深度学习之语义分割

「C/C++」C++关键字 之 mutable 可变变量关键字

✨博客主页何曾参静谧的博客（✅关注、点赞、⭐收藏、转发）全部专栏（专栏会有变化，以最新发布为准）「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「定制」定制开发集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」BlockUI集合「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Paras
何曾参静谧·2025-01-18 12:39

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

华为Ascend推理框架（ACL）是AscendCANN软件栈的核心组件，专为AscendAI加速硬件（如Atlas300I）设计，可实现高性能的深度学习推理。
Lunar*·2025-01-18 12:39

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression：**函数的输出是一个数值forexample：**Classification：**给出选项，让机器去选择。forexample：检测一个邮件是不是垃圾文件，就可以通过这个来做。选项是两个：垃圾文件or非垃圾文件。下面，
你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms
骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新
羊小猪~~·2025-01-18 10:30

避坑指南：Element UI在Vue2项目开发中的那些坑与解

文章目录一、引言二、ElementUI初体验之坑（一）安装后不生效解决方案：（二）组件引入报错解决方案：三、表单组件的那些“小脾气”（一）重置表单后无法输入（二）表单自动校验“抽风”解决方案：四、日期组件的
前端没钱·2025-01-18 10:56

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效，因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面，从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中，我们将探讨支持向量机(SVM)
潜洋·2025-01-18 10:25

算法第十六期——动态规划(DP)之线性DP

【概述】线性动态规划，是较常见的一类动态规划问题，其是在线性结构上进行状态转移，这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数，约束是这些变量的线性不等式或等式，目的是求目标函数的最大值或最小值。因此，除了少量问题（如：LIS、LCS、LCIS等）有固定的模板外，大部分都要根据实际问题来推导得出答案。【例题】最长公共子序列(LCS)lanqiao0J题号1
小叶pyか·2025-01-18 09:17

Linux系统之配置Nginx负载均衡

Linux系统之配置Nginx负载均衡一、Nginx介绍1.1Nginx简介1.2Nginx反向代理1.3相关概念二、本次实践介绍2.1本次实践简介2.2本次实践环境规划三、部署两台web服务器3.1运行两个
江湖有缘·2025-01-18 08:15

每天五分钟深度学习框架pytorch：基于vgg块搭建VGG卷积神经网络

本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块，本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16，我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的：搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kern
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-18 08:45

为AI聊天工具添加一个知识系统 之45 制约门上的蒙板：图层/通道/路径 之3

本文要点要点前一篇给出了蒙板的定义：蒙板是一个空间“层”容器（平面），唯一的操作是“替换”，唯一的限制是有确定的源和目标。它对外(API)提供一个唯一操作“替换”，本身则是一个带四个操作符(类比、扩张、收缩和修订)的一阶理论格（lattice）。本项目提出的蒙板是作为问题解决方案的议案的一个临时自组网方案（adhoc）被提出来的，它为问题提出者和解题提案者提供通道、路径和图层。蒙版揭示出意识的知性
一水鉴天·2025-01-18 08:10

深度学习 Pytorch 张量（Tensor）的创建和常用方法

1张量的基本创建及其类型和Numpy中的array一样，张量的本质也是结构化地组织了大量的数据。并且在实际操作中，张量的创建和基本功能也与其非常类似。1.1张量(Tensor)函数创建方法张量的最基本创建方法和Numpy中创建Array的格式一致。#Numpy创建数组importnumpyasnp#导入numpya=np.array([1,2,3])importtorch#首次使用,导入torch
白白糖·2025-01-18 08:38

PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程

神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型，通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分，进
陌北v1·2025-01-18 07:37

BOOST c++库学习 之 lockfree库入门实战指南 以及 使用lockfree库时对比普通队列、栈的测试例子

Boost.Lockfree库提供了一系列无锁数据结构，这些数据结构的主要优势在于高并发环境下的高效性和无锁操作的性能提升。无锁数据结构避免了传统的锁操作（如互斥锁）带来的性能瓶颈和复杂性，尤其在多核处理器系统中能够显著提高效率。核心组件1.无锁队列(boost::lockfree::queue)简介:boost::lockfree::queue是一个多生产者-多消费者（MPMC）的无锁队列，允许
Narcotis·2025-01-18 07:05

Python进阶之-Enum（枚举）

✨前言：什么是枚举？枚举（Enumeration）是一种数据类型，其中每个枚举值都是一个实例，都代表该数据类型的一个可能的值。在很多编程语言中，比如C、Java、C#和Python等，枚举都得到了支持，枚举成员常常用于代替一组硬编码的常量。枚举是一种编程模式，用于定义一组有限、固定且通常不可变的值的集合。这些值称为枚举的成员（或元素）。枚举的每个成员都有一个名称和一个相关联的数值（可以是整数、字符
夏天Aileft·2025-01-18 07:33

【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】

的仓库啦，别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展
FF-Studio·2025-01-18 07:31

Java数据结构的实现

文章目录一、Java数据结构二、数据结构之数组和链表（Java语言描述）1、Java数组1.初始化数组2.直接赋值3.可变数组2、链表1.节点定义2.实例化节点三、数据结构之树和图（Java语言描述）1
绝域时空·2025-01-18 06:29

10 个免费的 AI 图片生成工具分享

AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜
·2025-01-18 05:11

链路测试tool之MTR详解

背景当客户端访问服务端，使用ping命令出现不通或丢包时，可以使用mtr进行链路测试。测试方式正向链路测试（客户端-->服务端）反向链路测试（服务端-->客户端）工具简介MTR是一款网络诊断工具，它将ping和traceroute的功能合并，相对于traceroute只会做一次链路跟踪测试，mtr会对链路上的相关节点做持续探测并给出相应的统计信息。因此，mtr能避免节点波动对测试结果的影响，所以其
浅夏入秋^_^·2025-01-18 05:50

IP地址之网络位和主机位

IP地址之网络位和主机位-----------------192.168.1.011000000101010000000000100000000IP地址11111111111111111111111100000000
浅夏入秋^_^·2025-01-18 05:19

linux tcp_nodelay,仔细看参数--NGINX之tcp_nodelay

一、知识准备●在nginx优化中有个经常需要设置的参数，tcp_nodelay●该参数最核心的功能，就是把小包组成成大包，提高带宽利用率也就是著名的nagle算法●tcp协议中，有一个现象：应用层数据可能很低(比如1个字节)，而传输层开销有40字节(20字节的IP头+20字节的TCP头)。这种情况下大部分都是控制包的传输，既加大了带宽的消耗，带宽利用率也不高●nagle算法就是为了解决这个问题。在
投机启示录·2025-01-18 05:48

linux 监控 开源软件,利用开源软件打造Linux应用软件平台之监控子系统

它山之石，可以攻玉。监控子系统是每一个高级应用软件平台必不可少的一个子系统，这个子系统应具备的基本功能包括：各进程的运行状态，系统资源的占用状况，重要配置文件的改变情况，重要目录的异动，常用服务的对外提供情况等。一种可行的实现方法是自己写一大堆的脚本，然后加入crond服务去定时做这些监控,另一条捷径是利用开源软件Monit。本文介绍如何利用Monit去快速构建一个具备上述功能的软件平台的监控子系
呆呆小逗比·2025-01-18 05:18

假新闻检测论文（24）A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques...

本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义：虚假或误导性新闻，或“假新闻”，是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。
weixin_41964296·2025-01-18 05:17

java进度条动画_Android自定义控件之圆形进度条动画

本文实例为大家分享了Android实现圆形进度条动画的具体代码，供大家参考，具体内容如下首先贴上图片：额，感觉还行吧，就是进度条的颜色丑了点，不过咱是程序员，不是美工，配色这种问题当然不在考虑范围之内了。下面说重点，如何来写一个这样的自定义控件。首先，需要有一个灰色的底图，来作为未填充时的进度条；然后，根据传入的当前进度值，绘制填充时的进度圆弧，这段圆弧所对应的圆心角，由当前进度与进度的最大值(一
高尚雅·2025-01-18 05:46

android自定义控件不显示,解决Android Studio Design界面不显示layout控件的问题

中的Theme前添加Base@color/colorPrimary@color/colorPrimaryDark@color/colorAccent补充知识：AndroidStudioXML文件之style
叶江流·2025-01-18 05:46

android自定义圆形控件,Android自定义控件之圆形/圆角的实现代码

一、问题在哪里？问题来源于app开发中一个很常见的场景——用户头像要展示成圆的：二、怎么搞？机智的我，第一想法就是，切一张中间圆形透明、四周与底色相同、尺寸与头像相同的蒙板图片，盖在头像上不就完事了嘛，哈哈哈！在背景纯色的前提下，这的确能简单解决问题，但是如果背景没有这么简单呢？在这种不规则背景下，有两个问题：1)、背景图常常是适应手机宽度缩放，而头像的尺寸又是固定宽高DP的，所以固定的蒙板图片是
研究生欧阳同学呀·2025-01-18 05:15

设计模式01：创建型设计模式之单例、简单工厂的使用情景及其基础Demo

一、单例模式1.情景连接字符串管理2.好处代码简洁：可全局访问连接字符串。性能优化：一个程序一个连接实例，避免反复创建对象（连接）和销毁对象（连接）。线程安全：连接对象不会被重复创建，从而避免并发冲突。3.DemousingSystem;usingSqlSugar;publicclassSqlSugarSingleton{//使用Lazy来保证延迟初始化和线程安全//Lazy通过内部的机制确保在多
我是苏苏·2025-01-18 04:40

YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度

随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。
程序员杨弋·2025-01-18 03:33

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络（ConvNets）成为最先进的图像分类模型。然而，普通的ViT在应用于诸
YOLO大师·2025-01-18 02:59

拿下美赛M奖之必备软件和网站！

目录前言：一.题目翻译与理解：DeepL+知云文献翻译二.查找文献：国内外平台结合使用三.论文撰写：Word或LaTeX+Overleaf四.公式输入与思维导图：MathType+XMind五.阅读文献与文献管理：AdobeReader+Zotero六.模型求解与编程：MATLAB+Python+Lingo七.图形绘制与结果可视化：MATLAB+Python+Origin八.流程图与示意图：亿图图
东方建模.·2025-01-18 02:56

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

一篇文章让你学会Java之数组的定义和初始化

数组的定义和初始化一、数组的定义方式一：数组类型+方括号+数组变量名方式二：数组类型+数组变量名+方括号方式三：定义数组并初始化大小二、数组的初始化1.静态初始化1.1无需指定数组大小1.2指定数组大小但初始化元素2.动态初始化2.1定义数组并初始化大小2.2数组大小和元素值的关系三、二维数组的定义和初始化1.定义二维数组2.动态初始化二维数组3.静态初始化二维数组总结一、数组的定义在Java中，
凭君语未可·2025-01-18 01:48

议题征集 | 2024 广州站 Meetup 即将开启！

今年的收官之站，我们将相约广州！广州的小伙伴们，KubeSphere社区盛会即将到来，千万别错过！目前活动议题征集通道已经开启，欢迎各位技术大咖及云原生爱好者踊跃投稿，共同分享技术洞见和实践经验！
·2025-01-18 00:29

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

一文详解：springboot集成websocket

微服务架构第1章微服务概述什么是微服务常见的微服务组件常用的微服务框架微服务架构设计模式如何实施微服务从微服务的起源和现实业务的角度探讨微服务第2章微服务设计原则设计原则之分层架构设计原则之统一通信协议设计原则之单一职责设计原则之服务拆分设计原则之前后端分离设计原则之版本控制设计原则之围绕业务构建设计原则之并发流量控制设计原则之
fanzhang_vip0723·2025-01-17 23:00

phaserjs游戏开发之camera原理

Phaser.jsCameraExamplebody{margin:0;overflow:hidden;}//配置Phaser游戏constconfig={type:Phaser.AUTO,width:800,height:600,physics:{default:'arcade',arcade:{debug:false}},scene:{preload:preload,create:create
豆约翰·2025-01-17 23:30

设计模式之桥接模式

一、桥接模式的定义与核心概念桥接模式是一种结构型设计模式，其核心思想是将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。这意味着，我们能够将原本紧密耦合的抽象和实现，通过引入一个“桥接”层，将它们解耦，从而让两者可以沿着各自的维度进行扩展，而不会相互影响。打个比方，想象我们正在开发一个图形绘制系统，需要绘制不同形状（如圆形、矩形），并且这些形状可以有不同的颜色（如红色、蓝色）。传统的设计方式可
power-辰南·2025-01-17 23:59

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
JeffDingAI·2025-01-17 21:49

《微服务王国的守护者：Spring Cloud Dubbo的奇幻冒险》

如果飞船在某个星系节点出现了问题，你需要迅速定位问题发生的位置，并了解它之
Geek_H·2025-01-17 21:45

checkbox wpf 改变框的大小_C1DataGrid for WPF使用技巧之改变CheckBox列的外观

原标题：C1DataGridforWPF使用技巧之改变CheckBox列的外观在C1DataGrid中，如果包含一个DataGridCheckBoxColumn，您就会发现在Column的单元格中CheckBox
weixin_39551366·2025-01-17 21:15

WPF教程四：布局之DockPanel面板

DockPanel:停靠面板DockPanel定义一个区域，在此区域中，您可以使子元素通过描点的形式排列，这些对象位于Children属性中。停靠面板类似于WinForm中控件的Dock属性。DockPanel会对每个子元素进行排序，并将根据指定的边进行停靠，多个停靠在同侧的元素则按顺序排序。在DockPanel中，指定停靠边的控件，会根据定义的顺序占领边角，所有控件绝不会交叠。默认情况下，后添加
weixin_30278311·2025-01-17 21:14

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。
u013250861·2025-01-17 21:43

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

注意力池化层：从概念到实现及应用

引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39
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