深度学习+图像处理第24页

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF网盘链接：https://pan.baidu.com/s/13bDr0RunkvOZB8Uupj3nAQ提取码:8m3t

ACC_e1c1·2024-02-11 23:40

理解激活函数

深度学习中，激活函数通常指能够实现非线性映射的函数二、为什么需要非线性激活函数？

陈昱熹·2024-02-11 23:42

人工智能深度学习入门指南

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习作为其重要分支，已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够处理和分析海量的数据，从而实现更高级别的智能。

白猫a~·2024-02-11 23:00

OpenCV入门：图像处理的基石

在数字图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数，使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。

白猫a~·2024-02-11 23:59

【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

【Leach协议】基于MATLAB中实现的无线传感器网络Leach协议

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

SMA-CEEMDAN时序分解 | Matlab实现利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

【KELM回归预测】基于天鹰算法优化核极限学习AO-KELM实现瓦斯浓度多输入单输出预测附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

基于傅里叶变换和带通滤波器实现脑电信号EEG目标识别附Matlab实现

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:37

工业视觉发展历程解析

计算机视觉的引入和应用1.3计算机视觉的引入和应用光学与影像处理技术的进步2.1光学技术的演进2.2影像处理算法的发展2.3早期系统的局限性工业视觉系统的技术突破3.1智能相机的兴起3.2三维视觉技术的应用3.3深度学习在工业视觉中的运用工业

kadog·2024-02-11 21:54

如何学习机器学习和深度学习: 软件工程师指南

如今使用最广泛的AI子领域是机器学习，而机器学习又有一个子领域——深度学习，它正在急剧增长。在这份指南中，我旨在描述一条软件工程师开

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:44

深度学习、机器学习和神经网络之间的区别

一、简介1.什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子类别，有效地是一个三层神经网络。这些神经网络旨在通过模仿人脑的功能来“学习”大量数据，但它们远远达不到人脑的能力。

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:12

领域自适应简述

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441807深度学习大讲堂领域自适应问题中两个至关重要的概念：源域（sourcedomain）表示与测试样本不同的领域，但是有丰富的监督信息

ltochange·2024-02-11 20:43

C语言常见面试题：C语言中如何进行人工智能编程？

以下是一些基本步骤和注意事项，帮助你开始在C语言中进行AI编程：理解AI基础:学习AI的基本概念、算法和技术，如机器学习、深度学习、神经网络等。

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

深度学习路线，包括书籍和视频

深度学习是一个广泛而快速发展的领域，涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线，包括书籍和视频资源。

jjm2002·2024-02-11 19:25

深度学习-最简代码实现目标检测模型

一、项目介绍在深度学习领域中，目标检测一直是一个备受关注的研究方向。为了更深入地理解深度学习目标检测的原理和实现，我写了一个简单的单目标检测项目。

·2024-02-11 19:48

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大

夏洛的网·2024-02-11 18:02

一文详解静态图和动态图中的自动求导机制

作者|FesianXu导读4年前在《AutoDiff理解》之第一篇“自动求导技术在深度学习中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章，因为工作和学习上比较忙碌（LanDuo:P），就一直拖到了现在

·2024-02-11 18:53

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

·2024-02-11 18:34

什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型

这个模型基于深度学习和生成对抗网络（GAN）的原理，能够根据用户输入的描述生成高质量、富有创意的图像。

·2024-02-11 18:24

如何用 Canvas 实现 PS 的液化功能

基础知识在进入正题之前，我们先来了解一些数字图像处理和Canvas的基础知识。

·2024-02-11 18:00

如何使用Python进行地址信息(省/市/区/姓名/电话)提取

paddle：百度开发的深度学习平台

·2024-02-11 17:50

DeepMind利用深度学习预测 220 万种新晶体

如今借助GoogleDeepMind发布的深度学习工具GNoME，科研人员在短时间内就发现了22

·2024-02-11 17:06

2.1.1 摄像头

基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟，随着近几年深度学习的发展，基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中，在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上，一般会安

·2024-02-11 17:43

卫星通讯领域FPGA关注技术：算法和图像方面（1）

最近关注的公众号提到了从事移动通信、卫星通讯等领域的FPGA、ASIC、信号处理算法等工程师可能需要关注的技术，有LMS算法、RLS算法、LCMV算法、SAR图像处理，以下做了一些基础的调研：1LMS算法

徐丹FPGA之路·2024-02-11 17:42

1.10 强化学习

与深度学习类似，强化学习的关键问题也是贡献度分配问题，每一个动作不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的

·2024-02-11 17:09

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 15:00

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五

appron·2024-02-11 14:50

fast.ai 深度学习笔记（六）

深度学习2：第2部分第12课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:13

PyTorch版本说明与安装

PyTorch版本说明与安装PyTorch可以看作是Python的一个库，准确地说，它是一个深度学习框架，提供了许多用于构建、训练和部署神经网络模型的功能和工具。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

2019-10-31 人工智能、机器学习、深度学习的概念

一、什么叫人工智能、机器学习、深度学习人工智能：computationalagents(机器）可计算的机器andactintelligentlyAIaresystems（系统），可以做以下的事情：rationally

可乐W·2024-02-11 12:30

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12

文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实

落痕的寒假·2024-02-11 12:26

上位机图像处理和嵌入式模块部署（利用python开发软件）

嵌入式-老费·2024-02-11 12:56

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（1）人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

6.1人工智能、机器学习与深度学习的关系必须要掌握的内容：如上图：人工智能>机器学习>深度学习。机器学习是人工智能的一个分支，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。

giszz·2024-02-11 12:26

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（二）{两篇文章讲清楚}

这一篇与上一篇是兄弟篇，意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础，第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起（包括搭建环境等等都在上一篇），上一篇链接如下：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 12:56

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

1.3波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。本节将以“波士顿房价预测”任务为例，向读者介绍使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价

软工菜鸡·2024-02-11 09:20

第二天寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

##################ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey本文梳理了172篇相关文献。本文全面回顾了撰写本文时候的文献。包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的）再到

kim_ed33·2024-02-11 09:16

Java和JVM将GPU和容器归零

GPU最初是为图像处理而构建的，越来越多

追梦人在路上不断追寻·2024-02-11 09:55

Python 编程1000例(6)：打印成绩等级和出租车计费问题

文章目录一、设计条件运算二、打印成绩等级三、出租车计费问题本系列文章通过1000（一篇文章表示1个实例）个实例，为读者提供较为详细的练习题目，以便读者举一反三，深度学习。

Amo Xiang·2024-02-11 08:23

如何进行深度课时学情分析、课时教材分析？

一一《深度学习设计模板与示例》阅读札记导读提纲:为青年教师示范对一本书如何摘录与批注；向无暇读原著青年教师推荐深度课时学情分析、课时教材分析方法与案例。备课、说课时经常提到要备学情、备教材。

王红顺·2024-02-11 07:57

第十八篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像修复和恢复

Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常用的图像修复与恢复技术二、插值方法示例代码三、基于纹理合成的方法示例代码四、基于边缘保持的方法示例代码五、基于图像修复模型的方法示例代码六、基于深度学习的方法示例代码七

传奇开心果编程·2024-02-11 07:53

GPT-4模型的创造力

它们不仅能够精确地模拟和再现各类文本样式、结构和内容，而且在生成新的文本时，能够通过深度学习算法对海量训练数据中捕捉到的模式进行创新性的重组与拓展：词汇创新：基于已学习的大量词汇及其搭配关系，GPT-4

科学禅道·2024-02-11 07:23

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.3

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.3LanguageModelsandtheDataset假设长度为TTT的文本序列中

南七澄江·2024-02-11 07:15

《零基础实践深度学习》实践导学 01

1.1前言一、课程介绍《零基础实践深度学习》（第1版）2020年正式上线，深受开发者和高校师生追捧，累积学习人数超过9万人。

软工菜鸡·2024-02-11 07:15

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.4

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.4RecurrentNeuralNetworks对nnn元语法模型，单词xtx_tx