深度学习算法第10页

基于TF-IDF+TensorFlow+词云+LDA 新闻自动文摘推荐系统—深度学习算法应用（含ipynb源码）+训练数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境方法一方法二模块实现1.数据预处理1）导入数据2）数据清洗3）统计词频2.词云构建3.关键词提取4.语音播报5.LDA主题模型6.模型构建系统测试工程源代码下载其它资料下载前言本项目运用了TF-IDF关键词提取技术，结合词云数据可视化、LDA(LatentDirichletAllocation)模型训练以及语音

小胡说人工智能·2023-08-10 09:25

卷积神经网络介绍

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习算法。

烯晴可·2023-08-10 02:55

现代C++中的从头开始深度学习：【5/8】卷积

二、关于本系列我们将学习如何仅使用普通和现代C++对必须知道的深度学习算法进行编码，例如卷积、反向传播、激活函数、优化器、深度神经网络等。这个故事是：在C++中编码2D卷积查看其他故事：0—现代C+

无水先生·2023-08-09 23:58

现代C++中的从头开始深度学习【2/8】：张量编程

张量是在深度学习算法中表示数据的主要方式。它们广泛用于在算法执行期间实现输入、输出、参数和内部状态。在这个故事中，我们将学习如何使用特征张量API来开发我们的C++算法。

无水先生·2023-08-09 22:01

89 | Python人工智能篇 —— 深度学习算法 Keras 实现 MNIST分类

本教程将带您深入探索Keras，一个开源的深度学习框架，用于构建人工神经网络模型。我们将一步步引导您掌握Keras的核心概念和基本用法，学习如何构建和训练深度学习模型，以及如何将其应用于实际问题中。文章目录Keras构建实际mnist图像分类案例.1.介绍2.环境搭建3.数据准备4.构建神经网络模型4.1定义模型架构4.2编译模型5.模型训练5.1定义回调函数5.2开始训练6.模型评估6.1绘制训

刘润森！·2023-08-09 08:07

基于Python++PyQt5马尔科夫模型的智能AI即兴作曲—深度学习算法应用（含全部工程源码+测试数据）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境PC环境配置模块实现1.钢琴伴奏制作1）和弦的实现2）和弦级数转为当前调式音阶3）根据预置节奏生成伴奏2.乐句生成1）添加音符2）旋律生成3）节奏生成3.贝斯伴奏制作1）添加贝斯轨2）预置贝斯轨4.汇总歌曲制作1）日志模块2）音乐可视化3）Impromptu类5.GUI设计1）用户界面空间初始化2）将控件绑定功能（信号与槽的绑定）系统

小胡说人工智能·2023-08-09 06:36

90 | Python人工智能篇 —— 深度学习算法 Keras基于卷积神经网络的情感分类

情感分类是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，它旨在将文本划分为积极、消极或中性等不同情感类别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在情感分类任务中取得了显著的成果。Keras作为一个高级的深度学习框架，提供了便捷易用的工具来构建和训练情感分类模型。文章目录Keras实战：基于卷积神经网络的情感分类教程介绍环境搭建数据准备构建卷积神经网络模型定义模型架构编译模型模型训练开始训练模型评

刘润森！·2023-08-09 05:02

cuda系列详细教程

随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。

tangjunjun-owen·2023-08-09 01:39

深度学习算法的计算量

文章目录一、FLOPs与FLOPS二、参数量parameters三、Latency与FPS四、结论一、FLOPs与FLOPS二、参数量parameters三、Latency与FPS四、结论

爱吃肉c·2023-08-06 21:58

新兴职业：数据标注师你知道多少？

数据标注是指将原始数据中的特定信息进行人工标记或注释，以便用于机器学习或深度学习算法的训练和评估。数据标注的目的是为了让机器能够理解和识别原始数据中的特定模式、对象、语义等。

pictoexcel·2023-08-05 11:26

spconv1.2.1库的编译与安装

SpConv是一个稀疏卷积库，在点云相关的深度学习算法中用的比较多。

_寒潭雁影·2023-08-05 02:23

人工智能在计算机视觉中的应用与挑战

通过深度学习算法和大规模的标记数据，计算

rubia--·2023-08-04 11:38

/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.28‘ not found

某项目中，我要给别人封装一个深度学习算法的SDK接口，运行在RK3588平台上，然后客户给我的交叉编译工具链是然后我用他们给我的交叉编译工具链报下面的错误： aarch64-buildroot-linux-gnu-gcc

陈洪伟·2023-08-03 22:50

【AI底层逻辑】——篇章6：人工神经网络（深度学习算法）

目录引入一、深度学习算法1、人工神经网络结构2、卷积神经网络3、循环神经网络：模拟记忆①循环神经网络②长短时记忆网络（LSTM）4、强化学习①强化学习的控制论②强化学习的反馈机制③马尔可夫决策过程④强化学习的重要地位往期精彩

柯宝最帅·2023-08-03 14:23

GAN属于计算机视觉领域嘛_GAN生成图像综述

其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。

weixin_39836943·2023-08-02 09:30

Python+Go——混合框架的优势

1)支持传输超大附件（1G以上）；2)支持数据库读写分离；3)支持人工智能算法，特别是深度学习算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习又可以分为三种典型算法

姜振建 15954039008·2023-08-01 22:41

动手实现Linux远程控制

小糖豆在工作中有时需要将深度学习算法和模型部署到JetsonTX2嵌入式开发板。

89d6d5102c8a·2023-08-01 19:25

小白的机器学习之路（四）神经网络的初步认识：基于pytorch搭建自己的神经网络

小白的机器学习之路（四）引子神经网络的基本结构反向传播算法和激活函数优化器如何通过pytorch搭建自己的BPnetwork引子当前交通大数据业务的需要，需要承担一部分算法工作（数据处理），考虑到上次研究深度学习算法还是两年前

是一个Bug·2023-07-29 07:01

有监督深度学习算法简介！

介绍本文旨在解释深度学习和一些有监督深度学习算法。本文将讨论以下主题深度学习的定义深度学习算法如何工作。

TYboy123·2023-07-29 04:22

[ADAS预研笔记]基于深度学习的自动驾驶视觉感知算法研究

摄像头感知基本原理摄像头感知的基本原理即从输入图像中获取特征，并将这些特征用于感知任务，其模型训练步骤可结合现代深度学习算法结构归纳如下：输入层输入backbone进行特征提取(neck进行特征的融合与增强

Zhu._.·2023-07-28 16:11

【深度学习】从现代C++中的开始：卷积

二、关于本系列我们将学习如何仅使用普通和现代C++对必须知道的深度学习算法进行编码，例如卷积、反向传播、激活函数、优化器、深度神经网络等。这个故事是：在C++中编码2D卷积查看其他故事：0—现代C+

无水先生·2023-07-28 16:09

深度学习断层实战（三）——UNet神经网络模型识别断层（附程序）

随着深度学习算法的蓬勃发展，卷积神经网络（CNN）被大规模的应用在分类任务中，输出的结果是整个图像的类标签。后来在生物医学领域，医生需要对病灶区域进行病理分析。

科技州与数据州·2023-07-28 09:12

基于深度学习的CCPD车牌检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于CCPD数据集的高精度车牌检测系统可用于日常生活中检测与定位车牌目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的车牌目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。

BestSongC·2023-07-27 23:39

基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统可用于日常生活中检测与定位120类狗狗目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的狗狗目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。

BestSongC·2023-07-27 07:25

基于MOT数据集的高精度行人检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于MOT数据集的高精度行人检测系统可用于日常生活中检测与定位行人目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的行人目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。

BestSongC·2023-07-26 16:11

AI人工智能一键图片/视频换脸-Roop

人脸检测使用了深度学习算法，通过训练一个人脸检测器，可以自动识别图像中的人脸位置。而人脸对齐则

A雄·2023-07-26 01:37

基于Python+WaveNet+CTC+Tensorflow智能语音识别与方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Tensorflow环境模块实现1.方言分类数据下载及预处理模型构建模型训练及保存2.语音识别数据预处理模型构建模型训练及保存3.模型测试功能选择界面语言识别功能实现界面方言分类功能实现界面系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用工程源代码下载其它资料下载前言本项目利用语音文件和方言标注文件，提取语音的梅尔倒谱系数特征，并对这些

小胡说人工智能·2023-07-25 18:54

CUDA之CUDA原理篇

CUDA教程第一章指针篇第二章cuda原理篇第三章CUDA编译器环境配置篇第四章核函数基础篇第五章kernel索引方法篇第六章kenel计算应用实战篇…随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的

tangjunjun-owen·2023-07-25 15:38

CUDA之指针篇

CUDA教程第一章指针篇第二章cuda原理篇第三章随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。

tangjunjun-owen·2023-07-25 15:59

基于YOLOv5的WiderFace人脸检测检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于YOLOv5的WiderFace人脸检测系统可用于日常生活中检测与定位人脸目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的人脸目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。

BestSongC·2023-07-25 13:28

ChatGPT智能教育机器人开发

该机器人通过自然语言处理技术和强大的深度学习算法，能够理解学生的问题并给予相应的答复。同时，它还能根据学生的表达方式和学习进度，智能地调整教学内

庄勇-zyong647·2023-07-25 13:53

基于Python+多层RNN+Tensorflow藏头诗与歌词智能生成-深度学习算法应用（含全部工程源码）+训练数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Tensorflow环境PyCharm环境模块实现古诗生成1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存4.使用模型生成古诗5.产生藏头诗6.用词云展示生成的古诗歌词生成1.数据预处理2.模型构建3.模型训练并保存4.生成歌词系统测试1.生成古诗和藏头诗2.生成歌词工程源代码下载其它资料下载前言本项目以循环神经网络为基础，构建了多层RN

小胡说人工智能·2023-07-24 20:04

基于深度学习的高精度六类海船检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

bulkcargocarrier）、集装箱船（containership）、渔船（fishingboat）、普通货船（generalcargoship）、矿石船（orecarrier）和客轮（passengership）），利用深度学习算法可实现图片

BestSongC·2023-07-24 16:15

基于深度学习的高精度交通信号灯检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度交通信号灯检测识别可用于日常生活中检测与定位交通信号灯目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的交通信号灯目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出

BestSongC·2023-07-24 16:15

基于BDD100k数据集的自动驾驶目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

person）、自行车（bike）、卡车（track）、摩托车（motor）、列车（train）、骑行者（rider）、交通标志（trafficsign）和交通信号灯（trafficlight），利用深度学习算法可实现图片

BestSongC·2023-07-24 16:45

基于Kitti数据集的智能驾驶目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

Pedestrian）、面包车（Van）、坐着的人（PersonSitting）、汽车（Car）、卡车（Truck）、骑自行车的人（Cyclist）、有轨电车（Tram）以及其他目标（Misc），利用深度学习算法可实现图片

BestSongC·2023-07-24 16:40

深度学习算法训练和部署流程介绍--让初学者一篇文章理解算法训练和部署流程

目录1什么是深度学习算法2算法训练2.1训练的原理2.2名词解释3算法C++部署3.1嵌入式终端板子部署3.3.1tpunpu推理3.3.2cpu推理3.2服务器部署3.2.1智能推理3.2.2CPU推理

陈洪伟·2023-07-23 01:37

Python实现图像识别（使用CNN算法）

读者可以根据此例子，进一步学习和应用深度学习算法进行图像识别。一个简单的图像识别程序可分为以下几个步骤：数据收集：需要准备一些相关的数

蓝色心灵-海·2023-07-21 22:41

不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗？

不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗？答：不行！Cuda主要是面向Nvidia的GPU的。Intel和AMD的显示芯片都不能进行。

gaoqiangliang·2023-07-21 04:10

【目标检测】基于yolov5的交通标志检测和识别(可识别58种类别，附代码和数据集)

文末附项目代码和数据集，请看检测效果：1.介绍YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习算法，它能够在高速和高精度的情况下检测图像中的物体。

机器不学习我学习·2023-07-20 14:36

基于深度学习的高精度道路瑕疵检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

网（Net）、裂纹块（Patch-Crack）、网块（Patch-Net）、坑洼块（Patch-Pothole）、坑洼（Pothole）等）检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位道路瑕疵目标，利用深度学习算法可实现图片

BestSongC·2023-07-20 12:25

基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位安全帽背心目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的安全帽背心目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出

BestSongC·2023-07-19 17:02

基于深度学习的高精度交通标志检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于CCTSDB数据集的高精度交通标志（指示、禁止和警告）检测系统可用于日常生活中来检测与定位交通标志目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的交通标志目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出

BestSongC·2023-07-19 07:27

《人工智能导论》期末项目 - 基于CNN的花卉识别系统

目录一、需求和用例分析需求分析：用例分析：二、设计和实现设计：实现：三、数据收集四、项目技术对于CNN深度学习算法的解析五、结果评估方法1.定性评估：2.定量评估：3.统计分析方法：六、参考文献花卉系统项目演示

小黄同学LL·2023-07-18 15:35

基于深度学习的高精度猴子检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度猴子检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位猴子目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的猴子目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。

BestSongC·2023-07-18 10:20

支持向量机（SVM）的超参数调整 C 和 Gamma 参数

大多数机器学习和深度学习算法都有一些可以调整的参数，称为超参数。我们需要在训练模型之前设置超参数。超参数在构

_养乐多_·2023-07-18 07:58

基于深度学习的高精度农作物机器与行人目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度农作物机器与行人目标检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位农作物机器与行人目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的农作物机器与行人目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出

BestSongC·2023-07-18 07:56

基于深度学习的高精度老虎检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度老虎检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位老虎目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的老虎目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。

BestSongC·2023-07-17 17:07

基于深度学习的高精度水果检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度水果（苹果、皇冠梨、火龙果、榴莲、葡萄、柠檬、甜瓜、网纹甜瓜、橘子、菠萝和西瓜）检测识别系统可用于日常生活中来检测与定位水果目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的水果目标检测识别

BestSongC·2023-07-16 23:07

基于深度学习的高精度线路板瑕疵目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度线路板瑕疵目标检测系统可用于日常生活中来检测与定位线路板瑕疵目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的线路板瑕疵目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出

BestSongC·2023-07-16 18:54

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