深度学习深入理解第20页

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享

傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

欢迎来到这篇关于深度学习的博客。在这个信息爆炸的时代，人工智能是一个备受瞩目的话题，而深度学习则是推动这一领域飞速发展的引擎。

洞深视界·2024-02-19 16:46

物联网开发利器：基于web的强大的可拖拽组态软件

随着互联网、物联网技术的快速发展，BY组态基于多年研发积累和私有部署实践打磨、以及对业务场景的深入理解，推出了适用于物联网应用场景的轻量型web组态软件。

·2024-02-19 16:39

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮

屿小夏·2024-02-19 16:14

如何探索和可视化用于图像中物体检测的 ML 数据

近年来，人们越来越认识到深入理解机器学习数据（ML-data）的必要性。

虚无火星车·2024-02-19 16:11

深度学习基础之《TensorFlow框架（2）—图》

一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构：数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法：（1）通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可（2

csj50·2024-02-19 15:39

深入理解Promise：用法和面试问题解析

引言在现代的异步JavaScript编程中，Promise是一个强大的工具，用于更优雅地处理异步操作。本文将深入探讨Promise的具体用法，并提供一些在面试中可能遇到的问题及其答案。Promise的基本用法Promise是一个代表异步操作最终完成或失败的对象。它有三种状态：Pending（进行中）、Fulfilled（已成功）和Rejected（已失败）。创建PromiseconstmyProm

nbsaas-boot·2024-02-19 15:44

深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。

__momo__·2024-02-19 15:11

VScode远程连接服务器搭建深度学习环境-利用anaconda安装pytorch

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch环境本地安装VScode并建立ssh远程连接1、本人考虑的是在电脑本地安装VScode并与服务器建立远程连接，因而即按照windows系统上安装VScode的流程来操作即可，读者们可参考以

不懂就问的风橘子·2024-02-19 15:06

深入理解lambda表达式

深入理解ASP.NETCore中的中间件和Lambda表达式varbuilder=WebApplication.CreateBuilder(args);varapp=builder.Build();app.Use

金士顿·2024-02-19 15:52

深度学习环境配置常见指令

首先打开anacondaprompt，激活对应虚拟环境。导入torch并获取对应版本importtorchtorch.__version__导入torchvision并获取对应版本importtorchvisiontorchvision.__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获

牛哥带你学代码·2024-02-19 15:22

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work

卡仕达酱·2024-02-19 15:52

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置

温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

金九银十！阿里大牛力荐6篇实战文档：JVM+多线程+Kafka+Redis+Nginx+MySQL，临时抱佛脚管用！

深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践第一部分走近Java第1章走近Java第二部分自动内存管理机制第2章Java内存区域与内存溢出异常第3章垃圾收集器与内存分配策略第4章虚拟机性能监控与故障处理工具第

独孤球球·2024-02-19 14:51

计算机设计大赛深度学习二维码识别

文章目录0前言2二维码基础概念2.1二维码介绍2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码

iuerfee·2024-02-19 14:06

计算机设计大赛深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-02-19 14:36

计算机设计大赛深度学习OCR中文识别 - opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 14:31

【Redis】深入理解 Redis 常用数据类型源码及底层实现(4.详解Hash数据结构)

Hash数据结构看过前面的介绍，大家应该知道Redis的Hash结构的底层实现在6和7是不同的，Redis6是ziplist和hashtable，Redis7是listpack和hashtable。我们先使用configgethash*看下Redis6和Redis7的Hash结构配置情况（在Redis客户端的命令行界面中使用INFOserver可以查看包括版本号等各个信息）通过Docker拉取一个

AQin1012·2024-02-19 14:19

有哪些你看了以后大呼过瘾的编程书？

深入理解计算机系统作为一个看了两遍以上的人来回答下这个问题。先看下这本书我们能学到啥?然后聊聊我看这本书的历程，最后说说我推荐的阅读方式。

小鱼资料站·2024-02-19 14:17

深度学习-分类任务---经典网络

文章目录经典网络1LeNet51.1模型结构1.2模型结构1.3模型特性2AlexNet2.1模型介绍2.2模型结构2.3模型解读2.4模型特性3可视化ZFNet-转置卷积3.1基本的思想及其过程3.2卷积与转置卷积3.3卷积可视化3.4ZFNet和AlexNet比较4VGGNet4.1模型结构4.2模型特点5NetworkinNetwork5.1模型结构5.2模型创新点6GoogleNet6.1

丁引·2024-02-19 14:46

计算机设计大赛深度学习乳腺癌分类

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习乳腺癌分类该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-19 13:40

使用深度学习进行序列分类

目录加载序列数据准备要填充的数据定义LSTM网络架构训练LSTM网络测试LSTM网络此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间

jk_101·2024-02-19 13:40

深度学习优化算法

虽然深度学习在ImageNet上取得了巨大成功，但是一个现实的问题是，很多应用的训练集是较小的，如何在这种情况下应用深度学习呢?有三种方法可供读者参考。

丁引·2024-02-19 13:42

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal向量运算concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件softmax，sig

csj50·2024-02-19 13:37

深入理解指针（2）

深入理解指针（2）1.数组名的理解2.使用指针访问数组3.一维数组传参的本质4.冒泡排序5.二级指针6.指针数组7.指针数组模拟⼆维数组1.数组名的理解上一篇文章里我们在使⽤指针访问数组的内容时，有这样的代码

Fastrack527·2024-02-19 13:59

深入理解指针（1）

深入理解指针（1）1.内存和地址1.1内存1.2地址2.指针变量和地址2.1取地址操作符（&）2.2指针变量和解引用操作符（*）2.3指针变量的大小3.指针变量类型的意义3.1指针的解引用3.2指针+-

Fastrack527·2024-02-19 13:28

《深入理解Java虚拟机》（三）--Java内存模型与线程（1）

Java内存模型Java的内存模型屏蔽掉了各种硬件和操作系统的内存访问差异，实现了Java跨平台的效果，C/C++语言使用的是物理硬件和操作系统的内存模型，所以不能实现跨平台。1/1主内存与工作内存Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，这里说的变量包括实例字段、静态字段和构成数组对象的元素，但是不包括局部变量与方法参数，因为他们是线程私有的。Java内存模型规定了所有的变量都存

蓝色_fea0·2024-02-19 13:18

深入理解指针3

hello，各位小伙伴，本篇文章跟大家一起继续深入学习指针，感谢大家对我上一篇的支持，如有什么问题，还请多多指教如果本篇文章对你有帮助，还请各位点点赞！！！话不多说，进入正题1.字符指针变量一般，我们有这两种方式来创建字符指针，但是我们看到代码2中的字符指针用const修饰了，也就是*pstr不能改变，也就是字符串不能修改。因为代码2中字符指针存储的是常量字符串，常量字符串是不能修改的。这里有一个

Pakho love·2024-02-19 12:11

深入理解指针（3）

目录一、字符指针变量二、数组指针变量1.数组指针变量是什么？2.数组指针变量怎么初始化?三、二维数组传参的本质四、函数指针变量1.函数指针变量的创建2.函数指针变量的使用3.typedef关键字五、函数指针数组六、转移表一、字符指针变量在指针的类型中我们知道有一种指针类型为字符指针char*;⼀般使用:intmain(){charch='w';char*pc=&ch;*pc='w';return0

Fastrack527·2024-02-19 12:10

【AIGC】Stable Diffusion的ControlNet参数入门

下面是关于ControlNet的界面参数的详细解释：低显存模式是一种在深度学习任务中用于处理显存受限设备的技术。

AIGCExplore·2024-02-19 12:26

【AIGC】Stable Diffusion大模型分类

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和

AIGCExplore·2024-02-19 12:55

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。

一条小小yu·2024-02-19 12:23

best，best，best ......何恺明开挂之路

裂开了研究兴趣据我观察，何恺明的研究兴趣大致分成这么几个阶段：传统视觉时代：HazeRemoval(3篇)、ImageCompletion(2篇)、ImageWarping(3篇)、BinaryEncoding(6篇)深度学习时代

风度78·2024-02-19 12:51

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

scIMC：scRNA-seq插补方法基准

为了解决这个问题，已经做了很多努力，并开发了几种基于模型和基于深度学习的scRNA-seq插补方法。但是，目前还缺乏对现有方法进行全面、系统的比较。

tzc_fly·2024-02-19 12:03

精工电联：定制精工线缆，赋能科技互联---致力于为客户提供卓越的连接线缆和连接器产品

在深入理解每个客户独特需求及产品应用场景的基础上，精工电联为其设计和生产出符合其特定要求的集成线缆。这

焦点易讯·2024-02-19 12:55

3D人体姿态估计（教程+代码）

3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法，从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息，包括关节位置、角度和运动轨迹等。

毕设阿力·2024-02-19 12:49

斥资建造全景分割养猪场，AI 养猪，到底靠不靠谱？

近年来，基于深度学习算法的应用案例，取得了令人满意的效果，特别是物体和关键点探测器已经被用来检测单个动物。尽管效果很好，但边界框和稀疏关键点并不能跟踪

不脱发的程序猿·2024-02-19 12:42

Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享

深度学习还是得向python看齐。今天试用了一下matlab自带的DNN模型，封装在newff函数里，寥寥几行代码，非常简洁。提示：以下是本篇文章正文内容，

我是狮子搏兔·2024-02-19 11:34

挑战杯 Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测 - 深度学习 opencv

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是Yolov安全帽佩戴检测危险区域进入检测学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景建筑工人头部伤害是造成建筑伤亡事故的重要原因。佩戴安全帽是防止建筑工

laafeer·2024-02-19 11:30

使用Docker Compose搭建Redis哨兵架构

搭建Redis哨兵(sentinel)之前我们通过深入理解REDIS哨兵原理了解了Redis哨兵(sentinel)的原理，今天我们手动部署一个哨兵架构。

半亩方塘立身·2024-02-19 11:59

计算机设计大赛深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5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YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 11:59

[Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。

Eastmount·2024-02-19 11:53

OpenCV DNN 活体检测项目环境配置等各阶段tips

date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。

十橙·2024-02-19 11:18

通过深度学习和人脸图像进行年龄段估计matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1深度学习网络4.2人脸特征提取4.3回归模型构建5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3

简简单单做算法·2024-02-19 11:29

Dataframe型数据分析技巧汇总

表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot！KaggleMaster的上分神操作！特征重要性评估方法之排列重要性

我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

图灵奖得主长文报告：是什么开启了计算机架构的新黄金十年？

杨晓凡任然包永刚来自雷锋网（leiphone-sz）的报道雷锋网按：近几年来，不论是普通消费者还是科研人员们都可以感受到两种浪潮，一种是CPU速度的提升越来越不显著了，我们说CPU制造商又在“挤牙膏”；另一方面，在深度学习的刺激下

hzbooks·2024-02-19 10:58

2.1.1 摄像头

基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟，随着近几年深度学习的发展，基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中，在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上，一般会安

构图笔记·2024-02-19 10:27

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