深度学习渲染机器学习算法3d

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高

3D激光轮廓仪的高精度源于其硬件设计、光学系统、软件算法及环境控制等多方面的协同优化，以下是具体原因的分点解析：激光光源的高性能单色性与方向性：激光具有极好的单色性和准直性，光束发散角小，能形成稳定的光斑
视觉人机器视觉·2025-03-07 20:09

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

react useEffect详解

useEffect详解useEffect使用时有以下4种情况1、不传递useEffect不传递第二个参数会导致每次渲染都会运行useEffect。然后，当它运行时，它获取数据并更新状态。
王富贵的记录·2025-03-07 17:40

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程

目录工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程1.引言与背景1.1Pandas的局限性1.2分布式计算与GPU加速的需求1.3Dask与Modin简介2.数据集介绍3.工业级数据处理理论基础
闲人编程·2025-03-07 17:06

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

STP在线查看器

让复杂的3D数据变得触手可及在机加工或相关行业中，STP/STEP文件是不可或缺的一部分。这些文件不仅包
qq_38617050·2025-03-07 15:47

OpenGL渲染管线

渲染管线相当于一个工作流程应用阶段-->几何阶段-->光栅化阶段几何阶段：顶点着色器光栅化阶段：片元着色器顶点着色器，片元着色器是可编程的ShaderVertexSharder和FragmentShader
蓝裕安·2025-03-07 15:15

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

【前端进阶】Web Worker性能优化实战：解码10万条数据不卡顿

实战目标主线程流畅渲染，10万条数据解码不卡顿！代码案例与分步解析1.模拟10万条数据//生成10万条模拟数据functiongenerateMockD
爱上大树的小猪·2025-03-07 14:22

FcDesigner页面样式错乱/功能不正常解决办法

form-create-designer是一款开源的低代码表单设计器，通过数据驱动表单渲染。可以通过拖拽的方式快速创建表单，提高开发者对表单的开发效率，节省开发者的时间。
低代码研究员·2025-03-07 14:48

交互开发---测量工具（适用VTK或OpenGL开发的应用程序）

后采用VTK开发应用程序时，经常需要开发各种各样的测量工具，如果沿用VTK的widgets的思路，绘制出来的的控件不够漂亮，且交互不太灵活，并且随着测量工具的增强，渲染的效率也会有所降低。
伍心·2025-03-07 14:47

【智能算法】Dijkstra算法

目录一、Dijkstra算法概述1.1基本概念1.2算法思想1.3算法步骤1.4算法特点二、Dijkstra算法优缺点和改进2.1Dijkstra算法优点2.2Dijkstra算法缺点2.3Dijkstra
大雨淅淅·2025-03-07 14:47

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
程序员Linc·2025-03-07 12:00

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。
飞300·2025-03-07 10:57

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二
努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-本机 GPU 围栏对象(四)

用于创建、打开和销毁本机围栏的D3DKMT内核API引入了以下D3DKMT内核模式API来创建和打开本机围栏对象。
程序员王马·2025-03-07 10:53

Docker中GPU的使用指南

在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。
俞兆鹏·2025-03-07 10:22

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图

借助pyecharts库的Scatter3D类，用户能够快速生成3D散点图，并自定义图表的各项参数，使图表更加符合展示需求。
Mr数据杨·2025-03-07 09:08

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
longii11·2025-03-07 08:56

【Qt】Qt Widgets和QML（Qt Quick）开发界面的区别

1.QtWidgetsvs.QML总体对比对比项QtWidgetsQML(QtQuick)语言C++(带QtUI库)QML+JavaScript(底层C++)渲染方式传统窗口系统控件（原生或模拟）基于OpenGL
￡އއ昔年·2025-03-07 08:52

前端React篇之哪些方法会触发 React 重新渲染？重新渲染 render 会做些什么？

目录哪些方法会触发React重新渲染？重新渲染render会做些什么？
m0_74823705·2025-03-07 07:50

React基础之useState

useState是一个ReactHook(函数)，它允许我们向组件添加一个状态变量，从而控制组件的渲染效果import{useState}from"react"//使用useState实现计数器按钮functionApp
青红光硫化黑·2025-03-07 07:49

React 基础教程

目录React基础教程一、React简介二、安装和设置三、创建第一个React组件（一）函数式组件（二）类组件四、渲染组件五、组件的属性和状态（一）属性（Props）（二）状态（State）六、组件的生命周期方法七
阿贾克斯的黎明·2025-03-07 07:19

React基础教程（06）：条件渲染

1条件渲染使用条件渲染，结合TodoList案例，进行完善，实现以下功能：当列表中的数据为空的时候，现实提示信息暂无待办事项当列表中存在数据的时候，提示信息消失这里介绍三种实现方式。
叁拾舞·2025-03-07 07:18

动画 + 大白话讲清楚React渲染原理

前言相信很多人跟我之前一样，看到源码两个字觉得触不可及，觉得离自己还很遥远，是需要非常多年的工作经验的大佬才能触及到的领域。就在去年我改变了这个想法，当时被react的几个生命周期执行顺序弄的睡不着觉，为什么有些时候生命周期的执行事与愿违？又为什么数组中必须要加上key属性？为啥在render中不能写setState等等问题…在一系列的问题中，我终于还是打开了那份久违的源码，并且Ctrl+F慢慢探
梅花十三儿·2025-03-07 07:46

大白话react第十五章React 应用性能优化深度实践

大白话react第十五章React应用性能优化深度实践1.React服务端渲染（SSR）的深入运用白话解释：之前咱们做的网页大多是在浏览器里把页面一点点搭建起来，这得花点时间。
IT木昜·2025-03-07 07:45

迷你世界脚本计时器接口：MiniTimer

：MiniTimer彼得兔更新时间:2023-04-2620:24:50具体函数名及描述如下:序号函数名函数描述1isExist(...)判断计时器是否存在2createTimer(...)添加计时器3deleteTimer
星空露珠·2025-03-07 07:44

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

国内开源深度学习框架

目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手
we19a0sen·2025-03-07 05:53

解决minikube无法获取到baseimage的问题 Unable to find image ‘gcr.io/k8s-minikube/kicbase 202409

Unabletofindimage'gcr.io/k8s-minikube/kicbase:v0.0.44@sha256:eb04641328b06c5c4a14f4348470e1046bbcf9c2cbc551486e343d3a49db557e'locallydocker
如何在5年薪百万·2025-03-07 05:23

Stable Diffusion模型采样方法与参数配置详解（含步数及画风适配表）

以下为当前主流采样方法的性能对比及参数配置建议，结合显存占用、生成速度、适用场景等维度分类总结：一、采样方法对比表采样方法推荐步数显存占用生成速度适用画风/场景核心特点DPM++2MKarras20-30高较慢通用型（2D/3D
Liudef06·2025-03-07 04:20

【工作·学习记录】html页面转为pdf

实现步骤将页面转为图片形式并传输首先引入html2canvas.jshtml2canvas(document.body,{//截图对象//此处可配置详细参数onrendered:function(canvas){//渲染完成回调
沉默不多话·2025-03-07 04:48

UserWarning: Glyph 21435 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-53BB}) missing from font(s) DejaVu Sans.

原因是：matplotlib使用的默认字体DejaVuSans不支持中文字符，因此在渲染带有中文的图表时会出现警告。
刘瑞瑞rr·2025-03-07 03:35

神经网络ＶＳ决策树

神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。
Persistence is gold·2025-03-07 01:16

【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版

DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。
周师姐·2025-03-07 01:10

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。
知来者逆·2025-03-07 00:39

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。
清风AI·2025-03-07 00:39
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