深度学习可视化

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式：区域-文本对3.2模型架构3.3可重参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN）3.4预训练
XD742971636·2025-02-15 09:07

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理
不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

Cesium高级开发教程之三十五：预警扩散圆

1.应用场景与需求背景在地理信息系统（GIS）和相关可视化应用中，预警扩散圆常被用于表示一些具有扩散性的事件或危险区域，比如：自然灾害预警：地震引发的震动波扩散、洪水的蔓延范围、火山喷发的影响区域等。
Thomaz529·2025-02-15 07:26

通过pycharm的database设置进行数据库的可视化

详情请查看博客：https://blog.csdn.net/xiongchun11/article/details/64922619
djs123DJS·2025-02-15 07:22

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

DeepSeek的MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种基于专家模型（MixtureofExperts）的深度学习框架，旨在通过动态选择和激活部分专家模块来提高计算效率和模型性能
魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

微信小程序邂逅Echarts：从入门到避坑全攻略

一、引言在当今数字化时代，数据可视化对于数据分析和展示至关重要。微信小程序作为一种轻量级应用，在各类场景中广泛应用，而在小程序中实现数据可视化，能让用户更直观地理解数据。
Jiaberrr·2025-02-15 07:50

使用神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解

博客主页：瑕疵的CSDN主页Gitee主页：瑕疵的gitee主页⏩文章专栏：《热点资讯》使用神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索
瑕疵·2025-02-15 06:17

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。
matlab_python22·2025-02-15 05:08

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么
lusterku·2025-02-15 04:57

Meta2d.js：2D图元组成的可视化引擎

Meta2d.js：2D图元组成的可视化引擎。由乐吾乐科技自主研发，集实时数据展示、动态交互、数据管理等一体的全功能2D可视化引擎。【注意】Meta2d.js是一个不依赖任何前端框架的js图形引擎。
乐吾乐科技·2025-02-15 04:26

制造企业智慧物流架构解决方案

智慧物流：利用物联网、大数据、云计算等技术，实现物流过程的自动化、智能化和可视化，提升物流效率和服务质量。
有限无限资料库·2025-02-15 04:55

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。
沃恩智慧·2025-02-15 03:45

Python-Matplotlib可视化（2）——自定义颜色绘制精美统计图

使用自定义颜色绘制曲线图使用自定义颜色绘制散点图为所有点使用相同的颜色为每个点定义不同的颜色为散点图中数据点的边使用自定义颜色使用自定义颜色绘制条形图使用自定义颜色绘制饼图使用自定义颜色绘制箱型图使用色彩映射绘制散点图使用色彩映射绘制条形图创建自定义配色方案系列链接前言matplotlib提供的所有绘图都带有默认样式。虽然这可以进行快速绘图，但有时可能需要自定义绘图的颜色和样式，以对绘制更加精美、
2401_87373347·2025-02-15 03:44

Python基于Django的漏洞扫描系统【附源码、文档说明】

InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2024-2025年Java毕业设计选题推荐Python基于Django的微博热搜、微博舆论可视化系统
Java老徐·2025-02-15 02:12

汽车行业汽车召回数据爬虫：抓取汽车召回数据，分析产品质量和安全问题

获取页面内容1.2解析HTML1.3完整示例2.抓取动态加载内容2.1配置Selenium和ChromeDriver2.2模拟浏览器抓取3.处理分页四、数据清洗与存储1.数据清洗2.数据存储五、数据分析与可视化
西攻城狮北·2025-02-15 02:38

matlab 代码通过有限差分法模拟了二维非稳态导热问题，并将初始时刻、最终时刻的温度分布以及温度场随时间的变化进行了可视化展示

clc;clearall;closeall;xlength=1;%x方向长度ylength=1;%y方向长度a=1e-4;%导温系数nx=15;%x方向网格数目ny=15;%y方向网格数目deltax=xlength/nx;%x方向单个网格长度deltay=ylength/ny;%y方向单个网格长度t=1600;%总时间nt=150;%时间步长deltat=t/nt;%时间步%给网格点编号，定义边
go5463158465·2025-02-15 02:36

DeepSeek赋能制造业：图表可视化从入门到精通

一、企业数据可视化之困在数字化浪潮席卷全球的当下，商贸流通企业作为经济活动的关键枢纽，每天都在与海量数据打交道。从商品的采购、库存管理，到销售渠道的拓展、客户关系的维护，各个环节都源源不断地产生数据。
数澜悠客·2025-02-15 02:36

python电商数据挖掘_Python 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战

项目目的1.对商品标题进行文本分析词云可视化2.不同关键词word对应的sales的统计分析3.商品的价格分布情况分析4.商品的销量分布情况分析5.不同价格区间的商品的平均销量分布6.商品价格对销量的影响分析
weixin_39946996·2025-02-14 23:45

一个基于python的简化版深度学习框架，包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计，适用于中小型项目的开发和实现

一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务，需要具备多方面的基础知识。
大懒猫软件·2025-02-14 22:43

2024年Python最新Python爬虫淘宝母婴销售数据可视化和商品推荐系统 开题报告(2)，2024年最新高级开发面试题及答案大全

文末有福利领取哦~一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具三、Python视频合集观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。四、实战案例光学理论是没用的，要学会跟着
2401_84140628·2025-02-14 22:11

详解AI作画算法原理

这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术，让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。
Jimaks·2025-02-14 22:10

用大模型学大模型02-数学基础 微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧
wyg_031113·2025-02-14 22:39

用大模型学大模型03-数学基础 概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。
wyg_031113·2025-02-14 22:39

数据可视化+SpringBoot+协同过滤推荐算法的美食点餐管理平台

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，我会一一回复的，希望帮助到更多的人。背景分析在当今数字化浪潮席卷全球的时代，餐饮行业也正经历着深刻的变革，智慧点餐系统作为这场变革中的关键一环，其诞生和发展有着极为深远的背景意义。从宏观市场环境来看，随着全球经济的快速发展，餐饮行业呈现出蓬勃的发展态势。据相关数据统计，过去十年间，全球餐饮市场规模以每年[X]
qq_1249870753·2025-02-14 21:31

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI
weixin_39778582·2025-02-14 20:54

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。
BuluAI·2025-02-14 19:10

DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统

随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。
Coderabo·2025-02-14 18:38

【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛
应有光·2025-02-14 17:03

集成学习算法简述

目录1.必要的导入2.Bagging集成3.基于matplotlib写一个函数对决策边界做可视化4.总结图中结论5.扩展说明1.必要的导入#Tosupportbothpython2andpython3from
終不似少年遊*·2025-02-14 17:02

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!
·2025-02-14 17:24

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。
机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

教你用华为云玩转物联网开发

声明：本篇文章部分资料来自直播HCSD专家讲堂《一节课玩转物联网开发》，本课程为直播课程本篇文章将带大家了解物联网数据在华为云loT平台上端到端流转的过程，并指导大家基于华为云IoTDA及可视化大屏服务
程思扬·2025-02-14 16:21

探索序列数据的奥秘：LSTM Python代码资源库全面解析

LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中
霍列领Hector·2025-02-14 16:50

什么是低代码(Low-Code)?我们需要低代码吗？

简单而言，低代码是一种软件开发技术和工具模式，旨在通过可视化的用户界面和配置化的方式，减少传统手写代码的工作量，从而快速创建应用程序。以下是
有颜有货·2025-02-14 15:46

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型
AI天才研究院·2025-02-14 15:43

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭，最主要的原因是⽣态完善，⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。
唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

Open3D 可视化(8) ——添加GUI界面

目录一、概述1、主要函数二、代码实现三、结果展示一、概述  Open3D中集成了用户界面开发功能，在不使用Qt的情况下也可以制作出精美的用户界面。1、主要函数#--------------------------初始化应用窗口--------------------------app=gui.Application.instanceapp.initialize()app.add_window
点云侠·2025-02-14 13:00

大语言模型(LLM)快速理解

一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统，但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。
大模型猫叔·2025-02-14 13:59

3.3.2 VO-O语法- 算子-原子算子

算子是VO语言最核心的概念，是可视化编程的基础。在编程时，每个算子都以一个独立图元的方式进行表达。其主要分为原子算子和容器算子两种结构类型。
colorknight·2025-02-14 13:58

前端大屏适配指南

随着现代技术的发展，大屏展示在数据可视化、信息展示、控制中心等场景中的应用越来越广泛。本文将详细介绍前端开发中如何进行大屏适配，确保在大屏幕上显示出最佳的效果。
Liumoui·2025-02-14 12:53

可视化大屏适配

1、scale方案概述：也是目前效果最好的一个方案优点：代码量少，适配简单、一次处理后不需要在各个图表中再去单独适配缺点：留白，有事件热区偏移，下面介绍的autofit.js已经完全解决了此问题2、vw/vh方案概述：按照设计稿的尺寸，将px按比例计算转为vw和vh优点：可以动态计算图表的宽高，字体等，灵活性较高，当屏幕比例跟ui稿不一致时，不会出现两边留白情况缺点：每个图表都需要单独做字体、间距
与月儿漫邀·2025-02-14 12:21

【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
E绵绵·2025-02-14 11:18

26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。

一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。那我们考虑一下该怎么做，首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示：importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']
小宇爱·2025-02-14 11:17

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
小宇爱·2025-02-14 11:47

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

一、你怎么理解卷积神经网络呢，我的理解是当你看一个东西的时候，你的眼睛距离图片越近，你看到的东西就越清晰，但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分，那么你将不知道你看到的物品是什么，因为关注整体更容易知道物品是什么。如果你保持一定的距离，你就会发现你可以看到物品更加的全貌一些，这样将方便你观察物品的类别。如果你距离的再远一点，你就会看到物品的轮廓，那么你将依据物品的轮廓去判断物品的类别。如果图片
小宇爱·2025-02-14 11:46

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。
小宇爱·2025-02-14 11:16

深度学习-10-深度学习发展简介

极具讽刺意义的是，Minsky教授，一直不看好深度学习的概念。他曾在1969年出版了Perceptron（感知器）一书，指出了神经网络技术（就是深度学习的前身）的局限
皮皮冰燃·2025-02-14 10:43

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。
阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41
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