深度学习分类算法第15页

深度学习——基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别详解

设备配置4.构建卷积神经网络模型5.训练和测试函数5.1训练函数5.2测试函数6.模型训练和评估6.1初始化损失函数和优化器6.2训练过程7.关键点解析8.完整代码9.总结引言手写数字识别是计算机视觉和深度学习领域的经典入门项目

E-An居士·2025-06-15 09:28

【Java】已解决java.lang.NullPointerException异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

·2025-06-15 08:18

短视频矩阵系统开发实战：PHP实现SaaS独立部署

系统包含两大核心模块：AI剪辑矩阵系统-基于深度学习的智能视频处理无人直播系统-自动化直播推流与交互//视频剪辑核心配置模块$video_mixed_mode=plum_parse_config('project_mixed_mode

Yxh18137784554·2025-06-15 02:07

计算机视觉与深度学习｜低照度图像增强算法综述（开源链接，原理，公式，代码）

低照度图像增强算法综述1算法分类与原理1.1传统方法1.2深度学习方法2核心算法详解2.1多尺度Retinex(MSRCR)实现2.2SCI自校准光照学习2.3自适应伽马校正2.4WaveletMamba

单北斗SLAMer·2025-06-15 00:27

【Python】串口通信库pyserial2

但其固有的局限性不容忽视：深度信息缺失：单目摄像头难以直接获取目标的精确三维位置和距离，需要复杂的几何或深度学习方法进行估算。光照依赖：在强光、弱光、逆光或夜晚环境下，图像质量急剧下降，导致目标检测性

宅男很神经·2025-06-14 23:19

趣解PyTorch：带你从小白到实战的入门指南

认识PyTorch通俗点说：PyTorch是一个用Python写深度学习模型的工具，就像乐高积木一样，简单好拼，灵活好玩。它是FacebookAI开发的，后来开源火了，很多科研人员和开发者都在用。

勤奋的知更鸟·2025-06-14 21:59

深度学习入门（2）：alexnet

引言主要讲下alexnet里的几个方法，后面深度学习的代码部分应该都是借用别人的，整体安排是从简单到难。

qq_776882262·2025-06-14 20:29

深度学习入门（3）：vgg16

引言相比于alexnet，vgg16进一步优化了这个黑盒模型，用实验的方式证明了哪些模块有效，哪些模块对检测效果提升有限。奠基了卷积神经网络一些基础的模块。本文参考pytorch实战7：手把手教你基于pytorch实现VGG16_vgg16pytorch-CSDN博客，此处只做记录供本人复习记录。正文VGG16创新点：1.使用小卷积核堆叠代替大卷积核VGG16采用多个连续的3×3小卷积核堆叠，而不

qq_776882262·2025-06-14 20:29

程序员转行大模型：五大热门岗位揭秘，抓住IT行业最后的风口！就在大模型！

大模型入门学习·2025-06-14 18:12

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第58天端到端对话系统（二）：流式优化与生产部署

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第58天端到端对话系统（二）：流式优化与生产部署欢迎回来，我的AI工程师朋友们！经过第一部分的学习，我们已经搭建了一个基础的端到端对话系统。

凡人的AI工具箱·2025-06-14 17:04

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第58天端到端对话系统（三）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第58天端到端对话系统（三）6.生产级流式对话系统集成现在到了最激动人心的部分——将所有流式组件整合成一个完整的生产级系统！

凡人的AI工具箱·2025-06-14 17:34

程序员转战大模型：热门岗位全解析，如何明智选择你的下一站？非常详细收藏我这一篇就好了！

·2025-06-14 16:29

智能网络通信：如何用AI优化网络性能？10个实战案例分享

10个实战案例分享关键词：智能网络通信、AI网络优化、流量预测、动态路由、5G切片、数据中心网络、强化学习、深度学习、边缘计算、QoS保障摘要：本文从传统网络面临的性能瓶颈出发，结合AI技术的核心优势，

AI算力网络与通信·2025-06-14 15:47

GPT-ArcGIS 在生态评价中的综合应用：多因子权重分析与适宜性制图

技术点目录专题一AI大模型应用1.1人工智能（AI）、机器学习、深度学习及大模型专题二ArcGIS工作流程及功能专题三prompt的使用技巧专题四AI助力工作流程专题五AI助力数据读取专题六AI助力数据编辑与处理专题七

·2025-06-14 15:46

基于OpenCV和深度学习实现图像风格迁移

今天我们将介绍如何使用OpenCV的dnn模块加载预训练的深度学习模型，快速实现图像风格迁移效果。一、准备工作首先确保你已经安装了OpenCV库：p

E-An居士·2025-06-14 15:14

深刻理解深度学习的注意力机制Attention

前言最近研究了很多精妙的transformer资料，发现各大教育机构的对此讲解的讳莫如深，本着求索的态度，所以查了相关的资料和原始文献，结合自己的理解，写一点东西，希望能对你有所帮助。Attention解释简单来说，Attention（注意力机制）是一种让模型自动“关注”重要信息、忽略不重要内容的机制，就像人们在阅读一段话时会本能地关注关键字。我们从最简单的例子讲起，参考很多教学资料的经典的一句话

勤奋的知更鸟·2025-06-14 14:13

SAE层、BPNN层结合的深度学习模型

EarlyFaultDetectionofMachineToolsBasedonDeepLearningandDynamicIdentificationBoLuo,HaotingWang,HongqiLiu,BinLi,andFangyuPengIEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALELECTRONICS,VOL.66,NO.1,JANUARY2019一SAE层(栈式自编码器层-

sbc-study·2025-06-14 14:12

基于Matlab+cnn的水果识别系统

文章目录1.准备工作2.加载和预处理数据3.定义CNN架构4.训练网络5.测试与评估以下文字及示例代码仅供参考基于MATLAB和卷积神经网络（CNN）的水果识别系统是一个很好的实践项目，它展示了如何使用深度学习技术来分类不同种类的水果

Matlab算法工程师985计算机硕·2025-06-14 12:54

AI学习指南深度学习篇-变分自编码器的应用与扩展

AI学习指南深度学习篇-变分自编码器的应用与扩展目录引言变分自编码器概述变分自编码器在图像生成中的应用变分自编码器在图像重建中的应用

俞兆鹏·2025-06-14 08:38

Tensorflow 基础知识：变量、常量、占位符、Session 详解

在深度学习领域，TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架。想要熟练使用TensorFlow进行模型开发，掌握变量、常量、占位符和Session这些基础知识是必不可少的。

芥子沫·2025-06-14 08:07

深度学习驱动的低照度图像质量提升技术

本技术采用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）及其变种如条件生成对抗网络（CGAN），提升低照度图像的可见度和质量。

·2025-06-14 08:06

驯服不可微操作——梯度的“代理”艺术**

教程：驯服不可微操作——梯度的“代理”艺术第一部分：核心思想——计算图的“双重人格”在标准的深度学习中，前向传播和反向传播是“镜像”关系：反向传播严格地沿着前向传播的路径反向计算导数。

爱看烟花的码农·2025-06-14 04:14

AI基础知识（07）：基于 PyTorch 的手写体识别案例手册

本实验旨在利用深度学习框架PyTorch，结合MNIST手写体数据集，构建一个高效、准确的手写体识别系统，本实验是在云主机中安装PyCharm,并且基于PyTorch框架的手写体识别的案例。

陈天伟教授·2025-06-14 04:40

机器学习与深度学习21-信息论

目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接：地址1.信息上的概念信息熵（Entropy）是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念。它表示了对一个随机事件发生的预测的平均困惑程度或信息量。对于一个离散型随机变量X，其信息熵H(X)定义为所有可能取值的负概率加权平均。数学上，可以使用以下公式来计算离散

my_q·2025-06-14 03:08

机器学习与深度学习07-随机森林01

目录前文回顾1.随机森林的定义2.随机森林中的过拟合3.随机森林VS单一决策树4.随机森林的随机性前文回顾上一篇文章链接：地址1.随机森林的定义随机森林（RandomForest）是一种集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它基于决策树（DecisionTrees）构建，并通过组合多个决策树来提高模型的性能和稳定性。随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多棵决策树，然后综合它们的预测结果

my_q·2025-06-14 03:08

机器学习与深度学习20-数学优化

目录前文回顾1.梯度下降的基本原理2.什么是损失函数？3.随机梯度下降和小批量梯度下降4.什么是学习率5.优化算法中的收敛性6.常用的数学优化算法前文回顾上一篇文章链接：地址1.梯度下降的基本原理梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于对目标函数进行最小化或最大化。其基本原理是通过迭代更新模型参数，沿着目标函数的负梯度方向逐步调整参数值，直到达到局部最优解。在机器学习中

my_q·2025-06-14 03:37

OCR技术如何实现铁路集装箱号的自动识别？

通过先进的OCR（光学字符识别）技术，结合计算机视觉与深度学习方法，可以实现铁路集装箱号的高效、可靠识别。

孚为智能科技·2025-06-14 02:28

深入解析 FID：深度学习生成模型评价指标

深入解析FID：深度学习生成模型评价指标前言在生成模型的研究中，如何客观、准确地评估生成图像的质量一直是深度学习领域的重要课题。

阿正的梦工坊·2025-06-14 01:56

机器学习相关书籍源码链接(基于Python+Tensorflow2)

m0_37773168·2025-06-14 01:55

机器学习 vs 深度学习：区别与应用场景全解析

机器学习vs深度学习：区别与应用场景全解析系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录机器学习vs深度学习：区别与应用场景全解析摘要引言技术原理对比

layneyao·2025-06-14 01:25

AI+遥感应用深度报告：气候变化监测中的CV技术突破点（人工智能丨智慧农业丨机器学习丨计算机视觉丨深度学习丨神经网络）

一、技术价值量化公式解析技术价值=（监测精度的1.2次方×时空分辨率）÷计算成本×预测提前量的自然对数公式要素定义（5级量化标准）：指标定义分级标准（1-5分）监测精度温度/降水等参数测量误差1分:误差>5%；2分:3%-5%；3分:1%-3%；4分:0.5%-1%；5分:30天×100km；2分:15天×50km；3分:7天×25km；4分:1天×10km；5分:小时级×1km计算成本单节点年运

唐宇迪（学习规划+技术答疑）·2025-06-13 23:12

使用GpuGeek训练图像分类器：从入门到精通

GpuGeek作为一款新兴的深度学习训练平台，以其强大的GPU加速能力和用户友好的界面，正在改变这一现状。本文将详细介绍如何使用GpuGeek平台

点我头像干啥·2025-06-13 23:07

基于深度学习的文本检索

基于深度学习的文本检索文本检索（TextRetrieval）是指在大量文本数据中，根据用户的查询文本找到相关文档。基于深度学习的方法通过提取文本的高层次语义特征，实现了高效和准确的文本检索。

SEU-WYL·2025-06-13 22:29

基于深度学习的文本摘要

基于深度学习的文本摘要技术利用深度学习模型从大量文本中提取关键信息，并生成简洁的摘要。这项技术在新闻摘要、文档概要、研究报告、法律文件等领域有广泛应用。

SEU-WYL·2025-06-13 22:29

基于深度学习的钓鱼网站检测系统

基于深度学习的钓鱼网站检测系统一、课题背景与研究意义随着互联网应用的普及，钓鱼网站成为网络安全的主要威胁之一。攻击者通过伪造仿真页面骗取用户敏感信息（如账号密码、银行信息等），其危害性呈逐年上升趋势。

·2025-06-13 19:12

Python深度学习：enumerate函数实战应用

在深度学习中，enumerate()函数，主要用于在遍历可迭代对象（如列表、元组、字符串等）时，同时获取元素的索引和值，一般用于for循环当中。

驱散疑惑·2025-06-13 18:06

基于CT图像的硬参数共享多任务分析：肝脏肿瘤分割与良恶性分类

基于CT图像的硬参数共享多任务分析：肝脏肿瘤分割与良恶性分类摘要本文提出了一种基于硬参数共享的多任务深度学习模型，用于同时完成肝脏CT图像中的肿瘤分割和良恶性分类任务。

pk_xz123456·2025-06-13 18:35

算法在嵌入式端的部署与优化

算法在嵌入式端的部署与优化前言理论1.参考资源2.其他1.将深度学习模型移植到嵌入式端时，提高推理速度的方法2.深度学习模型移植到嵌入式端的主要流程3.假设将已经训练好的目标检测模型（比如YOLOv3)

早日退休！！！·2025-06-13 16:50

语音活动检测模型SileroVAD

高精度检测基于深度学习（CNN/

大囚长·2025-06-13 14:33

嵌入式AI深度学习困局：当蛮力遇上巧劲，谁在拖后腿？

嵌入式AI深度学习困局：当蛮力遇上巧劲，谁在拖后腿？想象一下：你想在沙滩上找一枚硬币，深度学习就像雇了100个人手拉手地毯式搜索，而傅里叶变换就像先拿出金属探测器定位——前者累到吐血，后者轻松搞定。

宋一平工作室·2025-06-13 11:50

智能投顾多因子策略优化：借助AI人工智能实现弯道超车

智能投顾多因子策略优化：借助AI人工智能实现弯道超车关键词：智能投顾、多因子策略、人工智能、因子筛选、机器学习、策略优化、量化投资摘要：本文从智能投顾的核心——多因子策略出发，结合人工智能技术（如机器学习、深度学习

·2025-06-13 11:16

Hummingbird库：将机器学习模型转换为深度学习模型

引言随着深度学习在各个领域的广泛应用，研究人员和工程师开始探索如何将传统的机器学习模型（如决策树、随机森林等）转换为可以在GPU上高效运行的神经网络模型。

萧鼎·2025-06-13 10:34

向量、矩阵和张量的区别

向量、矩阵和张量是线性代数及深度学习中重要的概念，它们的核心区别在于维度和应用场景。

shangjg3·2025-06-13 09:59

深度学习编译器

1)深度学习编译器复杂个JB与通用自动编译工具不同，深度学习编译器结构更加复杂，包括图层优化、张量（Tensor）优化、代码生成、硬件部署、自动调优（AutoTuning）等几个部分。

·2025-06-13 08:25

Java面向对象编程（OOP）深度学习解析

前言本篇博客将对Java面向对象编程（OOP）进行一场深度学习解析，超越基础语法，深入其设计哲学、核心原则、实现机制以及在现代Java中的应用和最佳实践。

菜程序·2025-06-13 06:36

[凌智视觉模块] 基于rv1106实现车牌识别

车牌识别是一种基于计算机视觉和深度学习的技术，它利用图像处理、字符分割以及光学字符识别（OCR）算法自动提取车辆牌照中的文字与数字信息。

位东风·2025-06-13 05:00

AIGC技术栈全解析：从底层原理到应用开发

AIGC技术栈全解析：从底层原理到应用开发关键词：AIGC技术栈、生成式AI、深度学习模型、多模态开发、应用架构设计摘要：本文系统解析AIGC（人工智能生成内容）技术栈的完整体系，从底层硬件基础设施到上层应用开发全链路展开

AI原生应用开发·2025-06-13 04:56

# PyTorch：深度学习世界的真实体验（从零到英雄之旅！）

文章目录PyTorch到底是个啥玩意儿？（别慌，超简单拆解）动态图vs静态图：PyTorch的杀手锏（和我的血泪史）核心组件：张量、神经网络和自动微分（保姆级指南）实战片段：训练一个Mini模型（手把手代码秀）PyTorch的闪光点和坑点（血淋淋的真相）我的个人建议：如何上手不迷路（掏心窝分享）结语：为什么PyTorch值得你拥抱？朋友们，你们知道那种感觉吗？第一次打开PyTorch的代码编辑器，

qq_21422587·2025-06-13 03:14

【深度学习】深度学习中的张量：从多维数组到智能计算单元

单个数1维向量（vector）[1.0,2.0,3.0]数组2维矩阵（matrix）[[1,2],[3,4]]表格或图像灰度图3维+张量（tensor）图像RGB、视频帧序列、语言嵌入序列等高维结构张量是深度学习中数据与

爱吃羊的老虎·2025-06-13 03:14

探索AI人工智能在数据分析中的无限潜力

探索AI人工智能在数据分析中的无限潜力关键词：AI人工智能、数据分析、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、数据可视化摘要：本文深入探讨了AI人工智能在数据分析领域的无限潜力。

AI大模型应用实战·2025-06-13 01:31

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