深度学习神经网络机器学习压缩第24页

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化摔倒行为识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计5.3实时检测总结未来展望引言行人摔倒检测（FallDetection）系统

2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”

一文读懂RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-07近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎

·2025-02-07 13:53

ffmpeg合成视频

DpwnloadFFmpeg官网，选择安装包Windowsbuildsfromgyan.dev2、下滑找到releasebulids部分，选择ffmpeg-7.0.2-essentials_build.zip3、下载完成后，解压缩得到

一个高效工作的家伙·2025-02-07 12:31

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

大模型，即大规模机器学习模型，是利用海量数据和强大算力训练出来的“大参数”模型。其发展历程可谓是一部科技创新的传奇史。从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露

敏叔V587·2025-02-07 11:52

【系统架构设计师-2021年真题】案例分析-答案及详解

【说明】某公司拟开发一套机器学习应用开发平台，支持用户使用浏览器在线进行基于机器学习的智能应用开发活动。该平台的核心应用场景是用户通过

数据知道·2025-02-07 09:39

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

·2025-02-07 09:18

TPU编程竞赛系列｜第八届集创赛“算能杯“报名开启！

随着深度学习和物联网技术的深度融合，我们正迅速步入一个智能化的时代，为各种设备和系统提供了无限的可能性。在这个变革性的交汇点上，我们的

算能开发者社区·2025-02-07 08:34

Bat中实现git和Maven环境变量检测，拉取git代码并打包maven项目，读取子目录差异性yml文件配置并根据选择项调用7zip打包成tar.gz包(获取时间戳截取命名)

场景Docker+Jenkins+Pipline实现SpringBoot项目input选择不同差异性yml文件打包、执行sh打包压缩包、使用archiveArtifacts下载制品(jar包、压缩包)：

霸道流氓气质·2025-02-07 08:01

Nginx高并发性能优化

Nginx高并发性能优化单节点nginx优化nginx做代理服务器的代理配置优化安全设置缓存压缩优化FastCGI优化内核参数优化总结：Nginx调优方式单节点nginx优化全局配置worker_processes4

AquaPluto·2025-02-07 07:55

3D数据可视化与SVM分类

在数据科学和机器学习中，数据可视化是理解数据分布和模型表现的关键环节。

t0_54coder·2025-02-07 07:24

PDF免费转Word、Excel、PPT互转

✅️Smallpdf拥有21种可免费转换、压缩和编辑PDF的工具！打开PDF转Word工具，选择文件或将

weixin_57081217·2025-02-07 06:18

数据分享：银行营销数据集-电话营销活动记录数据

1.数据背景BankMarketing数据集是机器学习和数据分析领域中广泛使用的另一个经典数据集。该数据集来源于葡萄牙的一家银行，记录了该银行通过电话营销活动推广定期存款产品的客户互动情况。

张陈亚·2025-02-07 05:39

php7.3 安装详解,源码安装 PHP 7.3

下载PHP源码包如图所示，PHP源码提供了三种压缩格式，通常压缩后的文件越小，意味着解压缩需要的时间和CPU消耗就会更多，这里要根据安装PHP的服务器硬件情况和带宽选择合适的压缩格式，我选择下载php-

槟屿·2025-02-07 05:38

Python中的GRU模型

Python中的GRU模型近年来，深度学习的发展给人工智能带来了新的突破。

NoABug·2025-02-07 04:37

智能运维 AIOps

1、什么是AIOpsArtificialIntelligenceforITOperations（AIOps，IT智能运维）是指结合大数据和MachineLearning（机器学习），将包括异常检测、事件关联以及运营数据采集和处理在内的

数字化信息化智能化解决方案·2025-02-07 04:05

文武双全！为什么数据分析师需要既懂业务又懂技术

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。在企业中，数据分析

R3eE9y2OeFcU40·2025-02-07 04:35

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。

lihuayong·2025-02-07 03:29

一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？

然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经

幸运 lucky·2025-02-07 03:28

yolov11目标检测与跟踪+区域识别+车道线流量计数

通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。问题陈述在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。

QQ_1309399183·2025-02-07 02:23

2024年技术总结与2025年最有潜力的技术发展方向

2024年技术总结1.人工智能与机器学习2024年，生成式人工智能（GenerativeAI）技术继续扩展应用范围。从文本生成到图像、音频、视频生成，这些技术被广泛应用于教育、娱乐、医

Allen-Steven·2025-02-07 02:23

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用来建模序

Curz酥·2025-02-07 02:52

机器学习与数据挖掘：决策树（知识点总结）

决策树叶节点对应于决策结果，内部节点表示一个特征或属性。基本流程决策树算法递归返回的三个条件：当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分;当前属性集为空,或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分;*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定为该节点所含样本最多的类别；当前结点包含的样本集合为空，不能划分；*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定其父节点所含样本最多的类别；划分选择决策树学习算法包括3部分

KE.WINE·2025-02-07 02:49

神经网络Neural Networks概述

机器学习（ML）是解决人工智能问题的一个重要方法。深度学习（DL）则是机器学习的一个分支，它在很多领域突破了传统机器学习的瓶颈，将人工智能推向了新的高潮。

种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】从计算机基础到HTML开发：Web开发的第一步

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。著名专家进行特邀

禁默·2025-02-07 00:07

特征编码技术:onehot编码与label编码

特征编码技术:one-hot编码与label编码1.背景介绍在机器学习和数据科学领域,特征工程是一个至关重要的步骤。特征工程的目的是将原始数据转换成适合机器学习算法输入的格式。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-07 00:06

7.4状压DP

在C++中，状态压缩动态规划（StateCompressionDP，简称状压DP）是一种通过二进制位运算高效表示离散状态集合的动态规划方法，特别适用于解决组合优化和排列选择类问题。

赵鑫亿·2025-02-07 00:04

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法=贝叶斯定理+特征条件独立。朴素贝叶斯（NaiveBayes）是基于贝叶斯定理的概率分类算法。该算法假设特征之间相互独立，即某个特征

ZShiJ·2025-02-06 23:01

【机器学习理论】朴素贝叶斯网络

基础知识：先验概率：对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计，可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率：指某件事已经发生，计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率：条件事件发生后，另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)，表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P

SUNX-T·2025-02-06 23:58

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。

我就是全世界·2025-02-06 22:24

【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习：理论、方法与实践

文章目录迁移学习：理论、方法与实践引言第一章迁移学习的基本概念1.1什么是迁移学习1.2迁移学习的类型1.3迁移学习的优势第二章迁移学习的核心方法2.1特征重用（FeatureReuse）2.2微调（Fine-Tuning）2.3领域适应（DomainAdaptation）第三章迁移学习的应用实例3.1医疗影像分析3.2文本分类3.3工业故障检测第四章迁移学习的未来发展与挑战4.1领域差异与模型适

E绵绵·2025-02-06 22:52

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端，可以无缝地在Gluon（动态图）和Symbolic（静态图）模式之间转换，以提供灵活性和速度。

零度°·2025-02-06 21:48

10大机器学习算法

10大机器学习算法7分钟阅读2025年02月06日“机器学习是一门让计算机在没有明确编程的情况下采取行动的科学。”

·2025-02-06 21:56

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

注意力机制原理注意力机制源于人类视觉系统的选择性注意能力，是深度学习领域的一项关键技术。它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。

清风AI·2025-02-06 21:47

Apache MXNet 深度学习框架教程

ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler

娄妃元Kacey·2025-02-06 21:17

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1

盼小辉丶·2025-02-06 21:15

MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合

标题：MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架，以其高效性能和灵活性而闻名。

原机小子·2025-02-06 20:44

利用Docker简化机器学习应用程序的部署和可扩展性

利用Docker的强大功能：简化部署解决方案，确保可扩展性，并简化机器学习模型的持续集成/持续交付（CI/CD）流程。

荆州克莱·2025-02-06 20:44

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https

哈维羊·2025-02-06 19:33

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型1.背景介绍1.1PM2.5概述PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,主要来源于燃煤、机动车尾气排放和工业生产等。

AI天才研究院·2025-02-06 18:31

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。但是按照分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定的因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

Java 大数据自动化机器学习（AutoML）：框架与应用案例（36）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：

青云交·2025-02-06 18:27

大型推理模型（LRM）的比较 OpenAI DeepSeek R1 Gemini 2.0

大型推理模型（LRM）的比较OpenAIDeepSeekR1Gemini2.0阅读时长：25分钟发布时间：2025-02-06近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容

·2025-02-06 17:20

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段

weixin_39630106·2025-02-06 17:22

昭觉县区域交通地图shp数据arcgis格式矢量道路和地名wgs84坐标内容测评

本文将详细解析标题“昭觉县区域交通地图shp数据arcgis格式矢量道路和地名wgs84坐标2022年5月”所包含的重要知识点，并结合描述及压缩包内的文件名称，深入探讨相关GIS（地理信息系统）领域的信息

鸿业远图科技·2025-02-06 14:05

chatgpt赋能python：Win7怎么安装Python？

Python是一种利用广泛的编程语言，可用于开发Web应用程序、数据分析和科学计算、机器学习等各种领域。在此篇文章中，我们会提供一些简单易懂的步骤，以帮助初学者在Win7系统上安装Python。

u012804784·2025-02-06 13:57

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