆脱低落情绪。委屈，内心深层意思应是承受了本不该属于我来承受的东西。那么什么是我应该承受或者是所得的？

神奇文字·2024-09-09 23:02

2021-01-02随笔

人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。

0清婉0·2024-09-09 23:26

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

java将json字符串转换成对象，看这篇足矣了！

20个二叉树面试高频0.几个概念1.求二叉树中的节点个数2.求二叉树的最大层数(最大深度)3.先序遍历/前序遍历4.中序遍历5.后序遍历6.分层遍历7.求二叉树第K层的节点个数8.求二叉树第K层的叶子节点个数

imtokenmax合约众筹·2024-09-09 22:27

探索HivisionIDPhotos：智能身份证照片处理利器

技术分析库与框架项目依赖于一些强大的Python库，如OpenCV用于图像处理、Pillow进行图片操作，以及NumPy进行矩阵运算

郎轶诺·2024-09-09 22:26

开源AI图像识别：支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储

随着数字化转型的不断深入，图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支，能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。

思通数科x·2024-09-09 22:24

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

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