深度学习+视觉

基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南

传统的锈蚀检测方法通常依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不一致或遗漏重要的锈蚀区域。
A等天晴·2024-08-30 22:45

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

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·2024-08-30 22:13

数百倍加速！港科大最新：嵌入式平台上实时运行的NeRF SLAM！

来源：计算机视觉工坊添加微信：dddvision，备注：NeRF，拉你入群。
计算机视觉工坊·2024-08-30 20:00

iOS中的Grok获得升级——使用AI在X中创建和分析图像

这一功能主要对那些希望通过AI生成视觉效果但没有明确或独特提
AI数据猿·2024-08-30 19:28

深度学习100问23:什么是前馈型神经网络

嘿，前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟！一、定义及原理这个小工厂呀，有个特别的工作方式。数据就像是原材料，从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢，这些数据一路向前，经过一个又一个隐藏层，就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后，数据到达输出层这个“成品出口”，变成了我们想要的结果。在这个过程中，数据只能一个劲儿地往前跑，可不能绕回来，就像一条单行道。比如说，如果我们
不断持续学习ing·2024-08-30 19:57

python 数据挖掘与机器学习

同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。
科研的力量·2024-08-30 19:57

大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧

本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。
AI大模型_学习君·2024-08-30 19:25

UE5-----Niagara粒子系统

在UnrealEngine(UE)中，Niagara是一个粒子系统和视觉效果编辑器，用于创建高质量的实时粒子效果。
四代水门·2024-08-30 17:41

做大模型 千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。
路人与大师·2024-08-30 16:06

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。
wypdao·2024-08-30 16:31

Yolov8和杂草检测

Train-UltralyticsYOLODocsgithub非官方介绍教程网站：【YOLOv8系列】（二）YOLOv8环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案
Diros1g·2024-08-30 15:59

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵
十分钟ll·2024-08-30 15:28

[Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记

这次的智能识别系统与前者有相似的地方，但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测，通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升违规行为检测识别的准确度，降低对大量人工的依赖，提升检测效果和效率，从而推动城市治理向更高效
keexh·2024-08-30 15:58

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
FL1623863129·2024-08-30 15:57

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云·2024-08-30 14:20

《CSS 揭秘》案例dome

本书是一本注重实践的教程，作者为我们揭示了47个鲜为人知的CSS技巧，主要内容包括背景与边框、形状、视觉效果、字体排印、用户体验、结构与布局、过渡与动画等。
kingrome2009·2024-08-30 14:18

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。
walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
shangjg3·2024-08-30 12:10

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能
Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

《如何阅读一本书》—初级层次阅读

我们的大脑本来就就能够凭借视觉加上
巨佬的搬运工·2024-08-30 11:04

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与
听忆.·2024-08-30 10:51

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%·2024-08-30 08:13

游测与软测相交，会产生什么？

规划和设计测试用例3.2准备测试数据准备用例准备3.3运行测试3.4报告结果4.黑盒测试5.白盒测试1.软件质量1.1影响游戏质量的因素1.游戏的故事情节2.游戏机制的好坏3.游戏内音视频效果质量4.美观的视觉风格
将船买酒白云边·2024-08-30 08:11

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统

为了快速、准确地识别和应对积水问题，使用计算机视觉技术进行智能积水检测成为一个重要的解决方案。在这篇博客中，我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统，帮助你轻松应对城市积水挑战。
机器懒得学习·2024-08-30 07:37

十一遇上《姜子牙》

在影片中，二维部分制作难度和精度呈现出了目前国内二维动画的最高水平，每一帧都很讲究，视觉效果相当美妙。单从他的画面效果来看这部动画片
冉彩漫画诗·2024-08-30 07:31

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。
SEU-WYL·2024-08-30 06:29

为获得更好的效果，我们是如何把控照明设计的

在建筑和室内设计中，照明是表达空间形态、营造环境气氛的基本元素，能在视觉上美化或破坏空间。其影响根据照明设计的环境、目的及内外空间等的改变而不同，诸如外墙和景观项目。
乔_f159·2024-08-30 04:41

《人格谜题》第十三章 经验、存在和生命的意义:人本主义心理学

现象学和哲学中的存在主义密切相关，将经验分成三部分（外部视觉的经验，社会经验和对经验的内省经验）。存在主义也主张存在的意义是不能超越个人所赋予它的。
慢慢长大321·2024-08-30 03:56

传统文化中的五行色彩

“墨尔本红”、“开士米银”、“朱鹭白”，当今无论是服装行业还是汽车行业，颜色的名称五花八门，而视觉上也确实“天花乱坠”，似乎凭空出了很多以前不知道的色彩，漂亮且名字炫酷。
書菏·2024-08-30 02:35

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。
SEU-WYL·2024-08-30 01:26

富唯智能案例|双3D相机引导衔架抓取铝型材

针对这一难题，富唯智能凭借其在3D视觉引导技术领域的
Fuweizn·2024-08-30 01:56

Visual design principles

视觉规范主要是3个方面：易读，易触，一致关于易读：字体（32dp&24dp），文本长度（120字符），对比度比率4.5：1,晚上易读性关于易触：合适的点击区域尺寸（最小76*76），点击区域间隔（23dp
小high球·2024-08-29 23:18

黑神话悟空在Mac上怎么下载安装？2024最新教程轻松搞定！

这不仅仅是一款游戏，它更像是一部视觉盛宴，一个让你沉浸于东方神话世界的奇妙旅程。而且，更令人兴奋的是，即便你是Mac用户，也能够享受到这款游戏带来的极致体验哦！
qq_48396513·2024-08-29 22:39

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

《黑神话：悟空》神话再现，虚幻引擎与Unity/C#谁更强？

目录前言匠心打造：东方神话传奇虚幻引擎：视觉盛宴的缔造者Unity/C#：灵活高效的代名词Unity与虚幻引擎（UnrealEngine）共同点Unity和虚幻引擎（UnrealEngine）不同点Unity
小码编匠·2024-08-29 16:59

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。
FL1623863129·2024-08-29 15:52

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
学客汇·2024-08-29 14:14

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。
木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29
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