深度学习图片识别第34页

码多多ChatAI智能聊天系统-一款好用的代码编程助手

产品介绍码多多ChatAI智能聊天系统是一款基于人工智能技术的编程辅助工具，它通过深度学习算法和大数据分析，为程序员提供智能代码提示、自动补全、代码审查、代码优化等功能。

什么软件好·2024-01-31 05:13

数学公式OCR识别php 对接mathpix api 使用公式编译器

api对接第一步创建createkeyphp对接api这里先封装两个请求函数，get和post，通过官方文档我们可以知道，有的api需要用get有的需要post.下面我们开始发送请求的封装的一些函数对接图片识别的

闰土小蒋·2024-01-31 05:37

构建知识图谱：从技术到实战的完整指南

知识获取与预处理数据源选择数据清洗实体识别四、知识表示方法知识表示模型RDFOWL属性图模型本体构建关系提取与表示五、知识图谱构建技术图数据库选择Neo4jArangoDB构建流程数据预处理实体关系识别图数据库存储优化和索引深度学习在构建中的应用本文深入探讨了知识图谱的构建全流程

TechLead KrisChang·2024-01-31 05:34

如何将图片识别成可修改的Word文字

目前OCR图片识别应用越来越广，很多转换工具都有了这个功能，我们可以根据日常使用习惯选择更合适的方法，一般常用的就是客户端转换器和在线网页转换，以下详细

Hiten2018·2024-01-31 04:54

【深度学习】sdxl中的 text_encoder text_encoder_2 区别

镜像问题是：https://editor.csdn.net/md/?articleId=135867689代码仓库：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main截图：为什么有两个CLIP编码器text_encoder和text_encoder_2？在仔细阅读这些代码后，我们了解到text_enco

XD742971636·2024-01-31 04:57

2.06组王焕班会感悟

忆星云·2024-01-31 03:52

Accumulator类(李沐动手学深度学习)

classAccumulator:def__init__(self,n):self.data=[0.0]*ndefadd(self,*args):self.data=[a+float(b)fora,binzip(self.data,args)]defreset(self):self.data=[0.0]*len(self.data)def__getitem__(self,idx):returnse

代码猪猪傻瓜coding·2024-01-31 02:57

深度学习之卷积神经网络

卷积神经网络简称为CNN首先我们来回顾一下，我们之前学到的全连接的神经网络：上面我们通过线性层串行连接起来的神经网络，我们叫做全链接的网络，在线性层里面，我们的输入值和任意的输出值之间都存在权重，也就是说我们的每一个输入节点都要参与到下一层的输出节点的计算上面，因此我们称这样的线性层叫做全连接层（任意两层之间所有的节点都进行连接）。下面我们介绍二维卷积的神经网络：例如我们的手写图像识别，我们输入的

丘小羽·2024-01-31 02:52

用树莓派4b构建深度学习应用（九）Yolo篇

前言上一篇我们在树莓派上安装了OpenVINO的环境，并跑了几个官方demo，作为关键点的模型转换工作，以各个版本的yolo实现为例，在这篇做一下实现。imageimage目标检测是人工智能应用比较成熟的领域，不仅要能够识别出图片的目标，还要定位其位置，在自动驾驶方面会是一个基础的场景。一般分为两大类别，一类是two-stage的，基于R-CNN，FastR-CNN,FasterR-CNN等等，先

bluishfish·2024-01-31 01:58

深度学习知识学习笔记

wyn20001128·2024-01-31 01:24

Jittor 深度学习框架入门（pytorch转换）、对比

1.PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。中文网站：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/2.NumPy（NumericalPython）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的

竹篓有个天·2024-01-30 23:57

多元预测|SMA-CNN-BiGRU-Attention黏菌优化深度学习-融合注意力机制预测matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（SMA-Attention-

机器学习之芯·2024-01-30 22:33

深度学习第3次作业浅层神经网络

1.神经网络概述神经网络的作用是给定一组输(x1,x1...xn)经过一系列的计算得出一个输出a，然后将输出a和实值y作比较，不断地调整参数，最终使得输出a的值达到合适的位置。二层神经网络.png反向传播是将loss反向传播回去，本质是链式法则求导，然后更新权重参数。示意图如下：计算流程示意图.png2.神经网络表示及计算神经网络，它包括输入层，隐藏层和输出层，分别是第0层、第1层、第2层。但不把

S_Valley_DiDa·2024-01-30 21:54

我是如何理解Ulord（二）

最近两个月，Ulord社区组织资深志愿者参加了以区块链和Ulord公链为主要内容的深度学习计划，我有幸参加了这个培训。培训由Ulord团队8名博士组织导师团，每周组织一次视频教学和疑难解答。

张书源要努力·2024-01-30 21:34

CNN之Lenet5

LeNet诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。

苹果味的橘子·2024-01-30 21:16

图像拼接（Image Stiching）方向论文微总结

图像拼接任务对于目前主流视觉任务来说比较偏，目前基于深度学习的框架还不成熟，而且拼接任务里面很多小点都可以单独拿出来研究，比如聚焦或迁移到单应矩阵，图像对齐，图像融合，视频防抖，图像矩形化等。

yyywxk·2024-01-30 20:46

【深度学习】YOLOV5-WIN10环境搭建（配置+训练

win10下基于Anaconda、pytorch的YOLOV5深度学习环境搭建环境配置顺序：显卡驱动-CUDA-cudnn-Anaconda-pytorch-pychorm按这个顺序配置可以避免很多莫名其妙的错误出现

Life&Dream·2024-01-30 20:24

大创项目推荐题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖

laafeer·2024-01-30 20:18

大创项目推荐题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训

laafeer·2024-01-30 20:17

ChatGPT发展至今的一些宏观想法！

基本介绍探索与实践多样效果市场表现最后基本介绍ChatGPT是OpenAI基于GPT-3模型开发的聊天机器人，利用大量的文本数据训练与深度学习技术，它能理解文本输入并生成连贯的回答。

赵闪闪168·2024-01-30 20:07

深度学习：机器学习的革命性突破

深度学习（DeepLearning）是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过建立类似于人脑的神经网络来模仿人类的感知、记忆、理解和生成等能力。

wd90119·2024-01-30 20:35

聊天机器人的兴起：NLP如何让计算机变成聊天高手

在这个大数据和深度学习日益进步的时代，自然语言处理（NLP）技术就像是一颗正在崛起的新星，它正在改变计算机与人类之间的交流方式。让我们一起来探索这个让计算机变得健谈的神奇领域吧！

_rtf·2024-01-30 19:35

Pytorch自动微分机制

而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Pytorch一般通过反向传播backward方法实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。

taoqick·2024-01-30 18:11

PyTorch自动微分机制的详细介绍

PyTorch深度学习框架的官方文档确实提供了丰富的信息来阐述其内部自动微分机制。

科学禅道·2024-01-30 18:10

DeepLearningSystem：开启深度学习之旅的全方位指南，一款深度学习系统性开源课程项目！

在当今这个数据驱动的时代，深度学习技术已经成为了科技领域的一个重要分支。对于有志于掌握这一技术的专业人士和学生来说，有一个项目值得特别关注——由chenzomi12开发的“深度学习系统”课程。

孜孜孜孜不倦·2024-01-30 18:05

深度学习金字塔

早上看《认知觉醒》的时候，读到了深度学习，主动学习与被动学习的有关知识。

ZJ冬天·2024-01-30 17:29

Orion-14B-Chat-Plugin本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-01-30 16:43

机器学习复习（1）——任务整理流程

目录固定的随机数种子定义predict功能拆分数据集定义trainer超参数设置数据集载入固定的随机数种子在大量的机器学习与深度学习实验中，如果不进行特殊设置，我们的结果将不可复现，固定的随机数种子将会解决这个问题

不会写代码！！·2024-01-30 16:39

AI大模型语文、英语作文批阅功能震撼上线，璞公英教学平台助力教育智能化！

这一功能基于深度学习技术中的大模型，能够快速、准确地对学生的语文作文和英语作文进行批改。无论

璞华Purvar·2024-01-30 16:07

深度学习快速入门--7天做项目

深度学习快速入门--7天做项目0.引言1.本文内容2.深度学习是什么3.项目是一个很好的切入点4.7天做项目4.1第一天：数据整理4.2第二天：数据处理4.3第三天：简单神经网络设计4.4第四天：分析效果与原因

sjx_alo·2024-01-30 15:54

Uncovering the Hidden Cost of Model Compression (小模型部分)

UncoveringtheHiddenCostofModelCompression论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.14969.pdf源码链接：https://github.com/landskape-ai/reprogram_lt简介深度学习发展已经从训练特定任务的模型转向广泛的任务不可知预训练

qgh1223·2024-01-30 15:11

Sparse Iso-FLOP Transformations for Maximizing Training Efficiency

/arxiv.org/pdf/2303.11525.pdf源码链接：https://hub.nuaa.cf/CerebrasResearch/Sparse-IFT简介模型尺寸和训练数据的增加导致了很多深度学习的突破

qgh1223·2024-01-30 15:11

好用的免费AI绘画软件有哪些？

它们通常使用机器学习和深度学习算法来模拟人类的绘画风格和技巧，并生成独特的艺术作品。

jianewang·2024-01-30 14:04

我为什么要开始写作？

2020年初，我从千聊上认识了弘丹老师，经过一段时间的了解，我先后报名了零基础写作训练营和听书稿写作训练营，因为自己太过普通，这两次学习并未给我带来改变，于是，我毅然报名了2021年度会员，想要跟着弘丹老师深度学习

绿萝随心·2024-01-30 14:52

基于WSL2搭建Tensorflow GPU深度学习环境以及JupyterLab

由于在Windows上tensorflow在2.10之后的版本不再支持GPU运算，只能使用Linux，所以需要基于WSL2搭建环境（WSL2的环境搭建教程，点击此处查看）必要的软件安装：1、下载Firefoxsudoaptinstallfirefox把Firefox设为默认浏览器2、安装Miniconda先到清华源上下载安装Anaconda到WSLIndexof/anaconda/archive/

爆炸奶糖·2024-01-30 14:53

通过WSL2来实现Windows10/11的深度学习模型GPU加速，TensorFlow项，Jupyter及其插件安装，CQF心得，金融量化

通过WSL2来实现TF的GPU加速为什么要用WSL（WindowsSubsystemLinux）安装WSL2，miniconda，cuda，cudnn，TA-Lib安装WSL2安装Miniconda3安装CUDA安装cuDNN安装TensorFlow库安装TA-Lib库安装其它CQF及金融量化相关的库希望这篇博客对您有所帮助为什么要用WSL（WindowsSubsystemLinux）主要是Win

Mike_Leigh·2024-01-30 14:20

多只动物3D姿态估计与行为识别系统

虽然现有的深度学习方法已经实现了对常见动物的精确姿态估计、识别和行为分类，但由于缺乏注释良好的数据集，其应用依然受到挑战。

tzc_fly·2024-01-30 12:25

互联网加竞赛基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统

Mr.D学长·2024-01-30 12:55

【大咖论道】周志华，唐杰教授等专家，站在 2022，展望大模型的未来

达摩院认为，超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性探索，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续

深度学习技术前沿·2024-01-30 12:52

大语言模型的未来进化路径及其影响

从早期基于规则和统计学习的语言模型，到如今基于深度学习框架下的Transformer架构，如GPT系列、BERT等，大语言模型已经在自然语言处理领域取得了前所未有的突破。

TechCreator·2024-01-30 12:49

Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）

和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件计算mean和std生成数据集摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1.pdf翻译：近年来，随着深度学习的发展

AI浩·2024-01-30 11:06

政安晨的机器学习笔记——实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，于2016年由Facebook的人工智能研究团队推出，有助于构建深度学习项目。

政安晨·2024-01-30 11:43

政安晨的机器学习笔记——基于Ubuntu系统的Miniconda安装Jupyter Notebook

一、准备工作Miniconda的安装请参考我的另一篇博客文章：实例讲解深度学习工具PyTorch在Ubuntu系统上的安装入门（基于Miniconda）（非常详细）https://blog.csdn.net

政安晨·2024-01-30 11:12

《自然》发布2024年值得关注的七大技术 | 简说基因 Curiosity

1.深度学习助力蛋白质设计从头设计蛋白质已经成熟为一种实用的工具，用于生成定制的酶和其他蛋白质。在这背后，深度学习功不可没。

简说基因-专业生信合作伙伴·2024-01-30 10:46

局部响应归一化层（LRN）

于是来个年前最后一更~局部响应归一化层（LocalResponseNormalization）局部响应归一化层简称LRN，是在深度学习中提高准确度的技术方法。

LiBiscuit·2024-01-30 10:09

《边缘计算》第2版——第三章边缘智能

第3章边缘智能边缘计算与人工智能场景有机结合，催生出边缘智能3.1边缘智能的定义3.1.1背景以深度神经网络为代表的深度学习算法在诸多人工智能相关的应用中取得了很好的效果，随着边缘计算的发展，人工智能应用越来越多地迁移到边缘进行

xiao_wyy·2024-01-30 10:30

PaddleNLP的简单使用

1介绍PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言处理（NLP）工具库。它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。

J_bean·2024-01-30 10:06

大创项目推荐题目：基于机器视觉opencv的手势检测手势识别算法 - 深度学习卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1

laafeer·2024-01-30 09:48

生成式AI人工智能

生成式AI人工智能生成式AI生成式AI的核心思想生成对抗网络变分自编码器应用总结生成式AI生成式AI指的是基于神经网络和深度学习技术的人工智能系统，其能够根据输入的数据生成新的内容。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

AI大语言模型学习笔记之三：协同深度学习的黑魔法 - GPU与Transformer模型

Transformer模型的崛起标志着人类在自然语言处理（NLP）和其他序列建模任务中取得了显著的突破性进展，而这一成就离不开GPU（图形处理单元）在深度学习中的高效率协同计算和处理。

DATA无界·2024-01-30 09:43

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