深度学习毕业设计第43页

深度学习模型试跑(二):YOLACT/YOLACT++

目录一.模型解读二.推理效果yolactyolact++三.模型训练#3.1数据集准备#3.2参数修改#3.3开始训练#3.4推理效果一.模型解读链接中的解读很通俗详细，在此不做赘述；而且YOLACT++在大前天也发布了，作为一个为数不多的在实时检测中可以用mask分割目标的方法，确实非常值得有兴趣的研究人员以及相关学者期待一下.详细解读官方代码YOLACT++解读二.推理效果yolact测试环境

(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:28

榜单！高阶智驾冲刺10%搭载率，哪些玩家占据自研感知「高地」

尤其是过去几年时间，基于机器学习和深度学习，Transformer+BEV技术进一步提高对异常行为的预测准确性，为实现最终的端到端自动驾驶落地，奠定了坚实的基础。

高工智能汽车·2024-02-02 15:25

深度学习模型试跑(十七):Depth-Anything

和别人一起合作写的tensorrt版本，已发布在github上，欢迎点⭐https://github.com/spacewalk01/depth-anything-tensorrt根据项目的星标⭐数量，决定是否写这个模型的讲解。Depth-Anything的精华部分基本是在代码里面，论文只是做了相对简要的介绍，看了几篇公众号上的讲解，绝大部分就是照着论文里的内容翻译了一遍，很多比较牛的地方都没发掘

(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:54

【好书推荐-第五期】《互联网大厂推荐算法实战》（异步图书出品）

欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0

程序员洲洲·2024-02-02 14:56

【好书推荐-第三期】《深入理解Java核心技术：写给Java工程师的干货笔记》全网阅读量千万的Java工程师成神之路学习笔记，Java基础知识点查漏补缺

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程序员洲洲·2024-02-02 14:50

paper1:Wide & Deep Learning for Recommender Systems

论文创新点广义线性模型存在需要太多特征工程的工作；深度模型的embedding的过度概括化以至于推荐不太相关的物品当用户数据比较稀疏时；提出了一个结合使用了非线性特征的线性模型和一个用来embedding特征的深度学习

是黄小胖呀·2024-02-02 13:08

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

实际上深度学习有很多不同的超参数，

Sunflow007·2024-02-02 13:58

基于Python在线考试系统(Django框架)开题答辩常规问题和如何回答(答辩指导)

博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。

黄菊华老师·2024-02-02 13:56

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.

hi_ly_51·2024-02-02 13:25

深度学习入门资料整理

深度学习基础总结，无一句废话（附完整思维导图）深度学习如何入门？-知乎深度学习入门基础讲义_shuzfan的博客-CSDN博客_深度学习入门神经网络15分钟入门！

AI视觉网奇·2024-02-02 13:13

深度学习如何入门？

深度学习是一个广泛而深入的领域，入门可能看起来有些令人望而却步。然而，通过有条理地学习基础知识和逐步实践，您可以有效地掌握深度学习。

终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:12

大创项目推荐题目：基于深度学习的手势识别实现

文章目录1前言2项目背景3任务描述4环境搭配5项目实现5.1准备数据5.2构建网络5.3开始训练5.4模型评估6识别效果7最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的手势识别实现该项目较为新颖

laafeer·2024-02-02 13:38

大创项目推荐题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-02 13:06

“眯眯眼”妆容，有错吗？

最近清华美院也频繁的上热搜了，开始的时候是因为清华美院的服装与服装设计专业的毕业设计作品在网络上疯传了，原本以为是其中的服饰比较的好看所以有很多人关注，可是事实却是因为展示服装设计毕业作品的所有模特的妆容让我们国人都感觉到不适了

七格巧克力·2024-02-02 12:54

深度学习Lecture 3 激活函数的选择(ReLu)、Softmax和多标签分类问题

一、ReLu、Leniaractivationfunction、Sigmoid激活函数Sigmoid（一般用于处理二分类问题的输出层）：也就是说，当输出是一个概率，这个概率拿来判断的结果只有0和1的时候才使用它。Linearactivationfunction（一般用于隐藏层或输入层或输出层）：当y可能有正有负的时候就要用它ReLU：当y只有正的情况的时候用它。大多数时候我们用这三个就够了，但是现

qq030928·2024-02-02 12:16

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用

全栈开发圈·2024-02-02 12:46

【深度学习】多卡训练__单机多GPU方法详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）

【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel

Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

毕业设计课题：大药房管理系统，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍现今，越来越多的人乐于选择一项合适的管理方案，但是普通用户往往受到管理经验地限制，这时大药房管理系统的崛起，大量逍遥大药房管理系统制度进入人们生活，而逍遥大药房管理系统制度无疑是逍遥大药房管理的最好制度，在这样成功的管理模式背景下，随着逍遥大药房信息的增多，逍遥大药房的管理成为了一个难题。高效便捷地管理逍遥大药房管理系统成为了转变管理模式，与时代兼容的当务之急。逍遥大药房管理系统，为管

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:25

毕业设计课题：校园疫情防控系统，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍21世纪，我国早在上世纪就已普及互联网信息，互联网对人们生活中带来了无限的便利。像大部分的企事业单位等机构都有自己的管理系统，由传统的管理模式向互联网发展，如今开发自己的系统是时代发展的必然产物。那么开发校园疫情防控系统意义和用处有哪些呢？首先提升工作效率：这是很多机构建设系统的目的之一。校园疫情防控系统对于校园来说，可以摆脱传统手写记录的管理模式。利用计算机系统，进行学生信息、管理员

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:25

毕业设计课题：篮球赛事预约平台，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍科学技术日新月异的如今，计算机在生活各个领域都占有重要的作用，尤其在信息管理方面，在这样的大背景下，学习计算机知识不仅仅是为了掌握一种技能，更重要的是能够让它真正地使用到实践中去，以创新的视角去不断方便人们的生活，推动对新知识的学习，培养自学能力，锻炼动手实践的本领。现代的篮球竞赛预约平台，也应该摆脱人工管理的模式，使用计算机技术来进行信息管理工作。所以本次系统设计的篮球竞赛预约管理结

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:55

毕业设计课题：篮球论坛系统，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍困扰管理层的许多问题当中,篮球论坛管理一定是不敢忽视的一块。但是管理好篮球论坛又面临很多麻烦需要解决,例如有几个方面:第一,往往用户人数都比较多,如何保证能够管理到每一用户;第二,如何在工作琐碎,记录繁多的情况下将篮球论坛的当前情况反应给领导相关部门决策等。在此情况下开发一款篮球论坛系统，于是乎变得非常合乎时宜。经过网上调查和搜集数据,我们可以发现篮球论坛管理方面的系统在中并不是相当普

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:55

毕业设计课题：校园台球厅人员与设备管理系统，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍在Internet高速发展的今天，计算机的应用几乎完全覆盖我们生活的各个领域，互联网在经济，生活等方面有着举足轻重的地位，成为人们资源共享，信息快速传递的重要渠道。在中国，网上管理的兴起也同时飞速发展着。为了适应现代人类强烈的时间观念，对于校园台球厅人员与设备传统管理方式的缺点，互联网的出现打破了这种局限性，给了广大用户更大的选择空间，促进了校园台球厅人员与设备管理网站，有效的避免了校

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:54

毕业设计课题：就业信息管理系统，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍科学技术日新月异的如今，计算机在生活各个领域都占有重要的作用，尤其在信息管理方面，在这样的大背景下，学习计算机知识不仅仅是为了掌握一种技能，更重要的是能够让它真正地使用到实践中去，以创新的视角去不断方便人们的生活，推动对新知识的学习，培养自学能力，锻炼动手实践的本领。现代的就业信息管理系统，也应该摆脱人工管理的模式，使用计算机技术来进行信息管理工作。所以本次系统设计的就业信息管理管理结

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:54

毕业设计课题：4s店车辆管理系统，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍随着科学技术发展，电脑已成为人们生活中必不可少的生活办公工具，在这样的背景下，网络技术被应用到各个方面，为了提高工作效率，网络信息技术飞速发展。在这样的背景下人类社会进入了全新的信息化的时代。4S店车辆管理一直是信息管理的一大难题，4S店车辆数量多，此时寻找有效便捷的4S店车辆管理方法就是当务之急。而日趋成熟的计算机信息管理技术便成为解决这一难题的唯一之选。如今计算机信息管理技术来处理

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:24

毕业设计课题：游戏攻略分享平台，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍随着科学技术发展，电脑已成为人们生活中必不可少的生活办公工具，在这样的背景下，网络技术被应用到各个方面，为了提高办公生活效率，网络信息技术飞速发展。在这样的背景下人类社会进入了全新的信息化的时代。MOBA类游戏攻略管理一直是信息管理的一大难题，MOBA类游戏攻略信息多，此时寻找有效便捷的MOBA类游戏攻略管理方法就是当务之急。而日趋成熟的计算机信息管理技术便成为解决这一难题的唯一之选。

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:24

毕业设计课题：人事管理系统，基于java+springboot+mysql

一、前言介绍困扰管理层的许多问题当中,人事管理是一定不敢忽视的一块。但是管理好人事又面临很多麻烦需要解决,例如有几个方面:第一,公司往往员工人数都比较多,如何保证能够管理到每一员工;第二,如何在工作琐碎,记录繁多的情况下将人事变动的情况反应给公司领导相关部门决策,等等。在此情况下开发一款人事管理系统，于是乎变得非常合乎时宜。经过网上调查和搜集数据,我们可以发现人事管理方面的系统在公司中并不是相当普

程序源|毕业设计·2024-02-02 11:20

2019年5月14日记事

今天帮同学修改毕业设计乱码问题，心烦意乱，卖家也不负责，愤怒，还是愤怒，一切愤怒都是源于自己的无能，很对；有些人先是成为更好的自己然后遇见对的人，有的人则是遇见对的人然后成为了更好的自己；时间是最好的朋友

30939e5e73e6·2024-02-02 11:40

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

综述：目前深度学习模型在移动端的使用已越来越广泛，而移动端设备的性能表现自然无法与PC端相提并论，目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能

彧侠·2024-02-02 10:59

计算机毕业设计 SpringBoot教师档案管理系统教师培训平台系统教师人事管理系统Java

作者主页：计算机毕业设计老哥有问题可以主页问我一、开发介绍1.1开发环境开发语言：Java数据库：MySQL系统架构：B/S后端：SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)

计算机程序老哥·2024-02-02 10:24

计算机毕业设计ssm科研文献管理系统chu7t9（附源码）新手必备

项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：ssm+mybatis+Maven+mysql5.7或8.0等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论

贤杰程序源码·2024-02-02 09:36

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它是一个用于构建机器学习和深度学习模型的强大工具。TensorFlow的核心概念是计算图，它允许用户以符号方式定义数学计算操作。

数据科学与艺术的贺公子·2024-02-02 09:27

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

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

星川皆无恙·2024-02-02 09:53

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

1.torch.nntorch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。

科学禅道·2024-02-02 09:23

Pytorch从零开始实战18

Pytorch从零开始实战——人脸图像生成本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——人脸图像生成环境准备模型定义开始训练可视化总结环境准备本文基于Jupyternotebook

Liquor999·2024-02-02 09:53

还有些问题没有解决

深度学习刚上手复现论文还有些问题没解决1、代码只能在显存上跑还没办法放到英伟达的GPU上2、jupyternotebook还没有配置到pycharm里去

conch0329·2024-02-02 09:52

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

人工智能大模型的技术框架人工智能大模型，如OpenAI的GPT-4，涉及到的技术栈主要包括以下几个方面：深度学习框架：TensorFlow,PyTorch等，这些框架提供了构建和训练深度学习模型的必要工具

super_journey·2024-02-02 09:22

小白初探｜神经网络与深度学习

一、学习背景由于工作的原因，需要开展人工智能相关的研究，虽然不用参与实际研发，但在项目实施过程中发现，人工智能的项目和普通程序开发项目不一样，门槛比较高，没有相关基础没法搞清楚人力、财力如何投入，很难合理管控成本以及时间。为搞清楚情况，老年博主决定一步一个脚印，好好自学。在写本文时，博主已学到一定阶段了，趁有时间，通过博文记录下来，以免遗忘。二、学习准备常年的学习告诉我们，一门学科要快速入门，主流

神奇的代码在哪里·2024-02-02 09:17

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

基于QT C++封装微软开源的edge-TTS

该技术基于深度学习和人工智能技术，能够模拟人类语音的音调、语速、语调和情感，使得合成的语音听起来非常自然。

龙--技术总结分享·2024-02-02 09:44

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

适用平台：Matlab2023版及以上特征选择方法："最大相关最小冗余"（MaximalRelevanceandMinimalRedundancy，简称MRMR）是一种用于特征选择的方法。该方法旨在找到最相关的特征集，同时最小化特征之间的冗余，以提高模型的性能和泛化能力。我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attent

预测及优化·2024-02-02 09:12

深度学习优化器

1、什么是优化器优化器用来寻找模型的最优解。2、常见优化器2.1.批量梯度下降法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为W，代价函数为J(W)，则代价函数关于模型参数的偏导数即相关梯度为ΔJ(W)，学习率为ηt，则使用梯度下降法更新参数为：Wt+1=Wt−ηtΔJ(Wt)

Maann·2024-02-02 09:42

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

通过深度学习的发展，自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了巨大的进步，这些方法已经开始融入当代文档理解系统。在这篇调查论文中，我们回顾

羞儿·2024-02-02 09:39

深度学习-基础过关

深度学习是机器学习的一

代码不行的搬运工·2024-02-02 09:38

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

深度学习的新前沿：突破、应用与挑战

引言深度学习的快速发展已经在人工智能领域引起了革命性的变化。作为模仿人脑结构和功能的强大工具，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域取得了显著成就。

尘中928·2024-02-02 09:08

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。2.处理自然语言IamGodFishhhorAFish：则对应的输入为X0--I，X1--am，X2--GodFishh

GodFishhh·2024-02-02 09:07

深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

具体安装步骤可以参考博主的文章：深度学习(4)--Keras安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135749563?

GodFishhh·2024-02-02 09:35

目标检测的发展史及关键技术概述

从早期的模板匹配到现代的深度学习方法，目标检测技术经历了多个发展阶段。本文将透过时间的迷雾，回顾目标检测技术的发展历程，并介绍其关键技术点与代表性成果。

kadog·2024-02-02 08:17

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。

毕设阿力·2024-02-02 08:45

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