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深度学习概率统计学
halcon第九讲,
深度学习
结合大数据实现AI智能识别思想
人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能(ArtificialIntelligence):英文缩写:AI,人工智能是[计算机]科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,
青莲居士_村长
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2024-09-12 08:59
PDF和CDF
在
概率
论和
统计学
中,PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数:ProbabilityDensityFunction(PDF):
概率
密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的
概率
分布的函数。
薛定谔的猫_大雪
·
2024-09-12 06:39
概率论
Python 数学建模——方差分析
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是
概率
论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?
Desire.984
·
2024-09-12 06:38
Python
数学建模
数学建模
python
概率论
如何利用AI提高内容生产效率?
基于
深度学习
的生成:通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注
学计算机的睿智大学生
·
2024-09-12 04:54
人工智能
Python高层神经网络 API库之Keras使用详解
概要随着
深度学习
在各个领域的广泛应用,许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。
Rocky006
·
2024-09-12 03:46
python
keras
开发语言
Pytorch
深度学习
- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用(小土堆)
Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结
Mr chenxizhi
·
2024-09-12 00:23
深度学习
人工智能
python
几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-
统计学
最基础之均值、方差、协方差、矩...
所以除了前面几章中讲到的分布律和
概率
密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
weixin_39848097
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2024-09-12 00:22
几何分布的期望和方差公式推导
均值定理六个公式
概率论
方差公式
动手学
深度学习
(pytorch土堆)-03常见的Transforms
Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数,用于将多个图像变换操作组合在一起,形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤,便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表,列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com
#include<菜鸡>
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2024-09-12 00:51
深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
数据分析面试【
概率
论与
统计学
】总结之-----
统计学
常见面试题整理
目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/
概率
密度函数,以
天阑的芋头
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2024-09-12 00:50
#
数据分析—统计学知识
数据分析
统计学
数据分析面试
探秘3D UNet-PyTorch:高效三维图像分割利器
而是一个基于PyTorch实现的
深度学习
模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。
鲍凯印Fox
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2024-09-12 00:18
深度学习
计算机视觉中 feature modulation 操作是什么?
在
深度学习
与计算机视觉领域,特征调制(FeatureModulation)是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术,尤其是最近几年,它在许多任务中变得越来越重要。
Wils0nEdwards
·
2024-09-11 23:17
深度学习
计算机视觉
人工智能
动手学
深度学习
(pytorch土堆)-02TensorBoard的使用
1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说,它将标量数据记录到目录logs中,使用的是SummaryWriter类。代码分解如下:SummaryWriter("logs"):初始化一个TensorBoard的写入器,日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i):在循环的每一次迭代
#include<菜鸡>
·
2024-09-11 23:15
深度学习
深度学习
pytorch
人工智能
【Python】成功解决IndexError: list index out of range
【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘
深度学习
领域、真诚分享知识与智慧的小天地!
高斯小哥
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2024-09-11 21:34
BUG解决方案合集
python
list
新手入门
学习
debug
最近的生活点滴
梳理最近一直埋头做的事:(1)学习
深度学习
算法,目前已经反复复习好多遍了,从最初的生疏懵懂,到现在已经很理解了。(2)读英文文献。
00Taylor
·
2024-09-11 21:36
每日小计划
2.学习一节
统计学
或者一节线性代数课程,在此基础上进一步学习数据的处理软件。3.每天微信步数达到1万步,每天饭后过一下二人世界,不到沟通感情,而且还能强身健体!
小糊涂神
·
2024-09-11 21:32
【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition(一)
介绍视觉位置识别的重要性)第二段(VPR的两种常见方法,本文方法结合了两种方法)第三段(本文贡献)第四段(为证明本文方法优越性,进行的测试以及比较)2.RelatedWork相关工作第一段(介绍早期与
深度学习
的全局图像描述符
醉酒柴柴
·
2024-09-11 21:32
论文阅读
学习
笔记
感悟文是很容易写的
举例子的话,比如说我可以写我的
概率
论老师,每节课三小时,两小时都是在讲课堂无关的事情,都是在讲一些她以为的人生道理,却不知道因为她讲得太多,加上她使用互联网的能力不足,她讲得已经完全不能触动到学生的神经
林天歌
·
2024-09-11 21:50
胸部CT复查中哪些结节的变化可能在提示恶性结节?
肺结节的良恶性判断需从多方面加以综合,如较为简单的判断方法则是看结节大小:直径小于5mm,其恶性的可能性小于1%;直径5-8mm,恶性
概率
在2-6%之间;直径8-20mm,恶性
概率
在18%左右;直径20mm
8ad818e6f3b7
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2024-09-11 21:47
电车时代,二线豪华车品牌走在十字路口
对于保时捷、BBA等品牌来说,这个答案或许是否定的,地位大
概率
难以撼动;但对于凯迪拉克、雷克萨斯、林肯、英菲尼迪等二线豪华车品牌来说,可能性就很大了。在乘联会最新公布的销量报告中就可窥得一二。
车圈能见度
·
2024-09-11 21:00
2岁前不让孩子看电视是底线
华盛顿大学的脑科学研究学者对2600名0~3岁孩子进行了研究,发现:“3岁以前,每天平均每多看一小时的电视,7岁时注意力障碍的问题的发生率就会增加10%,一天看三个小时,
概率
提高至30%。”
慧玲家庭教育
·
2024-09-11 19:49
yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
技术栈YOLOv5:用于目标检测的
深度学习
模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
毕设宇航
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2024-09-11 18:07
QQ767172261
yolov5
单目测距
【机器学习】Python与
深度学习
的完美结合——
深度学习
在医学影像诊断中的惊人表现
个人主页:空白诗文章目录一、引言二、
深度学习
在医学影像诊断中的突破1.技术原理2.实际应用3.性能表现三、
深度学习
在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、
深度学习
对医疗行业的影响和推动作用一
空白诗
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2024-09-11 18:36
机器学习
深度学习
人工智能
python
《孙子兵法》如何才能做到谋定而后动
在做一件事情之前进行周详严密的分析和策划,需要判断这件事情的可能性,可能性越大越容易成果,可能性越小,成功的
概率
就会越小。如果你考都不考虑就
墨非_II
·
2024-09-11 17:16
深度学习
算法,该如何深入,举例说明
深度学习
算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解
深度学习
需要掌握数学基础(如线性代数、
概率
论、微积分)、机器学习基础和
深度学习
框架原理。
liyy614
·
2024-09-11 14:12
深度学习
python基础学习
第一章标识符1、python被称为胶水语言,可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和
深度学习
、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的,python
agente
·
2024-09-11 12:27
python
python
学习
开发语言
机器学习和
深度学习
区别
机器学习和
深度学习
作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。
hong161688
·
2024-09-11 12:55
机器学习
深度学习
人工智能
深度学习
算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
深度学习
算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks
大嘤三喵军团
·
2024-09-11 12:52
深度学习
算法
网络
机械学习—零基础学习日志(
概率
论总笔记5)
这样得到的数据可能和真实的
概率
相差很远。怎么避免“黑天鹅”?古德-图灵折扣估计法在词语统计中,有点词语虽然是出现0次,但是实际的出现
概率
并不是永远不可能的零。那需要把一些
概率
转移给到这些词语。
学长小陈来帮你
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2024-09-11 12:51
学习
笔记
概率论
算法
深度学习
机器学习
深度学习
速通系列:LoRA微调是什么
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
Ven%
·
2024-09-11 11:47
深度学习速通系列
人工智能
深度学习
python
机器学习
nlp
基于
深度学习
的基因组数据分析
基于
深度学习
的基因组数据分析利用
深度学习
技术来处理和分析基因组数据,帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。
SEU-WYL
·
2024-09-11 11:16
深度学习dnn
深度学习
数据分析
人工智能
下载并解密的ts文件,发现一部分ts文件能播放,一部分不能播放
当解密函数在线程函数外面(即所有线程每次运行都是用同一个cryptor)发现均有一定
概率
导致ts文件无法播放。当解密函数在线程函
weixin_41956627
·
2024-09-11 11:16
python
【机器学习】4 ——熵
其定义为:H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中:X是一个随机变量,它有种可能的取值P(x)是X取值为x的
概率
qq_43507078
·
2024-09-11 10:13
我的机器学习
机器学习
人工智能
基于
深度学习
的信号滤波:创新技术与应用挑战
在众多信号处理技术中,基于
深度学习
的信号滤波技术逐渐崭露头角,成为研究的热点。基于
深度学习
的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。
逼子歌
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2024-09-11 10:09
深度学习
神经网络
信号滤波
图像去噪
卷积神经网络
长短期记忆网络
最大熵模型(Maximum entropy model)
2最大熵模型最大熵原理是
统计学
习的一般原理,
Fang Suk
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2024-09-11 10:08
机器学习
最大熵模型
最大熵
最大熵原理
指数族分布
蒙特卡罗——排队模拟python代码实现
排队问题描述数学知识:指数分布指数分布随机变量生成的数学原理指数分布的定义指数分布是连续
概率
分布,常用于描述某些事件发生的时间间隔。
潮汐退涨月冷风霜
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2024-09-11 09:07
python
开发语言
蒙特卡罗
Matlab 简单计算PDF和CDF
CDF(cumulativedistributionfunction)叫做累积分布函数,描述一个实数随机变量X的
概率
分布,是
概率
密度函数的积分。
奔跑着的孩子
·
2024-09-11 02:17
通信概念
最大似然
算法
9.9日记录
出现最差情况的
概率
很低:虽然快速排序的最差时间复杂度为O(N的平方),没有归并排序稳定,但在绝大多数情况下,快速排序能在O(nlogN)的时间复杂度下运行。缓存使用效率高:在执行哨兵
冰榫
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2024-09-11 02:14
排序算法
数据结构
算法
python绘制蕨菜叶分形
一花一叶一世界,一草一木一浮生.使用了四个不同的线性变换,根据
概率
选择其中一个变换并更新x和y坐标。然后将生成的绿色点绘制出来,形成一片蕨菜叶。
镜花照无眠
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2024-09-11 00:59
编程仿真
#
Python
python
开发语言
matplotlib
numpy
Python 数学建模——假设检验
未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验(Kolmogorov-Smirnov检验)Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon秩和检验前言 假设检验是
概率
论中相当重要的内容
Desire.984
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2024-09-10 22:20
Python
数学建模
python
数学建模
概率论
京东会员优惠券可以叠加使用吗?叠加有要求吗?
密令:【天降红包61666】这是官方密令,中大包的
概率
更高,现在就可以去搜一下有记录,
日常购物技巧呀
·
2024-09-10 22:25
心态决定状态
昨天和一朋友闲聊时,她提到在我们中国平均一个大家庭中会有和自己有关的亲戚得重病的
概率
。想想也不无道理。在这两个月以来,家里的亲戚得重疾病的就有三个,最大的也不过50左右,最小的仅仅就是和我
敏于行而讷于言
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2024-09-10 20:34
pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
它提供了一组工具,用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作,以便更好地训练
深度学习
模型。
深蓝海拓
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2024-09-10 19:30
机器视觉和人工智能学习
学习
pytorch
深度学习
驱动下的字符识别:挑战与创新
一、引言1.1研究背景
深度学习
在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。
逼子歌
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2024-09-10 18:49
神经网络
深度学习
字符识别
卷积神经网络
图像处理
特征提取
Adam优化器:
深度学习
中的自适应方法
引言在
深度学习
领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。
2401_85743969
·
2024-09-10 18:46
深度学习
人工智能
【
深度学习
实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭
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2024-09-10 17:39
AI应用软件开发实战
深度学习实战
深度学习
python
行人检测
行人追踪
过线计数
【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)
文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当
深度学习
模型逐渐变得复杂,在编写代码时便会遇到诸多麻烦
遥感小萌新
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2024-09-10 16:32
深度学习
python
pytorch
人工智能
python
深度学习
Windows安装mamba全流程(全网最稳定最成功)
只要跟着我的流程走下来,大
概率
不会出问题,如果遇到其他问题,可以在评论区讨论,我会的我会回复。 主要的流程步骤是参考这篇文章,并对其中遇到的问题进行改进。
一本糊涂张~
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2024-09-10 16:32
深度学习
windows
深度学习
之sigmoid函数介绍
1.基本概念Sigmoid函数,也称为Logistic函数,是一种常用的数学函数,其数学表达式为:其中,e是自然对数的底数,Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示:计算示例:原始输出结果Zj:[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为:[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点:值域限定在(0,1)之间:Sigmoid函数的输出范
yueguang8
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2024-09-10 16:02
人工智能
深度学习
人工智能
非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记
虽说“一次建模,终身受益”,但毕竟数学建模既要数学理论的支撑(不仅仅是大学里的微积分、线性代数和
概率
论与统计,更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于
概率
论与统计的统计分析内容),还要编程的支撑
南川笔记
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2024-09-10 16:27
Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
2.实践阶段实践阶段:深入学习
深度学习
,理解先进技术,发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集,包括年龄和性别预测,交通工具模型识别。
Hazelyu27
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2024-09-10 16:59
计算机视觉
大数据
计算机视觉
深度学习
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