深度学习数据集制作

适合配音的稿子，女生纪录片配音

一、纪录片配音的重要性纪录片配音在整个纪录片制作过程中起着至关重要的作用。
配音新手圈·2024-08-30 16:51

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。
wypdao·2024-08-30 16:31

Yolov8和杂草检测

YOLOv8环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案-CSDN博客【YOLOv8系列】（四）YOLOv8使用自己的数据集进行模型训练
Diros1g·2024-08-30 15:59

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵
十分钟ll·2024-08-30 15:28

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
FL1623863129·2024-08-30 15:57

[数据集][目标检测]电力场景输电线均压环歪斜检测数据集VOC+YOLO格式303张2类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：303标注数量(xml
FL1623863129·2024-08-30 15:27

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（也可能是我操作错误），经过两天调试终于能够运行了
夏迪End·2024-08-30 15:56

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云·2024-08-30 14:20

xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models

该框架由精心策划的数据集、训练配方、模型
UnknownBody·2024-08-30 13:47

2022-03-18

定制开发app和小程序微信公众号一、APP开发费用与制作方式不同有关1、选择专业外包公司APP制作进行开发:采用这种方式制作费用很低，周期短。
L是木子李呢·2024-08-30 13:15

太阳能电池板缺陷数据集

太阳能电池板缺陷数据集，4500张，包含txt和xml两种格式。
计算机视觉从业者·2024-08-30 13:43

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。
walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
shangjg3·2024-08-30 12:10

掌握男人的心理，感情会变成武器，为情所困的人都该看看《夏娃》

上一部觉得还不错的是《人世间》，从演员到制作，真的都堪称精品。但最近一部韩剧引起了我的注意，那就是《夏娃》，一开始是在短视频看一些片段，昨天熬夜刷了八集，真的觉得太好看了。
鹿小北·2024-08-30 12:33

自闭症教学之如何使用任务表

第一，使用流程强化物排名——制作任务表——确定一定数量任务对应何种强化物——开始做任务:当孩子完成一个任务时，需要自己在“已完成”下面的空格中贴上或画上标记。
少儿成长小鱼老师·2024-08-30 12:01

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能
Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

模糊C-means算法原理及Python实践

FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度，将数据点划分到不同的聚类中心，从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me
doublexiao79·2024-08-30 11:32

工地工程车分类检测数据集 6300张 带标注 voc yol

数据集特点类型：工地工程车分类检测数据集。格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。
计算机视觉从业者·2024-08-30 11:30

搭建属于自己的yum仓库

目录前言1.环境准备2.制作仓库2.1流程2.2步骤2.2.1.挂载本地镜像Centos7.92.2.2.安装服务2.2.3.拷贝软件包到httpd根目录2.2.4.制作仓库清单2.2.5.设置网络yum
天code行空·2024-08-30 10:28

告别累无神，在阳光里与你相遇

最近主要搜索了中有关手帐的制作，发现有大量实例，并且提高了手帐的实际可操作性，自己收益较大。接下来打算具体搜索关于个人发展计划一类的文章，然后重新上传中，请稍候...规划自己的时间，让生活充实起来。
N4049甘肃天祝杨彩虹·2024-08-30 10:22

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。
GIS潮流·2024-08-30 10:56

吃棉花糖

我马上找出了那里的工作人员，有礼貌的说“叔叔，您好，您可以帮我制作一个棉花糖吗？”那位叔叔说“可以。”我说“谢谢叔叔，我要大一点的棉花糖。”
龙家女儿·2024-08-30 10:36

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与
听忆.·2024-08-30 10:51

2018-12-08

今天的学习内容就是图表的动态制作1.新建辅助列，辅助列里面输入姓名，在另一个单元格点击数据，数据验证，序列，来源选择姓名列，确定2.新建一列，为月份，新建另一列为数据列，输入公式＝VLOOKUP（条件区域
岁月静好_69c3·2024-08-30 09:09

graphrag论文精读

然而，RAG方法在处理涉及整个文本语料库的全局问题时效果不佳，比如“数据集中主要的主题是什么？”这些问题本质上是一个面向查询的总结任
Ramos_zl·2024-08-30 09:48

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

Docker安装与使用 | conda环境配置 | 附常用命令

这里写自定义目录标题Docker安装Docker使用打包conda环境制作镜像运行镜像容器监视常用一些可能出现的问题Docker安装#创建一个文件夹用于中转文件mkdir-p~/3dparty/dockercd
全日制学生混·2024-08-30 08:45

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

数据库基本概述

1.2、数据库数据库是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。1.3、数据库管理系统数据库管理系统(DBMS)是位于操作系统与用户之间的一层数据管理软件，是数据库系统的核心。
Cyzhouke·2024-08-30 08:05

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法
亚图跨际·2024-08-30 07:36

2018-10-30

鲜味居手打鲜汁肉包传统加创新就是招人稀罕鲜味居手打鲜汁肉包作为一个天津新派包子的代表，当然不是靠传统的味道来吸引消费者的，鲜味居这款包子在味道和制作手法上都讲究创新，谁说包子只有传统的才能卖的好了，只要味道好
鲜味居·2024-08-30 07:36

十一遇上《姜子牙》

在影片中，二维部分制作难度和精度呈现出了目前国内二维动画的最高水平，每一帧都很讲究，视觉效果相当美妙。单从他的画面效果来看这部动画片
冉彩漫画诗·2024-08-30 07:31

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。
SEU-WYL·2024-08-30 06:29

iZotope Ozone 11 Advanced：专业音频制作与母带处理的巅峰之作

iZotopeOzone11Advanced是一款专为音频工程师、制作人和音乐人设计的顶级音频后期制作软件，无论是Mac还是Windows平台，都能为用户提供无与伦比的音频处理体验。
平安喜乐616·2024-08-30 05:56

神经网络分类任务python入门

目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程
三十度角阳光的问候·2024-08-30 05:24

【闲谈】聚类算法的金融数据挖掘应用及实践

目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means算法为例的银行客户数据集分析
爱写代码的July·2024-08-30 05:51

醉鹅，火焰中包裹着的鹅肉，酒香浸满，鹅肉生香，极具风味

醉鹅，在顺德来说，是一道常见的农家菜，风味独特，制作的整个过程不加一滴水，仅用一瓶红米酒，就造就满嘴生香、酒香醉人的醉鹅。
檬哒·2024-08-30 04:08

dockerfile 微服务 私有仓库

commit的局限用于制作简单的镜像但是碰到需要设置环境变量默认启动命令指定开放哪些端口就会显得笨拙所以dockerfile是一种更强大的镜像制作方式，编写类似脚本的dockerfile文件，通过该文件制作镜像镜像编排
small white poplar·2024-08-30 04:50

【战疫日记】慎点！安徽一线援鄂医护的日记催泪曝光

最近收到一份特别的手账制作邀请。原来是昔日同窗的老公前去一线奔赴湖北提供支援，同学想让我用手账的形式，将他们的战疫故事记录下来。我很快就答应了，只冲着医生勇敢无畏的医护精神，就值得被记录和宣传！
pp酱手帐插画·2024-08-30 04:34
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