深度学习&图像处理第10页

深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决

问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错，多方查阅资料后得到了解决方案

winrisef·2025-02-06 11:44

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

音频基础知识集合

采样率（SampleRate）采样率（采样频率）即每秒内进行采样的次数。单位是Hz。采样率越高，数字波形的形状就越接近原始模拟波形，声音的还原就越真实。如44100HZ,48000HZ等。

超开心~·2025-02-06 10:36

音视频开发成长之路与音视频知识点总结

音视频涉及语音信号处理、数字图像处理、信息论、封装格式、编解码、流媒体协议、网络传输、渲染、算法等。在现实生活中，音视频发挥着越来越重要的作用，如视频会议、直播、短视频、播放器、语音聊天等。

Linux服务器开发·2025-02-06 10:36

探索深度学习：开启智能新时代

目录深度学习究竟是什么？

顾漂亮·2025-02-06 10:35

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。

人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

【Python】已解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none)

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·2025-02-06 09:28

C# 自动删除指定天数前的文件夹下的文件（文件清理）

publicvoidCleanFile(){stringpath=AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory+“\Example\”;DirectoryInfodir=newDirectoryInfo

xk_hypothesis·2025-02-06 09:27

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解

North_D·2025-02-06 08:24

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

python按要求分割excel一列成两列

importopenpyxl#加载Excel文件workbook=openpyxl.load_workbook('example.xlsx')sheet=workbook.active#获取需要处理的列

EaSoNgo111·2025-02-06 07:45

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

引言：深度学习的下一步是什么？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

步子哥·2025-02-06 06:11

java使用react_基于JVM使用React.js和Spring Boot建立同构的Web应用

这是一个展示如何使用Java的SpringBoot实现预渲染前端MVC(MVC-frontend)的同构Web应用开源项目：winterbe/spring-react-example·GitHub所谓同构

tarv·2025-02-06 05:01

Linq to Entity 中， Query不应该有耗时操作

遇到如下境况：有300个表结构一致的表（拗口），需要逐一读取300个表的一个数据，排序，然后取出最小的那个数（假设这个数属于表TableA)，然后从TableA中再取一个数，排序.......然后我用Samphore

norsd·2025-02-06 05:59

baidu_brpc协议格式基于protobuff

：50525043【00014048】【00000028】【0a1e0a0e】//PRPC+四字节长度+四字节长度【6578616d706c652e46696c655570120a//-----》example.FileUp

zxb@hny·2025-02-06 05:54

算法问题整理（二）

从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶

分享总结快乐·2025-02-06 04:47

探秘 GitCode 上的开源项目：91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具

技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型，尤其是计算机

毕艾琳·2025-02-06 04:47

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。

搏博·2025-02-06 02:04

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下，在多项式回归的例子中，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上，限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

探索架构组件之美：RoomWordsSample深度解析

探索架构组件之美：RoomWordsSample深度解析codelab-android-room-with-a-view项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codelab-android-room-with-a-view

羿平肖·2025-02-06 02:02

AIGC从入门到实战：基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发

AIGC借助深度学习模型，能够生成逼真的图像、视频、音频、文本等内容，为人类的创造力和生产力带来了革命性的改变。1.2大模型：AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型（简称“大模型”）。

AI天才研究院·2025-02-06 01:00

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网

AI天才研究院·2025-02-06 00:51

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍

GoAI·2025-02-06 00:50

Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit(x,y)#对样本进行预测x_sample

2401_84009679·2025-02-05 22:00

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。

若北辰·2025-02-05 17:34

MATLAB机器学习、深度学习

目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用第六章目标检测

Yolo566Q·2025-02-05 17:01

机器学习在金融领域的应用

1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习2.2机器学习与人工智能、深度学习的关系

AI天才研究院·2025-02-05 17:01

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。1TensorTensor是PyTorch中最重要的数据结构，它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（如矩阵、黑白图片等）或者更高维的数组（如彩色图片、视频等）。Tensor与NumPy

shangjg3·2025-02-05 17:30

NVIDIA的算力支持

NVIDIA的算力支持关键词：NVIDIA,GPU,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商，近年来在人工智能领域也取得了显著的进展

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:55

基于深度学习的文本情感分析

基于深度学习的文本情感分析关键词：深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:25

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。

AI大模型应用之禅·2025-02-05 16:24

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

一、机器学习概念与原理什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个分支，通过从数据中学习和改进算法，使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段，能够让计算机“自我学习”，从而实现更准确的预测和决策。机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型，使用大量的数据进行训练，使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中，常用的模型包括线性回归、逻辑回

苹果酱0567·2025-02-05 16:23

【LangChain编程：从入门到实践】代码实践

然而,随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升,机器学习和深度学习技术开始占据主

AI天才研究院·2025-02-05 14:09

因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力

近十年来，深度学习在多个领域取得了巨大成功，包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。

樱花的浪漫·2025-02-05 14:39

基于深度学习的植物病害检测系统

深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）模型，在图像识别和目标检测领域取得了显著的成果。

A等天晴·2025-02-05 14:06

OSCP - Other Machines - CuteNews

主要知识点hping3提权具体步骤依旧先执行namp，很多端口开放，不过我们先以80端口作为潜在突破口试试StartingNmap7.94SVN(https://nmap.org)at2024-10-3116

柴郡猫^O^·2025-02-05 14:34

os.makedirs

官方说明文档：Link解释下面的代码：os.makedirs(os.path.join(args.output_dir,'sample_images'),exist_ok=True)os.makedirs

world=hello·2025-02-05 13:32

NeuralCF 模型：神经网络协同过滤模型

RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出，其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合

Lewis@·2025-02-05 13:31

AI 图像生成器，如何使用 Janus-Pro 和 Janus， Deepseek 的 Janus-Pro、Janus 和其他领先工具的比较

人工智能驱动的图像生成器使用深度学习算法将文本描述转换为逼真或艺术化的视觉效果，可满足营销、广告、游戏和内容创作等各种行业的需求。

知识大胖·2025-02-05 13:30

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio

Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

小白的靶机-VulnHub-Lampiao

靶机地址，看这里一、信息收集我们在VM中需要确定攻击目标的IP地址，需要使用nmap获取目标IP地址：关于nmap的入门操作nmap-sP192.168.86.0/24或者使用netdiscover获取目标IP地址我们就拿到了这次靶机的IP地址：192.168.86.160开始探索机器。第一步是找出目标计算机上可用的开放端口和一些服务。因此我在目标计算机上启动了nmap全端口T5速度扫描：nmap

每天都要努力哇·2025-02-05 13:24

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习（是其中比较重要的分支）。深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。

武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化车牌识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计总结与展望引言车牌识别（LicensePlateRecognition，LPR）

2025年数学建模美赛·2025-02-05 12:20

关于大模型 AGI 应知应会＿生在AI发展的时代

一、大模型的核心概念与特点（一）什么是大模型大模型（LargeLanguageModels，LLMs）是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数

森焱森·2025-02-05 10:38

PHP实现雪花Snowflake算法（附完整源码）

phpclassSnowflake{private$timestamp_bits=41;private$datacenter_id_bits=5;private$

源代码大师·2025-02-05 10:07

AI 浪潮席卷中国年，开启科技新春新纪元

随着大数据、云计算、深度学习等技术的不断成熟，AI不仅重塑了传统行业的面貌，更在新春佳节这一最具中国特色的时刻，以其独特的方式，开启了科技新春的新纪元。

芯作者·2025-02-05 10:35

SQL——常用函数

目录系统内置函数时间处理函数字符串处理函数数字处理函数集合处理函数类型转换函数窗口函数排名函数系统内置函数查看系统内置函数：showfunctions;查看一个函数的用法：descfuntion函数名;查看一个函数的具体用法：descfunctionextended函数名;时间处理函数1、unix_timestamp

Parker_1314·2025-02-05 05:35

opencv图像处理框架

一.课程简介与环境配置二.图像基本操作(1)计算机眼中的视觉1)计算机眼中图像是由一块块组成，每一块又由很多很多个像素点组成，一个像素点的值是在0到255之间，值越大就越亮。2)RGB表示彩色图像的三个颜色通道(红绿蓝)，一张彩色图像由很多个三通道的像素点组成，每个像素点在每个通道上的值都可在矩阵上表示出来，矩阵大小就是图像的长与宽(w与h表示)。3)用opencv做简单的图像操作图像读取先导入c

weixin_58351028·2025-02-05 04:26

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