深度学习入门案例第2页

YOLOv8实现手写数字识别系统：从MNIST到实时摄像头检测

在深度学习领域，手写数字识别是一个经典问题，也是入门计算机视觉的重要案例。

·2025-07-22 07:44

基于深度学习的手写数字和符号识别系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展，手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色，例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。

YOLO实战营·2025-07-22 06:42

AI作画：AI人工智能激发艺术创作灵感

AI作画：AI人工智能激发艺术创作灵感关键词：AI作画、生成艺术、深度学习、神经网络、艺术创作、人工智能、创意工具摘要：本文深入探讨AI作画技术如何激发艺术创作灵感。

AGI大模型与大数据研究院·2025-07-22 05:30

Jetson平台编译Tengine

Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架，简化和加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移，以及实际应用部署落地，可以十倍提升

space01·2025-07-22 02:43

机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行

目录一、感知系统内部传感器：外部传感器：二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴，但结构通用)：3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习

具身智能-查布嘎·2025-07-22 02:12

深度学习篇---矩阵

在机械臂解算、深度学习网络等硬件和软件领域中，矩阵运算作为核心数学工具，承担着数据表示、变换、映射和优化的关键作用。

Atticus-Orion·2025-07-22 02:11

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向

AI智能应用·2025-07-22 00:32

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测（C#代码，UI界面版）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现打架检测（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现打架检测工业相机通过YoloV8模型实现打架检测的技术背景在相机SDK

格林威·2025-07-22 00:27

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测（C#代码，UI界面版）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人脸识别检测（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现人脸的检测工业相机通过YoloV8模型实现人脸识别检测的技术背景在相机

格林威·2025-07-22 00:57

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别（C#代码，UI界面版）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现人物识别（C#代码，UI界面版）工业相机使用YoloV8模型实现人物识别工业相机实现YoloV8模型实现人物识别的技术背景在相机SDK

格林威·2025-07-22 00:26

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类（C#源码，UI界面版）

Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现动物分类（C#源码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现动物分类工业相机实现YoloV8模型实现动物分类的技术背景在相机SDK

格林威·2025-07-21 23:51

AI 大模型重塑软件开发流程

一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型，具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。

万花丛中一抹绿·2025-07-21 22:47

在 Conda 中删除环境及所有安装的库

关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章，争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的

Studying 开龙wu·2025-07-21 21:11

OpenCV学习（二）-二维、三维识别

以下是一些常见的操作：1.1图像分类使用预训练模型对图像进行分类，例如使用深度学习模型（如ResNet、MobileNet等）。importcv2#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn

香蕉可乐荷包蛋·2025-07-21 19:27

【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码）

摘要：卷积核是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发，揭示卷积操作的空域-频域对偶性：空域卷积等价于频域乘积（F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}），解释边缘检测核（Sobel、Laplacian）的频域响应特性。通过特征可视化实验表明，CNN特征呈现逐层抽象规律：

AI_DL_CODE·2025-07-21 19:55

颠覆未来：创新代码引领人工智能与量子计算深度融合

本文回顾了经典算法的智慧，展示了前沿深度学习模型的构建，并通过量子电路设计探讨了创新代码的可能性，为探索未来科技变革提供了全新视角。

金枝玉叶9·2025-07-21 19:24

使用UV管理PyTorch项目

PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目，包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。

·2025-07-21 18:54

AI新纪元：2025年深度学习技术突破与行业应用全景

本文将深入剖析2025年深度学习与AI领域的核心技术突破、行业应用案例及未来发展趋势，为技术从业者提供全面视角。一、深度学习核心技术突破：大模型、生成式AI与多

像素笔记·2025-07-21 18:21

模型移植实战：从PyTorch到ONNX完整指南

一、认识ONNXONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放的模型表示格式，由微软和Facebook（现Meta）在2017年共同推出，旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题

慕婉0307·2025-07-21 18:50

TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本，它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。

疑样·2025-07-21 17:12

深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现

如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。

ZPC8210·2025-07-21 15:31

基于深度学习的目标检测：从基础到实践

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。

Blossom.118·2025-07-21 14:25

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型：推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络

AIGC零基础入门小白·2025-07-21 11:58

基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现

随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势，逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。

斟的是酒中桃·2025-07-21 10:52

人工智能入门指南：从基础概念到实际应用

**人工智能的核心技术**2.1机器学习（MachineLearning）2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习（DeepLearni

·2025-07-21 10:22

Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础

这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点，因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值：在损失函数的一个局部区域内，损失值达到最小，但在整个函数定义域内可能不是最小的。

·2025-07-21 08:11

深度学习模块实践手册（第十二期）

56、Ghost模块论文《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》1、作用：Ghost模块是一种轻量级的特征提取模块，旨在通过廉价操作生成更多特征图，减少计算量的同时保持模型性能。传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算，Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤，有效减少了计算复杂度，特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机

加油吧zkf·2025-07-21 08:38

DETR革命：目标检测的Transformer时代

在深度学习目标检测发展史上，2014~2019年几乎被基于卷积神经网络（CNN）的检测器统治：两阶段：FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段：YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大

加油吧zkf·2025-07-21 08:08

深度学习模块实践手册（第十一期）

46、缩放点积注意力模块论文《AttentionIsAllYouNeed》1、作用：缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）是Transformer模型的核心组件，旨在解决序列建模中长距离依赖关系捕捉的问题。传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题，且并行性较差。该模块通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相似度，实

加油吧zkf·2025-07-21 07:03

基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发

传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导，但随着人工智能技术的发展，使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正，逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。

YOLO实战营·2025-07-21 05:45

大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁

文章目录大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段（0-2年经验）：构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段（

Mr.小海·2025-07-21 05:44

【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖：从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-07-21 03:27

人脸识别实战：使用Python OpenCV 和深度学习进行人脸识别(2)

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课

·2025-07-21 01:11

TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现

TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现0.前言1.DCGAN架构2.构建DCGAN生成手写数字图像2.1生成器与判别器架构2.2构建DCGAN相关链接0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork

盼小辉丶·2025-07-20 23:59

基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测

演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）模型、ResNet模型和MobileNet模型，实现对驾驶员分心行为的自动检测。

深度学习乐园·2025-07-20 19:02

opencv 4.12.0版本发布详解：核心优化与新特性全解析

OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配，全面提升计算机视觉开发效率与性能。

Risehuxyc·2025-07-20 15:03

如何用深度学习实现图像风格迁移

最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。前言图像风格迁移是人工智能领域中一个非常有趣且富有创意的应用。它能够让一张普通的照片瞬间变成梵高笔下的《星月夜》风格，或者像莫奈的《睡莲》一样充满艺术感。这种技术不仅在

·2025-07-20 14:27

AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略

AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词：TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要：本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略，

AIGC应用创新大全·2025-07-20 13:23

ROS2 通过相机确定物品坐标位置

1.系统架构相机标定-获取相机内参和畸变系数物体检测-使用OpenCV或深度学习模型检测物品坐标转换-将2D图像坐标转换为3D世界坐标ROS2集成-将上述功能集成到ROS2节点中2.实现步骤2.1创建功能包

·2025-07-20 13:19

【机器学习&深度学习】什么是量化？

目录前言一、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的？二、为什么要进行量化？2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结：量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化（WeightQuantization）3.2激活量化（ActivationQuantization）3.3梯度量化（GradientQuantiz

一叶千舟·2025-07-20 11:34

基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频

本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境，为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。

Mr数据杨·2025-07-20 11:04

基于深度学习的和平精英（吃鸡）内置锁头训练

前言本教程以和平精英为例，主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注，并控制鼠标对其进行锁定射击，同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解，该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。

摆烂仙君·2025-07-20 10:28

迁移学习让深度学习更容易

摘要：一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响！深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。

城市中迷途小书童·2025-07-20 10:08

股票基金量化开源平台对比

特别是随着人工智能技术的深化，2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现，推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验

Mr.小海·2025-07-20 10:57

开源基金/股票量化平台调研报告

2025年，基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现，不仅在技术层面实现突破，更在实际应用中展现出强大竞争优势，推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略，量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性