深度学习数据集第3页

使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率

图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率，总结一下便是给一张分辨率比较低的图片，进行超分辨率的处理后，生成比较清晰的高分辨率的图片，上图图片完美解释了超分辨率的过程，由于不同的算法不同，处理的结果也不相同，本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR：EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio

人工智能研究所·2025-02-18 05:27

Pytorch实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision

Zn要学习·2025-02-18 04:49

本地部署DeepSeek模型技术指南

DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能，许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。

Evaporator Core·2025-02-18 03:41

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

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·2025-02-18 03:09

从热搜趋势到交易策略：Level2逐笔成交数据的应用之道

从热搜趋势到交易策略：Level2逐笔成交数据的应用之道为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的股票level2逐笔委托逐笔成交历史行情数据集。

银河金融数据库·2025-02-18 01:48

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。

沉墨的夜·2025-02-17 22:13

第二章：12.3 建立表现基准

误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中，训练误差是10.8%，意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。

望云山190·2025-02-17 22:40

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes

yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

使用Elasticsearch和Kibana进行查询的语法和编程实践

Elasticsearch和Kibana是一对强大的组合，用于处理和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化和分析的开源工具。

一起去旅行Coding·2025-02-17 20:54

【PYTORCH】官方的turoria实现中英文翻译

数据集下载后解压，使用的data\testsets\devset\UNv1.0.devset.zh和UNv1.0.devset.en，因为电脑配置不行，所以只选取了10

liwulin0506·2025-02-17 20:54

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特

·2025-02-17 20:28

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p

一位小说男主·2025-02-17 19:43

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例

闲人编程·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法

深入探讨：CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。

hightick·2025-02-17 12:37

【论文精读】MotionLM

MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩，在数据集达到了

EEPI·2025-02-17 12:37

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行

清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

9命怪猫·2025-02-17 11:33

第2节课：深度学习基础python代码

目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“

Lips611·2025-02-17 11:57

深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）

一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其

AndrewHZ·2025-02-17 10:23

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。

星辰@Sea·2025-02-17 10:51

机器学习：k均值

**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚

golemon.·2025-02-17 08:38

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。

Evaporator Core·2025-02-17 06:47

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

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·2025-02-17 05:07

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决

在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。

紫雾凌寒·2025-02-17 04:34

如何避免redis长期运行持久化AOF文件过大的问题：AOF重写

数据一致性：确保AOF文件仅包含有效数据集的完整操作记录。二、触发AOF重写的方式1.自动触发通过redis.conf配置触发条件：auto-aof-rewrite-per

学会了没·2025-02-17 01:43

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。

景联文科技·2025-02-17 00:35

Spark 性能优化（四）：Cache

当你执行迭代算法或查询时，如果多次重复使用相同的数据集，缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存，Spark可以将数据存储在内存中，这样在后续的处理阶段就能更快地访问。

LevenBigData·2025-02-17 00:04

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。

清风AI·2025-02-17 00:02

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3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)：900标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-16 23:28

TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建

图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法

小白学视觉·2025-02-16 23:54

doris:查询缓存

SQLCache基于以下关键因素来存储和获取缓存：SQL文本视图定义表和分区的版本用户变量和结果值非确定函数和结果值行策略定义数据脱敏定义以上因素的组合唯一确定一个缓存数据集。

向阳1218·2025-02-16 22:17

spiking neural network概念学习

实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实

Zaгathustra·2025-02-16 21:45

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。

yyc_audio·2025-02-16 21:41

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