深度学习工业缺陷检测第17页

基于opencv答题卡识别判卷

回复暗号：13，免费获取600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。**《------往期经典推荐------》**项目名称1.【基于DDPG算法的股票量化交易】2.

深度学习乐园·2025-03-06 10:31

园区环境数字化管理系统（源码+文档+讲解+演示）

引言随着工业化和城市化的快速发展，园区环境管理面临着越来越多的挑战。园区环境数字化管理系统通过数字化手段，为园区管理者提供了一个高效、透明、智能的管理平台。

·2025-03-06 09:12

深度学习揭秘：神经网络如何模拟人脑

大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。AI工具集1：大厂AI工具【共23款】，一次性奉上，今天是百度和阿里AI工具集2：大厂AI工具【共12款】，一次性奉上，看看腾讯和字节的宝贝人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布一

shelly聊AI·2025-03-06 08:45

【价值洼地的狩猎机制】

制度漏洞与认知操控三位一体的组合拳，实现对目标领域的深度殖民化控制：一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统"，实时抓取全球2.3亿个数据节点（包括电力消耗、集装箱空置率、社交媒体情绪指数等），通过深度学习预测区域经济断裂点

调皮的芋头·2025-03-06 07:09

RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的问答系统取得了显著的进

AI天才研究院·2025-03-06 06:01

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLO模型进行目标检测，包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-06 06:28

呼叫智能体：AI时代下的智能交互革命

一、呼叫智能体的核心技术栈声音克隆与TTS进化通过深度学习模型（如VITS、FastSpeech2），系统可克隆特定人声音色，结合大语言模型生

MARS_AI_·2025-03-06 05:48

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用

AI天才研究院·2025-03-06 01:53

《深度学习实战》第12集：大模型的未来与行业应用

深度学习实战|第12集：大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展，大模型（如GPT、LLaMA、Bloom等）已经成为人工智能领域的核心驱动力。

带娃的IT创业者·2025-03-06 01:15

深度学习突破：LLaMA-MoE模型的高效训练策略

在人工智能领域，大模型（LLM）的崛起带来了前所未有的进步，但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题，Mixture-of-Expert（MoE）模型架构应运而生，而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型，它通过将LLaMA的前馈网络（FFNs）划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门，从而显著减小模

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-03-06 01:44

深度学习day1

深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识

孤城laugh·2025-03-06 00:39

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

此博客分析深度学习当前的主流应用领域、其受关注度的变化趋势、可能的技术替代或补充方案、产业界和学术界的不同发展方向，以及影响其受关注度变化的核心因素。

与光同尘大道至简·2025-03-05 23:59

Python项目-基于深度学习的校园人脸识别考勤系统

引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛。人脸识别作为其中的一个重要分支，已经在安防、金融、教育等多个领域展现出巨大的应用价值。

天天进步2015·2025-03-05 22:23

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例1.引言随着深度学习的飞速发展，大模型（LargeModels）如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。

赵大仁·2025-03-05 21:46

基于opencv消除图片马赛克

以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现，结合了图像处理和深度学习方法。

小苗爸爸·2025-03-05 20:11

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀（含完整代码）

Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代，数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。

arbboter·2025-03-05 20:08

另辟蹊径：多维度解析 STM32 微控制器

它凭借出色的性能、丰富的资源以及高性价比，在工业、医疗、消费电子等众多领域广泛应用，成为无数开发者手中打造创新产品的得力工具。今天，让我们从全新的视角，深入剖析STM32的魅力所在。

菜只因C·2025-03-05 18:30

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。

衣衣困·2025-03-05 18:59

深入探索 STM32 微控制器：从基础到实践

无论是在工业控制、智能家居、医疗设备，还是在消费电子等领域，STM32都展现出了强大的生命力和适应性。

菜只因C·2025-03-05 18:51

赋能农业数字化转型用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元

通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素，平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势，为农户提供科学种植

jingwang-cs·2025-03-05 15:24

spaCy 入门：自然语言处理的高效工具

spaCy入门：自然语言处理的高效工具引言spaCy是一个功能强大的开源Python库，专注于工业级的自然语言处理（NLP）。它以其高效的性能、简洁的API和对多种语言的支持而闻名。

zru_9602·2025-03-05 15:20

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

内容涵盖学习率、正则化、采样策略、早停法等关键环节，帮助读者快速掌握工业级调参方案。1.XGBoost的三大类参数（通用参数、Booster参数、任务参数）分别是什么？

什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

2024 年 AI 垂直应用迅速落地，人人都可以获得AI红利

演示站点：https://ai.uaai.cn技能模块官方论坛：www.jingyuai.com京娱AI随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。

yimifx·2025-03-05 12:23

PID神经元网络控制的MATLAB实现与分析

PID神经元网络控制的MATLAB实现与分析一、引言在工业控制和自动化领域，PID（比例-积分-微分）控制器是应用最为广泛的控制策略之一。

木子算法·2025-03-05 11:15

串口通讯Serial Communication

串口通信是一种经典的计算机与外设之间数据传输方式，在工业控制、嵌入式系统开发、远程通信等多个领域中有着广泛的应用。

A_nanda·2025-03-05 10:40

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

清华大学DeepSeek PPT第二版深度解读：人工智能前沿技术解析

第二版PPT从以下方面实现全面升级：AI前沿技术覆盖：涵盖大模型、深度强化学习等领域最新研究进展工业级实践案例：新增多个企业级项目解决方案案例三维知识框架：从算法原理→代码实现→工程部署的全链路解析下载建议

qudongmofashi·2025-03-05 09:04

深度学习代码分析——自用

代码来自：https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签，为后续生成伪掩码（Pseudo-Masks）提供基础。代码分为train_phase和test_p

肆——·2025-03-05 08:28

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

PyTorch的Tensor具有动态计算图，可用于深度学习模型的前向

漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

一文讲清楚自我学习和深度学习

自我学习（Self-Learning）和深度学习（DeepLearning）是两个不同的概念，但它们在某些应用场景中可以有交集。下面我们将分别介绍这两个概念，并探讨如何将它们结合起来用于自我学习系统。

平凡而伟大(心之所向)·2025-03-05 07:51

基于 Rust 与 GBT32960 规范构建高并发、高可用、高扩展服务端程序

在工业物联网的场景里，到处都是传感器和执行

编码浪子·2025-03-05 05:32

深度学习数据集封装-----目标检测篇

前言在上篇文章中，我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务，通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而，当我们转向目标检测任务时，复杂度便显著提升，尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例，它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限，本文暂不深入展开YOLO的相关内容，感兴趣的读者可以查

科研小天才·2025-03-05 02:34

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

深入理解Transformer：用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed

范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

遨游防爆智能终端“问诊”工业制造，开出数据采集“良方”

在数据驱动的时代，唯有采集足够规模的工业数据，方能支撑起基于工业大数据的深度分析与智能决策，从而驱动传统产业的蜕变与升级。但是，数据采集之路并非坦途，面临着设备协议多样、接口不一等挑战。

AORO_BEIDOU·2025-03-05 00:51

智能对讲机：5G+AI赋能下的石油工业新“声”态

在浩瀚的能源版图上，中国正以非凡的“深度”探索着石油资源的奥秘。随着5G技术的不断成熟与普及，曾经“满山遍野找信号”的石油工人，如今已步入了一个全新的通信时代。在这个时代里，智能对讲机成为了连接指挥中心与一线工人的桥梁，不仅极大地提升了工作效率，更推动了我国能源产业的高质量发展。AOROM55G智能对讲机智能对讲机，这一基于5G手机通信网络打造的集群对讲设备，彻底改变了传统对讲机的使用方式。它不仅

AORO_BEIDOU·2025-03-05 00:51

深度学习算法模型：从原理到未来

近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度改变着人类生活，而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。

YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

大模型推理速度测评的实战代码

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·2025-03-04 21:59

2023年上海市浦东新区网络安全管理员决赛理论题样题

正确（1）保护对象改变等保1.0保护的对象是信息系统，等保2.0增加为网络和信息系统，增加了云计算、大数据、工业控制系统、物联网、移动物联技术、网络基础设施等保护对象，实现了全方面的覆盖。

afei00123·2025-03-04 20:50

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合

前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

VB6网络通信软件开发，上位机开发，TCP网络通信，读写数据并处理，完整源码下载

Id=20在自动化、物联网以及工业控制行业中，网络通信技术非常重要，上位机开发是一项重要的技能。本文主要介绍使用VB6进行网络上位机开发客户端程序。1.在VB6项目中，引入win

luckyext·2025-03-04 17:54

文献阅读 250303-Fire weakens land carbon sinks before 1.5 °C

我们发现，火灾开始显著影响全球碳储存的全球变暖水平比工业化前水平高出1.07°C（0.8–1.34°C），并得出结论，火灾已经在降低土地碳汇的有效性方面发挥了重要作用。由于气

ZzYH22·2025-03-04 16:17

嵌入式Linux设备驱动程序开发指南17（IIO子系统一）——读书笔记

IIO子系统一十七、IIO子系统(一)17.1简介17.2数模转换——DAC实验17.2.1IIO缓冲区17.2.2触发器17.2.3工业I/O事件17.2.4iio工具17.2.5LTC2607——DAC

Jack.Jia·2025-03-04 15:42

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数

Wis4e·2025-03-04 15:38

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-03-04 14:07

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景

Hello.Reader·2025-03-04 12:50

DEEPSEEK为什么还不能在工业控制领域使用？

在工业领域应用类似DeepSeek这样的先进AI技术（假设为通用型AI系统）时，确实面临多重挑战，这些挑战根植于工业场景的特殊性和传统OT（运营技术）体系的复杂性。

Wnq10072·2025-03-04 11:39

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用，构建高度智能且自动化的代理系统成为了一个迫切的需求

AI天才研究院·2025-03-04 11:04

Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。

♢.＊·2025-03-04 10:01

第一讲信息化发展

1、综述项目内容项目内容信息与信息化信息数字中国数字经济信息系统数字政府信息化数字社会现代化基础设施新型基础设施建设数字生态工业互联网数字化转型与元宇宙数字化转型车联网元宇宙现代化创新发展农业农村现代化两化融合与智能制造消费互联网

Jerry.张蒙·2025-03-04 10:28

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