深度学习数据处理踩坑第24页

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮

屿小夏·2024-02-19 16:14

第二届睡眠脑电专题班（直播：2023.5.13~5.14）

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·2024-02-19 16:51

linux 安装 ffmpeg 包括静态包和编译安装

避免踩坑！ffmpe

树下水月·2024-02-19 16:11

调用接口返回json数据处理方式

1.调用接口一般会返回string或json格式数据，想要使用数据，需要对数据进行解析，返回如下格式数据解析过程，以获取result数组下面的errMsg值为例2.如果返回string格式数据，需要先将string转为JSONObjectJSONObjectjsonResultObject=JSONObject.parseObject(result);然后处理数据//将JSONObject对象js

onlyljy·2024-02-19 16:51

深度学习基础之《TensorFlow框架（2）—图》

一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构：数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法：（1）通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可（2

csj50·2024-02-19 15:39

深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。

__momo__·2024-02-19 15:11

VScode远程连接服务器搭建深度学习环境-利用anaconda安装pytorch

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch环境本地安装VScode并建立ssh远程连接1、本人考虑的是在电脑本地安装VScode并与服务器建立远程连接，因而即按照windows系统上安装VScode的流程来操作即可，读者们可参考以

不懂就问的风橘子·2024-02-19 15:06

Python循环语句——for循环的嵌套使用

而嵌套循环，即在一个循环内部再嵌套另一个循环，更是为我们提供了强大的数据处理能力。在本文中，我们将深入探讨Python中for循环的嵌套使用。

0号——开拓者·2024-02-19 15:58

深度学习环境配置常见指令

首先打开anacondaprompt，激活对应虚拟环境。导入torch并获取对应版本importtorchtorch.__version__导入torchvision并获取对应版本importtorchvisiontorchvision.__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获

牛哥带你学代码·2024-02-19 15:22

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work

卡仕达酱·2024-02-19 15:52

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置

温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

数据之帆·2024-02-19 14:57

计算机设计大赛深度学习二维码识别

文章目录0前言2二维码基础概念2.1二维码介绍2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码

iuerfee·2024-02-19 14:06

计算机设计大赛深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-02-19 14:36

计算机设计大赛深度学习OCR中文识别 - opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5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OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 14:31

数据脱敏(四)脱敏算法-替换算法

脱敏算法篇使用阿里云数据脱敏算法为模板,使用算子平台快速搭建流程来展示数据"替换脱敏"是一种数据处理技术，主要用于保护个人隐私和数据安全。

colorknight·2024-02-19 14:24

深度学习-分类任务---经典网络

文章目录经典网络1LeNet51.1模型结构1.2模型结构1.3模型特性2AlexNet2.1模型介绍2.2模型结构2.3模型解读2.4模型特性3可视化ZFNet-转置卷积3.1基本的思想及其过程3.2卷积与转置卷积3.3卷积可视化3.4ZFNet和AlexNet比较4VGGNet4.1模型结构4.2模型特点5NetworkinNetwork5.1模型结构5.2模型创新点6GoogleNet6.1

丁引·2024-02-19 14:46

Quick introduction to Apache Spark

它还支持一组丰富的更高级别的工具，包括SparkSQL用户SQL和结构化数据处理，MLlib机器学习，GraphX用户图形处理下载从项目网站的下载页面获取Spark。

Liam_ml·2024-02-19 13:29

vue踩坑之数据变化了，页面视图却没有及时刷新改变

解决方法是：在事件最后加上一行代码this.$forceUpdate()，强制刷新即可图1当时在用到elementui中的Radio组件，如上图1，修改时候做数据回显，鼠标点击切换radio无效，自己在radio上面绑定了change事件在控制台进行了打印，发现数据有变化，但组件却不更新，导致鼠标点击无法切换，最后在change事件最后加上this.$forceUpdate()代码，让强制刷新，最

丢丢gogo·2024-02-19 13:49

计算机设计大赛深度学习乳腺癌分类

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习乳腺癌分类该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-19 13:40

使用深度学习进行序列分类

目录加载序列数据准备要填充的数据定义LSTM网络架构训练LSTM网络测试LSTM网络此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间

jk_101·2024-02-19 13:40

深度学习优化算法

虽然深度学习在ImageNet上取得了巨大成功，但是一个现实的问题是，很多应用的训练集是较小的，如何在这种情况下应用深度学习呢?有三种方法可供读者参考。

丁引·2024-02-19 13:42

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal向量运算concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件softmax，sig

csj50·2024-02-19 13:37

【AIGC】Stable Diffusion的ControlNet参数入门

下面是关于ControlNet的界面参数的详细解释：低显存模式是一种在深度学习任务中用于处理显存受限设备的技术。

AIGCExplore·2024-02-19 12:26

【AIGC】Stable Diffusion大模型分类

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和

AIGCExplore·2024-02-19 12:55

Python可视化工具集合来报道（下）

接上文：6.Geopandas是一个强大的地理空间数据处理与可视化库。它结合了Pandas和Shapely等库的功能，提供了对地理空间数据进行高效处理和可视化的能力。

·2024-02-19 12:29

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。

一条小小yu·2024-02-19 12:23

best，best，best ......何恺明开挂之路

裂开了研究兴趣据我观察，何恺明的研究兴趣大致分成这么几个阶段：传统视觉时代：HazeRemoval(3篇)、ImageCompletion(2篇)、ImageWarping(3篇)、BinaryEncoding(6篇)深度学习时代

风度78·2024-02-19 12:51

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

scIMC：scRNA-seq插补方法基准

为了解决这个问题，已经做了很多努力，并开发了几种基于模型和基于深度学习的scRNA-seq插补方法。但是，目前还缺乏对现有方法进行全面、系统的比较。

tzc_fly·2024-02-19 12:03

3D人体姿态估计（教程+代码）

3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法，从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息，包括关节位置、角度和运动轨迹等。

毕设阿力·2024-02-19 12:49

JENKINS部署-学习踩坑日记

1、JENKINS情况介绍使用docker安装JENKINS，教程可以在网上搜到，步骤执行；2、服务器情况介绍JENKINS部署在A服务器上面，要把项目从gitlab上面拉取下来，然后编译推送jar到B服务器，然后通过docker-composebuildframework（构建新镜像）和docker-composeupframework-d（启动项目执行）命令启动，此处要注意这些命令必须在doc

xu84557120·2024-02-19 12:13

斥资建造全景分割养猪场，AI 养猪，到底靠不靠谱？

近年来，基于深度学习算法的应用案例，取得了令人满意的效果，特别是物体和关键点探测器已经被用来检测单个动物。尽管效果很好，但边界框和稀疏关键点并不能跟踪

不脱发的程序猿·2024-02-19 12:42

Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享

深度学习还是得向python看齐。今天试用了一下matlab自带的DNN模型，封装在newff函数里，寥寥几行代码，非常简洁。提示：以下是本篇文章正文内容，

我是狮子搏兔·2024-02-19 11:34

挑战杯 Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测 - 深度学习 opencv

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测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分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景建筑工人头部伤害是造成建筑伤亡事故的重要原因。佩戴安全帽是防止建筑工

laafeer·2024-02-19 11:30

计算机设计大赛深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 11:59

[Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

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。

Eastmount·2024-02-19 11:53

OpenCV DNN 活体检测项目环境配置等各阶段tips

date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。

十橙·2024-02-19 11:18

jvs-logic：循环操作在逻辑引擎框架下的重要性及配置技巧

在当今数字化、信息化的社会中，数据处理和逻辑运算成为了许多业务和应用的核心。循环操作作为数据处理中一种常见的业务模式，其配置和实现的效率与准确性直接影响了整个业务流程的运行效果。

·2024-02-19 11:56

揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！

数据集是JVS-智能BI中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。可以通俗地将其理解为数据库中的普通的表，它来源于智能的ETL数据加工工具，可以将数据集进行分析图表、统计报表、数字大屏、数据服务等制作。数据集管理与界面介绍在整体的数仓架构中，数据集是在线加工的标准数据形态，数据集配置的过程就似对数据进行加工、清晰、关联、建模的过程，建模完成后，可通过手动数据执行或者周期性的

·2024-02-19 11:41

RapidMiner缺失数据处理——去掉数据大量缺失的变量

和R语言相比，RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。虽然RapidMiner的功能可能不如R强大。

carlwu·2024-02-19 11:59

通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1深度学习网络4.2人脸特征提取4.3回归模型构建5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3

简简单单做算法·2024-02-19 11:29

【报告解析】OpenAI Sora视频模型官方报告全解析 | 效果，能力以及基本原理

省流版1核心数据处理将视频数据整合成一个一个的Patch，方便统一训练数据，利用扩散Transformer架构2功能效果除了可以实现基础的文生视频外，实际上还有非常惊艳的视频延展，视频编辑，视频连接等多种功能

Qodicat·2024-02-19 11:54

Dataframe型数据分析技巧汇总

表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot！KaggleMaster的上分神操作！特征重要性评估方法之排列重要性

我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

图灵奖得主长文报告：是什么开启了计算机架构的新黄金十年？

杨晓凡任然包永刚来自雷锋网（leiphone-sz）的报道雷锋网按：近几年来，不论是普通消费者还是科研人员们都可以感受到两种浪潮，一种是CPU速度的提升越来越不显著了，我们说CPU制造商又在“挤牙膏”；另一方面，在深度学习的刺激下

hzbooks·2024-02-19 10:58

2.1.1 摄像头

基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟，随着近几年深度学习的发展，基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中，在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上，一般会安

构图笔记·2024-02-19 10:27

ChatGPT原理以及发展

ghat属于大规模预训练模型，有两个关键字，大规模和预训练，大规模：参数够多、模型够大预训练：数据集够多，训练时间够多所以单个人没有足够的算力，那就直接有现成的吧语言处理和图像处理在深度学习里都差不多原理基本相似

菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

Mamba详解

深度学习新架构Mamba论文介绍Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpaces关注微信公众号:DeepGoAI项目地址：https:/

·2024-02-19 10:31

Android开发北漂-8-年，飘飘飘够了，踩坑了

20年的冬真冷，大家都在说裁员，其实裁员一直都在，只是20年的确多点。android12年了，已经积累了太多的技术，知识点，技巧，思路，这些前人都会了，并且正在创造新的思路出来，对于广大的底层coder来说，仅仅是追赶就很难了，更别提去自己创造了，但是现实时我们尝尝学习了很多开源框架，落到实处就是仅仅会用而已，不说源码看没看过，甚至原理都不知道，不知道作者用什么技术实现的，这点就是广大coder的

冉静学习开发·2024-02-19 10:41

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