深度学习数据集制作

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
Bin二叉·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

ollama-chat-ui-vue，一个可以用vue对接ollama的开源项目,可接入deepSeek

ollama-chat-ui-vue使用vue3+vite+elementUi搭建的前端chat,通过ollama可与模型对话,目前支持独立思考,切换模型(联网查询后续支持)github地址：ollama-chat-ui-vue制作不易
是你的小熊啊·2025-02-19 17:52

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命

例如，医疗影像标注需专业医生耗时数月，工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。
ProgramHan·2025-02-19 16:46

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
IT古董·2025-02-19 16:12

Hive的动态分区与静态分区（区别及详解）

动态分区是有一份数据集（2015-2022年的），按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开
东南枝上的大雄·2025-02-19 16:41

《短视频AI制作管理：用智能工具应对AI生成内容的碎片化问题》

AIGC时代的“效率围城”2025年，生成式AI彻底颠覆内容生产：ChatGPT日活突破5亿，视频生成工具Sora让单人团队周产百条短视频成为可能，而全球AI生成内容占比已超30%。但繁荣背后，一场“效率危机”正在蔓延——某MCN机构调研显示，使用AI工具的团队中，73%遭遇“创意碎片化”，65%因多平台协作混乱导致项目延期，更有团队因未及时审核AI生成内容引发版权纠纷，单次损失超百万。[]()当
·2025-02-19 15:37

python csv写入文件

#Python的csv文件写入importcsvheaders=['姓名','性别','年龄']#制作表头#制作表内容data_list=[['张三','男','18'],['李四','男','19']
HarryPoFly·2025-02-19 15:08

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

吸烟YOLO数据集，COCO格式

抽烟吸烟数据集,标签txt，图像已经分好了测试集，验证集，训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练，没有细分类，里面有的类，闲鱼9.9解君愁，明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊
鳄鱼的眼药水·2025-02-19 15:59

Vue3 循环语句

Vue3循环语句引言在Web开发中，循环语句是处理数据集合的常用手段。Vue3作为当下流行的前端框架，提供了丰富的循环语句，以帮助我们更高效地处理数据。
wjs2024·2025-02-19 14:27

国内支持 Maya 渲染的云渲染平台汇总

在Maya动画制作过程中，渲染往往是耗时且对硬件要求极高的环节。云渲染平台的出现，为创作者们提供了便捷、高效的解决方案。
渲染101专业云渲染·2025-02-19 13:49

渲染101云渲染兼容性全解析：支持哪些软件与动画类型？实时渲染为何受限？

软件兼容性：七大三维软件+主流渲染器全覆盖渲染101支持3dsMax、Cinema4D（C4D）、Maya、Blender、UnrealEngine（UE）、SketchUp、Houdini七大核心三维制作软件
渲染101专业云渲染·2025-02-19 13:49

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离
小源学AI·2025-02-19 13:18

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

了解 AI 工作流

和面：制作面团。制作馅料：准备包子的馅。制作包子
Zero_Memoy·2025-02-19 13:11

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理
Lethehong·2025-02-19 08:36

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法
next_travel·2025-02-19 07:32

cuda编程入门——并行归约(五)

其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型：可结合且可交换的操作（如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等）适合并行归约。
我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

项目步骤准备数据集为了演示线性回归，我们将使用一个常见的房价数据集：波士顿房价数据集（BostonHousingDataset）。这个数据集包含了多个特征（
github_czy·2025-02-19 07:31

快速排序_详解快速排序算法

(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值
网站推广优化yetaoaiueo·2025-02-19 07:29

CHRONOS - 新闻时间线摘要

为开放域TLS构建了一个最新的数据集，它在大小和时间线持续时间方面都超过了现有的公共数据集。⚗️OPEN-TLS数据集我们发布了用于开放域时间线摘要的Open-TLS数据集。
小众AI·2025-02-19 06:54

推荐文章：md2pptx - Markdown到PowerPoint转换神器，让文档制作更简单！

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邬情然Harley·2025-02-19 06:53

python 山脊图_（数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图

图1类似图1的风格，在地图制作中也存在着一种山脊地图，基于记录地表海拔信息的高程数据，我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线，来对
weixin_39780255·2025-02-19 05:16

conda更换环境版本（比如torch版本）

torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

【第11章：生成式AI与创意应用—11.2 音频与音乐生成的探索与实践】

凌晨三点的录音棚里，制作人小林对着空荡荡的混音台抓狂——广告方临时要求将电子舞曲改编成巴洛克风格，还要保留"赛博朋克"元素。
再见孙悟空_·2025-02-19 02:51

DeepSeek多软件协同效应，产生的王炸组合

DeepSeek网址:DeepSeek|深度求索1.DeepSeek+Kimi：一键生成高质量PPT，快速制作专业演示文稿Kimi网址:Kimi.ai-会推理解析，能深度思考的AI助手步骤：将PPT内容描述给
Chhjnavy·2025-02-19 02:20

ISO 镜像转换QCOW2 制作指南

深入理解QCOW2镜像与制作指南在虚拟化技术日益成熟的今天，QCOW2镜像格式因其独特的优势在众多虚拟化平台中占据了重要地位。
努力的小T·2025-02-19 02:47

51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian：周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅（ Sora能制作动作大片还需要一段时间 ）

24年3月，北大、谷歌和加州大学共同发布了DrivingGaussian:CompositeGaussianSplattingforSurroundingDynamicAutonomousDrivingScenes。视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景CornerCase，这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自动驾驶系统安全性。DrivingGaussian采用复合高斯飞溅进行全局渲
深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:10

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

用nodejs后端接收微信小程序上传的图片并转储

记录一下毕设制作过程中遇到的问题和解决方法（1）需求：点击头像选择图片进行上传，图片存储到云服务器的images子目录下方法：wxml文件这个没什么好说的，就一个view组件加上点击事件就好（要是这都不会估计也不会直接搜我这个文章页面的
芙老哥·2025-02-19 00:01

大规模GPU集群的进阶之路

它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。
卢旗·2025-02-18 23:47

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量
ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:12

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。
Anitalin00·2025-02-18 22:08

商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化

自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:33

【大模型】数据集构造方式

数据格式示例Alpaca数据集的格式通常是JSON，包含以下几个字
油泼辣子多加·2025-02-18 22:02

antd+React.js实现登陆页面，登陆注册页面

今天制作登陆界面，本来想找开原的代码复制粘贴，但奈何网友们是在太过吝啬。找了半天，不如我来做这个开源。代码如下（登陆界面层级都比较分明，故不再做过多解释）importstylesfrom'.
变向加后撤·2025-02-18 20:17

DeepSeek的无限可能：探索前沿AI技术在多领域的应用

引言2023年，全球人工智能产业规模突破万亿美元大关，一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。
编码追梦人·2025-02-18 20:10

DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全：全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例

DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查：技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构（此处展开约1500字的技术原理说明，涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件）二、核心实施步骤与代码实现
Coderabo·2025-02-18 20:07

NoSQL调研与学习（一）

NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，特别是大数
JUNPR·2025-02-18 18:39

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。
全栈开发圈·2025-02-18 15:44

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。
方世恩·2025-02-18 15:41

ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案

OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术，能够自动从各类票据中提取关键信息，并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
OCR_API·2025-02-18 14:38

deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议

以下是详细的指导内容：1.准备数据集在微调大模型之前，需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求：格式：通常使用JSONL（JSONLines）格式，每行包含一个训练样本。
慧香一格·2025-02-18 14:34
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