深度学习(CV) 第2页

用 Python 实现基于特质波动率的量化投资策略

特质波动率（IdiosyncraticVolatility，简称IV）作为衡量股票独特风险的指标，受到了越来越多的关注。

机器懒得学习·2025-02-17 16:12

ORB-SLAM3源码的学习：GeometricTools文件

第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵，第二个函数用于比较两个

PaLu-LvL·2025-02-17 15:09

ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readImageInfo读取图像信息

1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定

PaLu-LvL·2025-02-17 15:08

如何优化产品版本管理流程？全面指南

采用语义化版本控制（SemanticVersioning

·2025-02-17 15:49

ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数

1.函数声明读取相机1的参数：voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数：voidSettings::readCamera2

PaLu-LvL·2025-02-17 15:08

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行

清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

9命怪猫·2025-02-17 11:33

第2节课：深度学习基础python代码

目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“

Lips611·2025-02-17 11:57

用python写一个聊天室程序

importsocketimportthreadingdefhandle_client(client,address):print(f"Newconnectionfrom{address}")whileTrue:msg=client.recv

酷爱码·2025-02-17 10:24

深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）

一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其

AndrewHZ·2025-02-17 10:23

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。

星辰@Sea·2025-02-17 10:51

OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）

一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中：ttt表示特征类型（共14种基础变体）(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h

WHCIS·2025-02-17 08:35

多线程异步执行，等待执行全部执行完成后，返回全部结果 CompletableFuture和Future以及CountDownLatch 使用

根据任务结果判断是否继续后面的操作//存储全部任务返回结果集合publicstaticvoidmain(String[]args){Listobjects=Collections.synchronizedList

知道的越多越难受·2025-02-17 08:04

Linux下使用poll函数编写UDP客户端、服务器程序

一、UDP服务器与客户端的区别对于UDP服务器与客户端，两者都可以通过sendto和recvfrom函数收发数据，它们的主要区别是：1.服务器一般是等待并响应来自客户端的请求，客户端则是主动发送请求并且等待服务器的响应

崔杰城·2025-02-17 08:33

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。

Evaporator Core·2025-02-17 06:47

程序员琛琛·2025-02-17 06:16

Python 爬虫验证码识别

0.验证码示例1.OpenCV+pytesseract使用Python中的OpenCV库进行图像预处理（边缘保留滤波、灰度化、二值化、形态学操作和逻辑运算），然后结合pytesseract进行文字识别。

acheding·2025-02-17 05:40

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-17 05:07

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决

在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。

紫雾凌寒·2025-02-17 04:34

Run-On-Arch GitHub Action：跨架构CI/CD的利器

run-on-arch-actionAGithubActionthatexecutesjobs/commandsonnon-x86cpuarchitectures(ARMv6,ARMv7,aarch64,s390x,ppc64le,riscv64

怀创宪·2025-02-17 02:49

MobileNetV4（2024 ECCV）

论文标题MobileNetV4:UniversalModelsfortheMobileEcosystem论文作者DanfengQin,ChasLeichner,ManolisDelakis,MarcoFornoni,ShixinLuo,FanYang,WeijunWang,ColbyBanbury,ChengxiYe,BerkinAkin,VaibhavAggarwal,TenghuiZhu,Da

刘若里·2025-02-17 01:07

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。

清风AI·2025-02-17 00:02

字符串相似度算法

publicstaticvoidmain(String[]args){Stringaddress1="济南市历下区经十路69号12号楼1单元401号";Stringaddress2="济南市历下区经十路

S Y H·2025-02-16 23:30

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64-1.12.1，opencv

Jayson God·2025-02-16 23:24

TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建

图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法

小白学视觉·2025-02-16 23:54

从养殖场到科技前沿：YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡

今天的主角是YOLOv11和OpenCV，它们是计算机视觉领域的两位大佬，专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡，它们都能精准识别，数得清清楚楚。不信？那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决

星际编程喵·2025-02-16 22:50

spiking neural network概念学习

实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实

Zaгathustra·2025-02-16 21:45

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现

yyc_audio·2025-02-16 21:41

spring boot整合kettle调用数据库资源库中的job

这篇文章会记录如何调用数据库资源库的job1.导入jar包在调用文件路径下的job需要导入如下jar包而调用数据库资源库的job需要多导入2个jar包否则会报http错误，jar包如下2.运行代码代码如下：@TestpublicvoidexcuteDBTrans

机智的小小岳·2025-02-16 21:40

理论一、大模型—概念

随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

opencv全面详解教程

opencv全面详解教程1.OpenCV简介2.安装OpenCV2.1使用pip安装（适用于Python）2.2通过conda安装2.3从源码编译（高级）3.OpenCV基本操作3.1读取和显示图像3.2

听忆.·2025-02-16 18:21

YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器

从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。

星际编程喵·2025-02-16 18:48

OpenCV及基本用法

一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一个开放源代码的计算机视觉库。

m0_74823683·2025-02-16 18:17

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。

云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

预测股票走势的ai模型

AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。

roxxo·2025-02-16 17:10

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