深度学习(CV)

Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测

图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想**2.3特点2.4函数及参数3角点、特征检测3.1焦点、特征检测代码及结果1SIFT特征检测1.1概念SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像处理中检测和描述图像中局部结构的算法。它是由D
是十一月末·2025-02-26 10:30

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。
调皮的芋头·2025-02-26 10:00

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具

人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列
学步_技术·2025-02-26 08:19

点云配准（点云拼接）论文综述

随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
点云SLAM·2025-02-26 08:47

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。
山海青风·2025-02-26 07:42

【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍

【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？
知识靠谱·2025-02-26 07:12

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。
算法资料吧！·2025-02-26 06:06

golang深度学习-基础篇

基础数据结构及类型字符型-stringstring是Go标准库buildin内置的一个基础数据类型。string是由8比特字节的集合，通常不一定是UTF-8编码的文本。string可以为空(长度为0)，但不会是nil。stringisthesetofallstringsof8-bitbytes,conventionallybutnotnecessarilyrepresentingUTF-8-enc
老狼伙计·2025-02-26 06:34

Golang深度学习

前言在2009年，Google公司发布了一种新的编程语言，名为Go（或称为Golang），旨在提高编程效率、简化并发编程，并提供强大的标准库支持。Go语言的设计者们希望通过Go语言能够解决软件开发中的一些长期存在的问题，比如并发编程的复杂性、垃圾回收机制的效率以及跨平台的兼容性等。以下是Go语言的一些关键背景和特性：并发编程Go语言内置了并发原语，如goroutines和channels，这使得并
老狼伙计·2025-02-26 06:32

kitti数据集【图片、点云、IMU、GPS】话题发布（kitti2bag方式+python源码方式）

kitti数据集传感器话题发布一、前期准备工作kitti数据集转bag安装vscode新建工作环境安装opencv-python二、发布图片三、发布点云数据四、整理前两次的代码五、添加汽车图片和摄像头视角常规写法优化写法六
liiiuzy·2025-02-26 05:28

DecimalFormat 的使用

直接使用样式/***直接使用样式*'#'表示数字,会抹掉头尾和尾部的零*'0'表示数字,会补零*/publicstaticvoidapplyPattern(){NumberFormatf=NumberFormat.getInstance
·2025-02-26 05:04

Java 中 Math.pow 的用法

常见用法pow是静态方法，要用类名Math来访问该方法，如下：Math.pow（底数a，指数b）表示a的b次方，返回类型为double应用：用Math.pow()实现数组的交错求和publicstaticvoidmain
Yuan_o_·2025-02-26 04:20

37、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-2、自动梯度计算

importnumpyasnpclassTensor(object):'''importnumpyasnp：导入numpy库，用于处理数组相关操作。classTensor(object)：定义了一个名为Tensor的类，继承自object。__init__方法是类的构造函数，用于初始化Tensor对象：self.data=np.array(data)：将传入的data转换为numpy数组并存储在s
小宇爱·2025-02-26 04:46

基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-26 03:45

【Linux网络编程】socket套接字的基础API接口

目录前言1.网络字节序2.socket编程接口2.1socket2.2bind2.3地址转换函数2.4recvfrom2.5sendto2.6TCPsocketAPI2.6.1listen()2.6.2accept
清水加冰·2025-02-26 03:13

大模型学习路线与资源推荐

深度学习入门神经网
数字化转型2025·2025-02-26 01:27

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病
@@南风·2025-02-26 00:53

QT开发技术 【opencv图片裁剪，平均哈希相似度判断，以及获取游戏窗口图片】

一、图片裁剪intCJSAutoWidget::GetHouseNo(cv::MatmatMap){cv::imwrite(m_strPath+"/Data/map.png",matMap);for(inti
增援未来章北海·2025-02-26 00:52

python 语音转文本中文——DeepSpeech

DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎，基于深度学习技术，采用端到端架构，可以高效地将语音转换为文本。
drebander·2025-02-26 00:51

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的
FL1623863129·2025-02-25 23:18

基于Python+OpenCV校园人脸采集和人脸识别系统

本项目旨在利用Python和OpenCV库，开发一个校园人脸采集和人脸识别系统，实现对校园内人员的人脸信
2301_79809972·2025-02-25 23:17

无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2

这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成
nenchoumi3119·2025-02-25 23:42

#渗透测试#批量漏洞挖掘#华测监测预警系统2.2 UserEdit.aspx SQL注入（CVE-2022-24876）

免责声明本教程仅为合法的教学目的而准备，严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为，在使用本教程前，您应确保该行为符合当地的法律法规，继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果，如有异议，请立即停止本文章读。目录华测监测预警系统2.2UserEdit.aspxSQL注入漏洞深度解析一、漏洞背景分析二、漏洞形成原理三、高级渗透测试方案四、防御加固方案五、法律与合规建议六、延伸风险评估七、漏洞POC华
独行soc·2025-02-25 22:41

PyNvVideoCodec解码使用

解码视频生成器例子，支持解码视频和视频流try:importtimefromfunctoolsimportwrapsimportcv2importnumpyasnpimportpycuda.driverascudaimportPyNvVideoCodecasnvcimportctypesasCimportosexceptImportErrorase
huomama·2025-02-25 22:11

深度学习笔记——循环神经网络RNN

热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型（BagofWords,BOW）工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF
好评笔记·2025-02-25 22:10

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning
大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（
好评笔记·2025-02-25 22:37

基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
海洋 之心·2025-02-25 21:31

针对视频内容进行检测开源项目

它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。
红豆和绿豆·2025-02-25 20:54

探秘 DeepSeek 硬件适配：GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析

一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中，硬件作为支撑技术腾飞的基石，其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。
FinkGO小码·2025-02-25 18:11

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。
紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

Java编程入门：从OOP到第一个程序

面向对象编程三大特性1.封装（Encapsulation）publicclassBankAccount{//私有属性（数据隐藏）privatedoublebalance;//公有方法（操作接口）publicvoiddeposit
helo world·2025-02-25 17:31

JUC并发编程之集合类线程安全问题

在并发条件下,由于多数集合没有同步控制所以这些集合具有线程不安全性线程不安全的集合线程不安全用例(ArrayList为例)示例publicclassMainTest{publicstaticvoidmain
xzystart·2025-02-25 16:24

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

深度学习（DL）在解决PAI中存在的技术限制（如硬件限制、生物特征信息缺乏等）方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。
superace7911·2025-02-25 15:50

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述
Maker~·2025-02-25 15:18

阅读笔记：ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Task

阅读笔记：ViLBERT:PretrainingTask-AgnosticVisiolinguisticRepresentationsforVision-and-LanguageTasksContribution
Araloak·2025-02-25 14:44

Did you forget to `#include ＜pybind11/stl.h＞`? Or ＜pybind11/complex.h＞,＜pybind11/functional.h＞

项目场景：基于深度学习的三维点云可视化问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File".
沉迷单车的追风少年·2025-02-25 14:40

即插即用的注意力机制21种

提示：谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展，注意力机制（AttentionMechanism）已成为提升模型表现的关键技术，本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码
@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

#渗透测试#批量漏洞挖掘#锐捷校园网自助服务系统 任意文件读取（CVE-2023-17233 ）

免责声明本教程仅为合法的教学目的而准备，严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为，在使用本教程前，您应确保该行为符合当地的法律法规，继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果，如有异议，请立即停止本文章读。目录一、漏洞核心原理与技术背景1.漏洞定义与触发条件2.常见攻击向量二、漏洞复现与渗透实战1.环境搭建与工具链2.漏洞验证步骤3.高级绕过技巧三、修复方案与安全加固1.代码层修复2.系统层加固
独行soc·2025-02-25 12:27

PyTorch知识点总结之一

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。
Rain松·2025-02-25 10:44

51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-25 09:10

初学者推荐学习AI的路径

学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。
ProgramHan·2025-02-25 09:05

PyTorch实战：手把手教你完成MNIST手写数字识别任务

张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！
吴师兄大模型·2025-02-25 07:51

使用Diffusion Models进行图像超分辩重建

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：图像超分辨率重建是一个经典CV任务，其实LR（低分辨率）和HR（高分辨率）图像仅在高频细节上存在差异。
沉迷单车的追风少年·2025-02-25 04:32

RTX 3090图形处理巅峰性能解析

通过对比测试数据与工程原理分析，重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率，以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样（DLSS）任务中的动态负载分
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

Ascend Extension for PyTorch是个what？

1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架，使昇腾NPU可以支持PyTorch框架，为PyTorch框架的使用者提供昇腾
·2025-02-25 03:53

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。今天，我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题，其实它也没那么难懂！什么是神经网络？
shandianfk_com·2025-02-25 03:49

44、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-6、自动优化，就是把原来的权重更新的部分用面向对象的方式再写一次

importnumpyasnpnp.random.seed(1)data=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])target=np.array([[0],[1],[0],[1]])#weights_0_1=np.random.rand(2,3)#weights_1_2=np.random.rand(3,1)weights_0_1=np.array([[0.1,0.2
小宇爱·2025-02-25 01:40
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