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深度学习入门基础
深度学习
|Keras识别CIFAR-10图像(CNN)
数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片,50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据,通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_
罗罗攀
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:SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]
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深度学习知识专栏
深度学习
人工智能
目标检测 | 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种
深度学习
模型,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。
小哥谈
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2024-02-09 08:59
YOLO算法:基础+进阶+改进
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神经网络
YOLO
计算机视觉
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目标检测
深度学习
入门笔记(九)自编码器
自编码器是一个无监督的应用,它使用反向传播来更新参数,它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为,f(x)=x,f为自编码器,x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征,然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据,重现后的数据就是自编码器的输出。所以,从本质上来说,自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成:编码器(Encoder):用于数据压缩。压缩特征向量(Compre
zhanghui_cuc
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2024-02-09 08:57
深度学习笔记
深度学习
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入门笔记(八)可以不断思考的模型:RNN与LSTM
8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接,模型的输入数据之间是没有关联的,比如图像分类,每次输入的图片与图片之间就没有任何关系,上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域,这就成了一个短板。RNN因此出现,它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环
zhanghui_cuc
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】pytorch 与 PyG 安装(pip安装)
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】pytorch与PyG安装(pip安装)一、PyTorch安装和配置(一)、安装CUDA(二)、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件(1)下载镜像文件(2)创建一个新的虚拟环境
何为xl
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Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50:一站式指南
安装步骤1.启用本地仓库2.导入CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN版本2.测试示例代码五、总结一、前言在
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梦想的理由
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ChatGPT-4.0:塑造未来对话的智能架构
一、语言理解:更加深入和广泛前沿技术:
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与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型
Draven21
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2024-02-09 06:32
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第四届脑电
深度学习
入门班(训练营:2023.7.4~7.12)
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
茗创科技
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2024-02-09 05:48
【数据+代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测
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深度学习
组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集,帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。
小Z的科研日常
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2024-02-09 04:12
神经网络
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回归算法
深度学习
的四个底层逻辑
01记忆:组块和关联像我上学路上听喜马拉雅,上课间歇刷微课,放学路上听英语,看似时间利用很充分,学了不少内容,但实际只是在单独地摄入一个个没有关联的碎片知识,这些碎片知识就连短时记忆都没进入。因为我们的大脑是个认知吝啬鬼,它的短时记忆能力是极其有限的,最不擅长的就是学习零散的内容了。1871年英国经济学家和逻辑学家威廉·杰沃斯做过一个实验,俗称“7±2”效应,说明人类大脑在努力记忆的情况下,准确的
月上小楼
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2024-02-09 04:26
使用
深度学习
对视频进行分类
要为视频分类创建
深度学习
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jk_101
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2024-02-09 03:03
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【超详细】用Python实现十大经典排序算法
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、科研数据可视化推荐阅读>>>科研所需模型软件教程:水文水资源、大气科学、农林生态、
吹翻书页的风
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2024-02-09 03:32
数据语言
统计分析
排序算法
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算法
深度学习
知识点汇总-目标检测(1)
8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN,这里使用ResNet。head部分R-FCN,使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗?应该可以。因为右眼应该在
深度学习模型优化
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2024-02-09 02:51
PyTorch
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实战(23)——从零开始实现SSD目标检测
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实战(23)——从零开始实现SSD目标检测0.前言1.SSD目标检测模型1.1SSD网络架构1.2利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4数据准备
盼小辉丶
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OpenCV-Python图像模糊处理
其实我们平时在
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中所说的卷积操作,在opencv中也可以进行,或者说是类似操作。那么它是什么操作呢?它就是图像的模糊(滤波)处理。
Youth_Hong
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快速入门)Graph Contrastive Learning with Augmentations(GraphCL)笔记
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真要想改变自己,什么时候开始都不晚,晚的是你总是不敢开始
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一年后,她连个理财账户都没有开,还美其名曰“磨刀不误砍柴工”。学习理财,最重要的是什么?是为了学会运用专业知识科学地打理钱
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中常用的激活函数
文章目录前言常用的几种激活函数1Sigmoid激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中,激活函数扮演了非常重要的角色,其主要作用是对所有的隐藏层和输出层添加一个非线性的操作,使得神经网络的输出更为复杂、表达能力更强。试想一下如
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自动驾驶与深度学习
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中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL
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DL-def
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中,激活函数的作用主要是引入非线性特性,提高模型的表达能力。
神奇的布欧
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激活函数
【从Python基础到
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】2. Ubuntu及插件安装
本期所有软件安装包:链接:https://pan.baidu.com/s/1UVEYm-12FivAnrE5NUXevg?pwd=um60一、安装Ubuntu1.1软件安装包:下载VMwareWorkstationPro|CN一直点下一步即可1.2双击运行软件:输入密钥1、VMware15密钥UY758-0RXEQ-M81WP-8ZM7Z-Y3HDAVF750-4MX5Q-488DQ-9WZE9-
风筝超冷
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机器学习笔记(3.1)
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平台使用pip安装扩展包常用镜像源什么是Anaconda为什么要用Anaconda如何使用Anaconda
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数学建模
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数据挖掘
java编程新手
入门基础
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Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言。Java技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性,广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网,同时拥有全球最大的开发者专业社群。给你学习路线:html-css-js-jq-javase-数据库-jsp-servlet-Struts2-hibernate-mybatis-spring4-springmv
Java小辰
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2024-02-08 20:16
新视域:对新合作学习(合作学习新样态)核心主张的解读
问题设计碎片化,缺少主干问题,框架问题,核心问题,胖问题,缺少学生发现的有价值问题,更缺少利于高阶思维、
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发生的挑战性问
王红顺
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2024-02-08 20:00
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的新进展:解析技术演进与应用前景
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的新进展:解析技术演进与应用前景
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,作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,一直以来都在不断刷新我们对技术和未来的认知。
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AI行业潮流
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国外、国内
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研究概况
国外:
深度学习
(deeplearning)也被译为深层学习,是美国学者FerenceMarton和RogerSaljo基于学生阅读的实验,针对孤立记忆和非批判性接受知识的浅层学习(surfacelearning
月朗风清_35ff
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2024-02-08 18:09
使用embedding实现简单的内容查找
介绍近两天学习了一点
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的内容。学的比较浅,想将自己的收获和理解记录下来,本文是基于langchain框架使用embedding实现简单的内容查找。话入正题。
南子大帅哥
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2024-02-08 17:09
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上采样算子
CV领域1.Upsample利用传统插值方法进行上采样。往往会在upsample后接一个conv,进行学习。任务:超分,目标检测。2.PixelShufflePixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块,通过设置上采样比例,就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。上采样可以理解为在同一个位置,原来只是以1:1的比例提取信息,而现在以1:4的比例提取信息,提取信息的频率更高了,所以
noobiee
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2024-02-08 16:03
机器学习
深度学习
深度学习
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算法
基于Spring Boot的车牌识别系统(附项目地址)
介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的
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项目,在整个开源社区来说都相对较少;而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目,最后的更新已经是五年以前
W998
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PyTorch 的张量与 numpy对比
numpy数组是一种通用的n维数组;它跟
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,梯度或计算图没啥关系,只是执行通用数值计算的一种方法。
yanglamei1962
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PyTorch学习教程
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PyTorch基础之张量模块数据类型、基本操作、与Numpy数组的操作详解(附源码 简单全面)
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PyTorch基础
pytorch
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pytorch张量和numpy数组相互转换
numpy数组相互转换文章目录引言将numpy数组转换为Pytorch张量1.功能介绍2.用法将Pytorch张量转换为numpy数组1.功能介绍2.用法PyTorch张量和NumPy数组的区别结尾引言在
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2.了解阅读金字塔(你在第几层)(二)今日践行主题(选做)1.践行
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Python OCR 之旅:PaddleOCR 与 pytesseract 比较及应用
一、PaddleOCR介绍PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle
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AI绘画的兴起与人类创造力的共生未来
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股票预测系统(python Django)
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caxiou
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环境搭建 - 2 docker+deepo+jupyter
过年机器还有些没发货,先在笔记本上演练下装环境。肯定是docker+deepo+jupyter+wingide组合了。各种优点不说了,重点是不折腾+随时随地折腾。win10home+dockerdockerforwindows要求winpro以上。家庭版不支持hyper-v。docker-toolbox我是拒绝的,性能差啊!于是参照这篇文章,操作如下:1,新建cmd脚本,开启hyper-vcomp
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讲讲GPT-4模型中13万亿个token的故事
Token从字面意思上看是游戏代币,用在
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大模型专栏
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深度学习
语言模型
python常用的
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目录一:介绍二:使用Python中有几个非常受欢迎的
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攻城狮的梦
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MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集
MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集文章目录引言MNIST数据集介绍基于Pytorch下载MNIST数据集并可视化使用MNIST数据集进行图像分类任务MNIST数据集的局限性分析小结结尾引言在
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的领域中
高斯小哥
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PyTorch
pytorch
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】“智能皮肤:
深度学习
驱动的‘智慧之眼‘应用如何革新皮肤病诊疗未来“
一款名为“智慧之眼”的神秘应用横空出世,它如同科幻小说中的神器,能够通过摄像头扫描皮肤病变,并借助
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技术迅速得出专业级别的诊断结果。
德天老师
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(7)---Diffusion Model概念讲解
文章目录一、基本概括1.1概念讲解1.2Denoise模块二、StableDiffusion2.1概念讲解2.2FID2.3CLIP一、基本概括1.1概念讲解 1.DiffusionModel是一种生成模型,通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据,然后学习反转的去噪过程来恢复数据。它分为正向的扩散过程和反向的逆扩散过程。正向扩散过程是往图片上加噪声的过程,即从无到有地添加噪声,直到得到纯噪声图片。反向
冒冒菜菜
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深度学习从0到1
深度学习
人工智能
扩散模型
【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域(5)图像分类
主要使用的方法是
深度学习
和神经网络。粗粒度的图像分类,是比较容易的,哪怕是区分猫和老虎,但是细粒度的图像分类就比较难了。比如区分华南虎和东北虎。再比如,在湿地保护区,监看不同鸟类的迁徙特征。
giszz
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2024-02-08 11:18
学习笔记
人工智能
人工智能
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笔记
如何开始
深度学习
,从实践开始
将“如何开始
深度学习
”这个问题喂给ChatGPT和文心一言,会给出很有专业水准的答案,比如:要开始
深度学习
,你可以遵循以下步骤:学习Python编程语言的基础知识,因为它在
深度学习
框架中经常被使用。
skywalk8163
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飞桨
chatgpt
文心一言
docker镜像制作:制作带有输入参数的docker镜像
制作带有输入参数的docker镜像一、背景二、阿里比赛中的docker镜像制作---使用CMD执行run.sh文件文件准备run.sh文件dockerfile文件dockerpull推送三、自定义方法制作
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小王做笔记
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数据科学项目实战学习
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MMLSpark+Spark:pyspark+lightGBM应用实践
MMLSpark,即MicrosoftMachineLearningforApacheSpark,是微软开源的一个针对ApacheSpark的
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Python | 基于Mediapipe框架的手势识别系统
选手可利用传统计算机视觉方法或基于机器学习/
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-拟墨画扇-
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Java入门教程
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入门基础
语法对象:对象是类的一个实例,有状态和行为。类:类是一个模板,它描述一类对象的行为和状态。方法:方法就是行为,一个类可以有很多方法。逻辑运算、数据修改以及所有动作。
华夏天骄
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