深度学习数据处理踩坑

2024年AI助力研发：内容驱动下的全新变革与展望

一、技术进展：深度学习与自动化技术的融合2024年，AI辅助研发的技术进展将主要体现在深度学习与自动化技术的深度融合。深度学习使得AI能够更精准地理解研发需求，而自动化技术则能够大幅提升研发效率。
wd90119·2024-03-07 14:38

第五届核磁机器学习班（训练营：2023.6.5~6.17）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师
茗创科技·2024-03-07 13:22

ChatGPT介绍

它基于Transformer架构，这是一种在自然语言处理（NLP）领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练，ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。
程序媛9688·2024-03-07 11:03

李沐《动手学深度学习》课程笔记：15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测

15实战：Kaggle房价预测+课程竞赛：加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=
非文的NLP修炼笔记·2024-03-07 09:00

sprintboot集成flink快速入门demo

一、flink介绍Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。
AskHarries·2024-03-07 04:55

Golang中defer与return的执行顺序——不易混淆

前言defer和return是常用的一个点，面试高频，也是实战容易踩坑。先前对他进行过一次学习，理解起来略拗口，但好歹也算是学会了。
Climber47·2024-03-07 00:51

C#中的LINQ

Func（有返回值）函数的例子3.委托变量指向匿名方法的例子四.匿名方法可以用Lambda表达式去写1.匿名方法用Lambda表达式去写的例子五.LINQ中提供了很多集合的扩展方法，配合lambda能简化数据处理
青柚172·2024-03-06 21:48

苹果手机怎么学python_我是如何在 Python 内使用深度学习实现 iPhone X 的 FaceID 的...

雷锋网按：本文为AI研习社编译的技术博客，原标题HowIimplementediPhoneX'sFaceIDusingDeepLearninginPython，作者为SHIVAMBANSAL。翻译|陶玉龙余杭校对|Lamaric整理|MY在最近推出的iPhoneX中，它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法，即TouchID：FaceID。在研发出无边框手机后，苹果公司想开发一种新的方法来快捷
weixin_39693437·2024-03-06 14:38

[Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解（异常解决中）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究，构建BiGRU-CRF模型实现。
Eastmount·2024-03-06 13:07

【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）

文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5
旅途中的宽~·2024-03-06 05:57

深度学习——第8章 深层神经网络（DNN）

第8章深层神经网络（DNN）目录8.1神经网络为什么要深？8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。并使用这个简单模型对非线性可分的样本集进行分类，最终得到了不错的分类效果。本节将继续从深度神经网络入手，介绍深层神经网络的数学原理和推导过程。8.1神经网络为
曲入冥·2024-03-06 01:23

挑战杯 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
laafeer·2024-03-05 16:11

pytorch 介绍以及常用工具包展示

1.引言1.1背景：神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。
R0ot·2024-03-05 00:50

基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化

文章目录BERTopic简介模型加载地址文本加载数据处理BERTopic模型构建模型结果展示主题可视化总结BERTopic简介BERTopic论文地址：BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedureBERTopic
Cachel wood·2024-03-04 20:45

LSTM进行字符级文本生成（pytorch实现）

pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用
山川而川-R·2024-03-04 13:35

Rstudio-深度学习执行代码

RStudio是一个开源的集成开发环境（IDE），专门用于R编程语言的开发和数据分析。R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。对于机器学习推广，RStudio可以帮助您进行数据预处理、模型训练、评估和部署。RStudio中有许多用于机器学习的包和库，如care
俊俏的萌妹纸·2024-03-04 13:35

互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-03-04 03:52

Numpy快速入门（1）

它是科学计算和数据分析的基础库之一，被广泛应用于各种领域，包括数值计算、数据处理、机器学习、图像处理等。二、基础知识  NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字
胡乱儿起个名·2024-03-04 00:47

计算机设计大赛 深度学习火车票识别系统

文章目录0前言1课题意义课题难点：2实现方法2.1图像预处理2.2字符分割2.3字符识别部分实现代码3实现效果4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是图像识别火车票识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/po
iuerfee·2024-03-03 08:26

让数据用起来：数据中台建设的评估与选择（第4章）

加强业务与数据融合，利用大数据、机器学习、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。第四个阶段：运营优化。开始建设数据中台，快速生产定制化数据服务。企业数据应用能力成熟度可以从
小阳阳兄·2024-03-03 02:20

计算机网络中的bit、Byte、Kb、KB、数据率、数据量概念解析

bit：中文名称“位”，0或1，表示一个二进制位，是数据处理的最小单位，简写为b;Byte：中文名称“字节”，每8位组成1个字节，是数据处理的基本单位，简写为B；1Byte=8bit或1B=8b数据率：
hellosc01·2024-03-02 10:26

使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理

在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。
从零开始学习人工智能·2024-03-02 05:48

maven配置踩坑实录

配置完环境变量需要重启！重启！重启！1.配置jdk2.配置maven3.cmd运行mvn-v报错TheJAVA_HOMEenvironmentvariableisnotdefinedcorrectly意思就是JAVA_HOME配置有问题4.cmd运行java-version报错'java'不是内部或外部命令也不是可运行的程序所以果然是环境变量配置有问题！5.按网上的方法检查了环境变量多次，删了又加
倾云如歌·2024-02-29 09:17

踩坑：AxiosError，request failed with status code 404，axios 404，axios请求404。附：axios封装

今天刚从库里克隆完代码，调登录接口的时候，报了一个很神奇的错误，就是axios请求404，难道我封装错了，刚把跨域解决了，就出来一个这个，后面我检查了很多遍封装，还有代理，确实确实没错，最主要我之前用我封装的跑通过。下面是封装的axios，没错可以用。http.jsimportaxiosfrom'axios'varhttp=axios.create({baseURL:'api',//解决跨域问题t
笛子兔·2024-02-28 18:01

如何使用labview生成二维码

在数据处理面板中拖入二维码生成插件
Waiyuet Fung·2024-02-28 15:27

基于深度学习的中文语音识别系统（毕设）

该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载thchs数据集并解压至data，运行test.py，不出意外能够进行识别，
程序员奇奇·2024-02-28 11:53

消息队列-kafka

它通常用于缓存、会话存储、实时数据处理、消息队列、发布/订阅等场景。持久化支持：Kafka
百晓生612·2024-02-28 08:48

GoFrame:强烈推荐的Web后端框架

本人从事的职业是后端开发，之前主要采用Python进行开发，主打的框架是Django和DRF，后来方向转入了物联网这块，主要负责边缘侧的一些数据处理以及一些算法定制。
碧落&凡尘·2024-02-28 04:42

数据仓库和数据湖的区别

2.数据处理：数据仓库通常需要进行ETL（抽取、转换、加载）过程，将数据从不同的源系统中提
图灵追慕者·2024-02-28 02:10

计算机设计大赛 深度学习图像风格迁移

文章目录0前言1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习图像风格迁移-opencvpython该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-28 00:38

白鲸开源科技与瀚高基础软件完成产品兼容性认证，开启数据管理新篇章

此次合作标志着两家领军企业在数据管理领域的紧密联合，为用户提供更加稳定、高效的数据处理解决方案。通过双方的紧密合作，WhaleStudio套件已经可以顺利安装、配置在IvorySQL数据库管
·2024-02-27 21:50

计算机设计大赛 深度学习大数据物流平台 python

**2\.算法模型**3\.模型构建总览**4司机标签体系的搭建及算法****1\.冷启动**2\.LSTM多标签模型算法5货运价格预测6总结7部分核心代码8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习大数据物流平台该项目较为新颖
iuerfee·2024-02-27 17:28

一些大佬的可解释人工智能的优质资料整理及总结（更新中）

Transformer模型的可解释性内容总结：2.关于VIT模型的可解释性研究介绍：VisionTransformer的可解释性内容总结：3.关于Human-in-the-loop的可解释性算法介绍：深度学习的可解释性
Trouville01·2024-02-27 15:57

Jmeter分布式测试必踩坑，全部帮你排雷

在jmeter分布式环境部署上，有很同学都遇到了不少问题，就算是看过安装教程，也会在实际操作的时候一脸懵，经常的状态是就是：眼睛会了手不会。所以我们把大家容易出问题的地方总结出来，一起来看看吧！1、报错permissiondenied解决办法：修改整个jmeter目录权限Chmod-R755apache-jmete5.1.1(目录即可)。2.解决办法：1.查看slave上的ip与master配置文
测试界媛姐·2024-02-26 23:36

挑战杯 基于情感分析的网络舆情热点分析系统

文章目录0前言1课题背景2数据处理3文本情感分析3.1情感分析-词库搭建3.2文本情感分析实现3.3建立情感倾向性分析模型4数据可视化工具4.1django框架介绍4.2ECharts5Django使用
laafeer·2024-02-26 18:02

深度学习笔记１：神经网络端到端学习笔记

许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题（sequencetosequencelearning），如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是，1)输入和输出都是序列（如连续值语音信号/特征、离散值的字符），2)序列长度都不固定，3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此，传统的神经网络模型（DNN，CNN，RNN）不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习，
撒哈拉土狼·2024-02-26 11:24

11 - GRACE数据处理-泄露误差改正-多尺度引子法

GRACE数据处理-泄露误差改正-多尺度引子法  有单一尺度因子方法，那就有多尺度因子法，多尺度因子法是单尺度因子的一个扩展，具体做法是：先对原始GLDAS网格数据进行球谐展开，然后分别计算经过滤波和未滤波的网格区域陆地水储量变化
咋（za）说·2024-02-26 07:48

利用Matlab工具处理TRMM降水数据

TRMM全球降水数据处理前言一、TRMM降水数据二、数据处理步骤1.数据读取2.数据转化3.提取区域结果3.运行实例总结前言将TRMM降水数据的处理过程进行梳理，使用Matlab工具获取区域降水异常的变化速率和区域平均值
咋（za）说·2024-02-26 06:48

Spark SQL编程指南

SparkSQL编程指南SparkSQL是用于结构化数据处理的一个模块。同SparkRDD不同地方在于SparkSQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息，例如:数据结构、计算算子等。
<>=·2024-02-26 05:46

AI相关技能

AI相关掌握Python语言，了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法，会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练，例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频，文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台
liuhehe321·2024-02-26 05:46

Apache Calcite 动态数据管理框架入门介绍

在这样的背景下，出现了许多优秀的开源组件，它们提供了丰富的功能和灵活的解决方案，帮助开发者轻松地处理各种数据处理任务。Apachecalcite是什么？
老马啸西风·2024-02-25 21:03

人工智能与开源机器学习框架

它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集，能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。
偶然i·2024-02-25 19:30

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
CuiXg·2024-02-25 18:59

第十二届脑电数据分析进阶班（训练营：2023.6.25~7.8）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师
茗创科技·2024-02-25 15:35

Apache Calcite 动态数据管理框架入门介绍

在这样的背景下，出现了许多优秀的开源组件，它们提供了丰富的功能和灵活的解决方案，帮助开发者轻松地处理各种数据处理任务。Apachecalcite是什么？
·2024-02-25 03:36

torch_scatter和torch_sparse用于处理图形数据和稀疏张量·「含有下載地址」

它们通常与深度学习任务中的图神经网络（GNNs）相关联，这些网络涉及对图形结构的学习和推断。torch_scatter库提供了一组用于对稀疏张量执行聚合操作的函数。
源代码杀手·2024-02-25 01:08

1.深度学习基础-模型评估指标

模型评估指标针对不同类型的任务，需要通过不同的模型评价指标进行评价，在实际应用中，可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行，常用的指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。在回归任务中，我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍
alstonlou·2024-02-24 20:03

ReLU和ReLU6

ReLU和ReLU6都是深度学习中常用的激活函数，它们各自有不同的优缺点。
chen_znn·2024-02-24 10:28

【深入了解PyTorch】模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用

优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization）混合精度训练（MixedPrecisionTraining）总结模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用在机器学习和深度学习领域
prince_zxill·2024-02-24 07:23

Docker+Subversion+Jenkins在windows server部署.net core

因而再次开始踩坑。1.安装docker由于不支持hyper-v，服务器不能安装DockerD
SoehyunKim·2024-02-23 16:13
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