深度学习+计算机视觉（CV）

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等
GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。
大懒猫软件·2025-02-20 00:51

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

python实现将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测

代码实现importcv2importnumpyasnpimporttorchfromtorchvi
go5463158465·2025-02-19 23:34

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架
计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

C# 性能测试程序及编写要点

直接看程序：classTiming{TimeSpantimestart;TimeSpanduration;publicvoidStart(){GC.Collect();GC.WaitForPendingFinalizers
Rondapapi·2025-02-19 22:03

java list如何让指定元素排在第一位

示例代码：importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[
C_V_Better·2025-02-19 22:59

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等
这题有点难度·2025-02-19 21:24

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

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。
·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。
·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
Bin二叉·2025-02-19 19:37

window 解压jar和打包jar命令

解压jarjar-xvftest.jar配置文件路径BOOT-INF\classes—>application.properties压缩回jarjar-cvf0mtest.jar.
zy_crazy_code·2025-02-19 18:03

Android中Handler的post（Runnable）用法

privateHandlermhandler=newHandler();privatevoidabc(){newThread(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun()
莫空0000·2025-02-19 18:31

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

OpenCV的卡尔曼滤波器：实现和应用

OpenCV的卡尔曼滤波器：实现和应用卡尔曼滤波器（Kalmanfilter）是一种最优估计的算法，在众多领域有着广泛的应用，如控制系统、通信系统、机器人等。
雪域Code·2025-02-19 17:54

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命引言：从“数据饥渴”到“智能涌现”传统计算机视觉高度依赖海量标注数据，但现实场景中标注成本高昂且覆盖范围有限。
ProgramHan·2025-02-19 16:46

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离
小源学AI·2025-02-19 13:18

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_pnalloc函数

ngx_pnalloc声明在src\core\ngx_palloc.hvoid*ngx_pnalloc(ngx_pool_t*pool,size_tsize);定义在src\core\ngx_palloc.cvoid
若云止水·2025-02-19 11:31

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理
Lethehong·2025-02-19 08:36

投资组合风险管理

投资组合风险管理市场风险信用风险流动性风险风险指标收益率波动率最大回撤α\alphaα（詹森指数），β\betaβ卡玛比率月胜率上/下行捕获比夏普比率索提诺比率经风险调整的收益率（2）特雷诺比率信息比率IR风险价值(VaR)条件风险价值(CVaR
周纠纠·2025-02-19 08:05

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法
next_travel·2025-02-19 07:32

利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测

利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测#include#include#includeusingnamespacecv;/***@brief对图像进行Sobel滤波*@paraminput输入图像
我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

基于图像处理的裂缝检测与特征提取

通过计算机视觉和图像处理技术，能够高效、精确地提取裂缝的几何特征，如长度、宽度、方向、面积等，从而为工程质量评估提供数据支持。
机器懒得学习·2025-02-19 07:00

rocketmq源码解析之NamesrvController启动②创建mqclient②

天河聊架构”微信公众号源码解析netty连接管理handlerclassNettyConnectManageHandlerextendsChannelDuplexHandler{@Overridepublicvoidconnect
qq_23283355·2025-02-19 05:13

RocketMQ七、rocketMQ的网络通信模块

前一篇看到过netty的启动，我们回过来再看一下：@Overridepublicvoidstart(){...prepareSharableHandlers();Ser
vinylon1022·2025-02-19 05:43

利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换

利用OpenCV进行棋盘检测与透视变换1.引言在计算机视觉领域，棋盘检测与透视变换是一个常见的任务，广泛应用于摄像机标定、文档扫描、增强现实（AR）等场景。
萧鼎·2025-02-19 03:57

conda更换环境版本（比如torch版本）

torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

对换脸、动嘴生成的视频做初筛

人脸检测：使用OpenCV的Haar级联分类器检测视频首帧和尾帧中的人脸。人脸提取与标准化：从检测到的人脸区域中提取并标准化
之群害马·2025-02-19 03:55

为什么不应该在事务中嵌套发送 MQ 消息和 RPC 调用？

引言或许你曾写过这样的代码：@Transaction//开启事务publicvoidcraeteOrder(Orderorder){saveOrder(order);sendMQ(order);//或者是发送
·2025-02-19 02:44

51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian：周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅（ Sora能制作动作大片还需要一段时间 ）

24年3月，北大、谷歌和加州大学共同发布了DrivingGaussian:CompositeGaussianSplattingforSurroundingDynamicAutonomousDrivingScenes。视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景CornerCase，这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自动驾驶系统安全性。DrivingGaussian采用复合高斯飞溅进行全局渲
深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:10

51-31 CVPR’24 | VastGaussian，3D高斯大型场景重建

2024年2月，清华大学、华为和中科院联合发布的VastGaussian模型，实现了基于3DGaussianSplatting进行大型场景高保真重建和实时渲染。Abstract现有基于NeRF大型场景重建方法，往往在视觉质量和渲染速度方面存在局限性。虽然最近3DGaussiansSpltting在小规模和以对象为中心的场景中效果很好，但由于视频内存有限、优化时间长、外观变化明显，将其扩展到大型场景
深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:09

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

CVPR2023 Highlight | ECON：最新单图穿衣人三维重建SOTA算法

作者：宁了个宁|来源：计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。
3Ｄ视觉工坊·2025-02-19 01:36

设计模式2：单例模式

双重检查锁（doublechecklocking）publicclassLazySingleton{//volatile防止指令重排序privatestaticvolatileLazySingletoninstance
卷福同学·2025-02-19 00:56

大规模GPU集群的进阶之路

它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。
卢旗·2025-02-18 23:47

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

hutool 工具包 深克隆踩坑

importcn.hutool.core.util.ObjectUtil;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassCloneTest{publicstaticvoidmain
DS_Watson·2025-02-18 23:45

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量
ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:12

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。
Anitalin00·2025-02-18 22:08

商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化

自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:33

DeepSeek的无限可能：探索前沿AI技术在多领域的应用

引言2023年，全球人工智能产业规模突破万亿美元大关，一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。
编码追梦人·2025-02-18 20:10

DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全：全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例

DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查：技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构（此处展开约1500字的技术原理说明，涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件）二、核心实施步骤与代码实现
Coderabo·2025-02-18 20:07

CVPR‘24 | 百度开源DETRs在实时目标检测中胜过YOLOs

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：目标检测，拉你入群。文末附行业细分群论文题目：DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection作者：WenyuLv,YianZhao等作者机构：BaiduInc.论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf代
3Ｄ视觉工坊·2025-02-18 19:01
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