深度学习数据集

Pandas 高级使用技巧：高效数据处理与优化

文章目录Pandas高级使用技巧：高效数据处理与优化1.高效处理大规模数据集节省内存：指定`dtypes`2.高效的数据合并与连接使用`merge`高效合并使用`concat`拼接多个DataFrame3
壹屋安源·2025-03-05 07:23

2025 AI表单数据分析工具

以下是一些亮点：自动化生成图表：根据上传数据集自动生成可交互的可视化图表一键生成数据报告：基于数据集一
javainthinking123·2025-03-05 07:51

一文讲清楚自我学习和深度学习

自我学习（Self-Learning）和深度学习（DeepLearning）是两个不同的概念，但它们在某些应用场景中可以有交集。下面我们将分别介绍这两个概念，并探讨如何将它们结合起来用于自我学习系统。
平凡而伟大(心之所向)·2025-03-05 07:51

Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率

简介简介：改进SRGAN，并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目：FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks
这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 07:49

NCU使用指南及模型性能测试（pytorch2.5.1）

本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能，并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强，同时，对一些框架的代码进行了更改（主要是数据集的大小和epoch等），增加模型性能测试的效率
Jakari·2025-03-05 02:05

深度学习数据集封装-----目标检测篇

前言在上篇文章中，我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务，通常被认为是最为简单直接的子任务之一。
科研小天才·2025-03-05 02:34

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

深入理解Transformer：用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed
范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

深度学习算法模型：从原理到未来

近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度改变着人类生活，而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。
YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

大模型推理速度测评的实战代码

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·2025-03-04 21:59

深入探索Python机器学习算法：模型评估

深入探索Python机器学习算法：模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法：模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1
数据攻城小狮子·2025-03-04 20:53

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。
路野yue·2025-03-04 20:49

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

构建数据集对于大语言模型（LLM）的训练而言，首先需要构建
XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合
前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

使用MATLAB，进行机器视觉手势识别

matlab进行手势识别，源码+数据集使用MATLAB，进行机器视觉手势识别。调用计算机相机采集手势数据，通过GUI界面按钮的操作能够及时的停止和启动程序。
Jack dudu·2025-03-04 16:17

【目标检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式

【目标检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：3832Annotations
不会仰游的河马君·2025-03-04 15:11

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
Wis4e·2025-03-04 15:38

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。
努力毕业的小土博^_^·2025-03-04 14:07

【STL】 set 与 multiset：基础、操作与应用

在C++标准库中，set和multiset是两个非常常见的关联容器，主要用于存储和管理具有一定规则的数据集合。本文将详细讲解如何使用这两个容器，并结合实例代码，分析其操作和特性。
float_com·2025-03-04 14:06

机器学习--特征选择

在实际的数据集里，往往存在大量的特征，其中一些特征可能与目标变量高度相关，对模型的预测有重要贡献；而另一些特征可能是冗余的、不相关的甚至会对模型产生干扰，增加模型的复杂度和噪声。
Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景
Hello.Reader·2025-03-04 12:50

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用，构建高度智能且自动化的代理系统成为了一个迫切的需求
AI天才研究院·2025-03-04 11:04

Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-03-04 10:01

蚂蚁技术研究院发布推理大模型强化学习框架，邀请开发者共同助力 AGI 生态

1.完全开放与可复现我们承诺持续发布与训练LRM相关的所有代码、数据集和训练流程。所有核心组件全部开源，无需担心专有限制或隐藏细节，开发者可无阻
·2025-03-04 10:52

树莓集团现状最新进展：宜宾园区业务再添新篇

该系统利用深度学习算法，能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷，检测精度比传统检测方法提高了30%。
树莓集团·2025-03-04 08:21

java-图片文件与Base64格式之间的互相转换

一、//转换Base64格式的字节数据集成为图片，存到服务器指定路径publicvoidTransformBase64DataToPhoto(StringUploadPath,StringDataName
Vodka~·2025-03-04 06:06

启智平台上传较大数据集

1.安装anconda2.安装openi(python38)C:\Users\33659>pipinstall-Uopeni-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3.输入token获取token的方式见官方教程：https://openi.pcl.ac.cn/docs/index.html#/api/tokenopenilogin(python38)C
失眠的树亚·2025-03-04 05:57

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的
weixin_39724362·2025-03-04 04:52

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。
PzBlockchain·2025-03-04 04:19

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法
dundunmm·2025-03-04 03:11

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、
闲人编程·2025-03-04 01:29

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。
执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。
执于代码·2025-03-03 23:09

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer优化，什么是稀疏注意力？Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而，随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升，Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化方法，其中稀疏注意力（SparseAttention）是一种备
T-I-M·2025-03-03 22:32

【Java数据结构】哈希表

2.哈希冲突当数据集合中可能存在多个数据都被插在一块区域，如上面例题23和3取模后都放在了数组下标3的位置，这是就存在冲突，也就被称为哈希冲突。冲突的解决方法：避免冲突、解决冲突。3.避免冲
回响N·2025-03-03 22:01

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化
@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析（非常详细）收藏这一篇就够了！

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。
Cc不爱吃洋葱·2025-03-03 18:59

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NASNet（NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构，尤其在计算机视觉任务（如图像分类）中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法，与其他NAS方法相比，它具有更高的效率，并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
华东算法王·2025-03-03 17:23

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

与传统的搜索引擎不同，DeepSeek不仅仅依赖于关键词匹配，还能通过深度学习分析用户的需求，呈现更加智能化的搜索结果。
·2025-03-03 17:17

单链表：数据结构中的灵活“链条”

从动态数据集合的管理到内存分配，从队列和栈的实现到
EnigmaCoder·2025-03-03 17:49

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。
AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就
AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

神经架构搜索 原理与代码实例讲解

神经架构搜索：原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展，神经网络在各个领域取得了显著的成果
AI天才研究院·2025-03-03 13:54

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的创新应用

DeepSeek通过深度学习算法，能够从海量的学习数据中提取关键信息，生成更加精准的学习建议。f
Evaporator Core·2025-03-03 11:38

【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战：打造工业级AI开发专家（附完整代码+案例）

多约束条件处理等难题一次性解决显存消耗降低90%：4×A100全参数微调显存需求从320GB→32GB，中小企业也能玩转大模型实战案例全覆盖：包含PLC代码生成、产线控制优化等典型场景，代码可直接复现附赠工业数据集模板
爱吃青菜的大力水手·2025-03-03 11:06

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。
然哥爱编程·2025-03-03 10:25

AI视觉觉醒：深度学习如何革新视频标注，释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统

目录引言：被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境：效率、成本与瓶颈深度学习：视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测（ObjectDetection）行为识别（ActionRecognition
海棠AI实验室·2025-03-03 09:54

探讨Hadoop的基础架构及其核心特点

Hadoop是一个开源软件框架，用于存储和处理大规模数据集。
xx155802862xx·2025-03-03 06:58

基于YOLOv5的无人超市商品检测：食品、饮料、零食与家居用品

在此背景下，深度学习与目标检测算法，如YOLOv5，成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一，其应用范围广泛，包括人脸检
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 03:33

论文阅读笔记2

2方法介绍2.1Benchmarks数据集：MNIST，CIFAR，ImageNetCNN：AlexNet，ZFNet，VGG2.2实验设置CPU：IntelXe
sixfrogs·2025-03-03 03:59

基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统：猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析

1.引言随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破，目标检测技术已广泛应用于各类场景。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 01:19
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