深度学习绘图第3页

图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景

近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。

Liudef06·2025-03-20 18:12

Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习

•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A

·2025-03-20 14:26

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习

·2025-03-20 14:25

C# GDI+编程（二）

常用的绘图函数DrawArc绘制一个弧形示例：graphics.DrawArc(pen,0,0,200,200,90,120)倒数第二个参数，表示起始度数，最后一个参数是弧形的跨越度数。

Bczheng1·2025-03-20 09:58

图像处理篇---图像预处理

尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣

目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。

yuanpan·2025-03-20 02:29

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。

pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision

3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。

夏末之花·2025-03-20 00:42

【python】图形用户界面和游戏开发

图形用户界面和游戏开发文章目录图形用户界面和游戏开发基于tkinter模块的GUI使用Pygame进行游戏开发制作游戏窗口在窗口中绘图加载图像实现动画效果碰撞检测事件处理基于tkinter模块的GUIGUI

usp1994·2025-03-20 00:10

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile

FLY_LTL·2025-03-19 22:30

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

Python 模拟鼠标轨迹算法

AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。

a485240·2025-03-19 19:02

什么是机器视觉3D引导大模型

机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索

随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。

Evaporator Core·2025-03-19 15:01

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer

985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

PyTorch 深度学习博客

PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

R语言绘图 | 环状柱状图+散点柱状组合图绘制

原文：R语言绘图|环状柱状图+散点柱状组合图绘制(点击访问)小杜的生信筆記，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!

小杜的生信筆記·2025-03-19 12:11

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的

·2025-03-19 11:37

算力技术创新驱动多场景应用演进

在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。

·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集

Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里，torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身

Fansv587·2025-03-19 11:58

Matlab绘图(一)——设置坐标轴标签指定中英文字体和字体大小

❤️代码1%设置x轴和y轴标签，分别指定中文和英文的字体xlabel(['\fontname{宋体}数据1\fontname{TimesNewRoman}(Data1)'],...'FontSize',10.5,'Interpreter','tex');ylabel(['\fontname{宋体}数据2\fontname{TimesNewRoman}(%)'],...'FontSize',10.5

加点油。。。。·2025-03-19 07:54

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b以

Fansv587·2025-03-19 06:20

消融实验（Ablation Study）

其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？

xwhking·2025-03-19 06:20

数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】

kay_545·2025-03-19 04:25

AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用

人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。

AI天才研究院·2025-03-19 04:52

还在为找图发愁？图生生AI以图生图，一键生成专属风格！

图生生AI生图是一款基于人工智能技术的图片生成工具，它能够深度学习和理解图片的风格、色彩、构图等元素，并以此为基础生成全新的图片。无论你是设计师、自媒体

图生生·2025-03-19 02:12

深度学习中的Channel，通道数是什么？

参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！

%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

远程调试Python脚本之ptvsd

深度学习文章目录深度学习前言前言有时候需要远程调试Python脚本，怎么办呢…以下这段代码用于远程调试Python脚本，特别是通过VisualStudioCode（VSCode）的远程调试功能。

工头阿乐·2025-03-19 02:38

yolo模型coco数据集详解

深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images

工头阿乐·2025-03-19 02:38

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

聊聊Python都能做些什么

Python简介二、Python都能做些什么1.Web开发2.数据分析和人工智能3.自动化运维和测试4.网络爬虫5.金融科技三、Python开源库都有哪些1.Web开发2.数据分析和科学计算3.机器学习和深度学习

·零落··2025-03-19 00:27

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

【Java】已解决：`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL`

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-18 20:24

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、R语言在AIGC中的具体案例3.1金融数据分析与预测3.2医疗数据分析与建模3.3社交媒体数据分析与情感分析四、R语言在AIGC中的未来展望4.1与深度学习框架的集成

程序边界·2025-03-18 19:22

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri

进取星辰·2025-03-18 19:17

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

在上一篇文章中，我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出，通过异步并行的多个智能体（Worker）与环境交互