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深度学习编译器
运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测
本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台,编程环境基于Python,GPU为NVIDIAGeForce740m,在基于
深度学习
框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
AngeliaZ
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2025-02-08 04:10
Faster
RCNN
YOLO
OpenHarmony 4.0 Release发布,同步升级API 10
相比3.2Release版本,4.0版本新增4000多个ArkTSAPI,应用开发能力更加丰富;HDF新增200多个HDI接口,硬件适配更加便捷;优化图形框架和方舟
编译器
(ArkCompiler),用户交互体验得到进一步提升
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2025-02-08 02:56
harmonyos
Rust 的核心工具链
1.rustc(Rust
编译器
)rustc是Rust的
编译器
,负责将Rust源代码编译成机器代码。它是整个工具链的核心部分。
pumpkin84514
·
2025-02-08 00:19
rust
Rust 语言入门
rustup以下步骤安装Rust
编译器
的最新稳定版本。Rust的稳定性保证确保
圣心
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2025-02-08 00:19
rust
开发语言
后端
deepseek大模型-初探
引言:许多专家学者们对
深度学习
的工具属性日益敏感,并逐步分成了两派,一派觉得
深度学习
并不可靠,可能用来做一做行业应用尚可,但是对于科学问题的探索并不可靠;另一方面,大模型虽然精准性不足,但是在帮助人们理解和学习新知识以及做一些简单的规划任务上展现出惊人潜力
Robo-网络矿产提炼工
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2025-02-08 00:43
计算机视觉
-
Opencv
强化学习等的
趣味小实验
python
大数据
OpenHarmony 4.0 Release发布,同步升级API 10
相比3.2Release版本,4.0版本新增4000多个ArkTSAPI,应用开发能力更加丰富;HDF新增200多个HDI接口,硬件适配更加便捷;优化图形框架和方舟
编译器
(ArkCompiler),用户交互体验得到进一步提升
锐湃
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2025-02-07 23:40
harmony
wpf
QT项目自动化构建和打包
Windows平台下的构建和打包在Windows平台下,Qt支持MinGW和MSVC两种
编译器
,采用两种
编译器
的时候构建方法略有不同,下面分别介绍
码农飞飞
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2025-02-07 23:07
QT+QML
c++
qt
经验分享
bash
【vLLM 学习】使用 CPU 安装
依赖环境操作系统:Linux
编译器
:gcc/g++>=12.3.0(可选,推荐)指令集架构(ISA)依赖:AVX512(可选,推荐
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2025-02-07 22:51
6个最佳实体检测API,可准确返回实体的名称
在高级
深度学习
和机器学习模型的支持下,命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具,并将其应用到各行各业的智能平台中。
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2025-02-07 21:12
程序员后端
使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch
深度学习
实战
前一篇文章,计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch
深度学习
实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started
Chatopera 研发团队
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2025-02-07 21:56
机器学习
深度学习
线性回归
pytorch
自动驾驶领域成长方案
高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、
深度学习
树上求索
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2025-02-07 18:42
自动驾驶
人工智能
机器学习
static成员变量的本质?静态变量?静态类有什么意义?全局变量?类函数?
事实上,
编译器
会将static成员变量和全局变量看做的一样的,编程语言的写法减少程序员随意操作全局变量的可能,虽然事实上它们就是全局变量。
程序员小迷
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2025-02-07 16:24
编程语言
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小话c++
java
开发语言
c语言
c++
c#
objective-c
swift
工具 | 蓝耘元生代智算云在本地部署DeepSeek R1模型详细教程
蓝耘元生代智算云账号注册与配置四、DeepSeekR1模型下载与准备4.1模型获取途径4.2模型文件结构与说明4.3模型预处理五、基于蓝耘元生代智算云的本地部署步骤5.1连接蓝耘元生代智算云5.2创建
深度学习
环境
xcLeigh
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2025-02-07 15:22
程序员常用工具
AI
DeepSeek
蓝耘
torch库介绍
AutomaticDifferentiation):神经网络模块(nn.Module)优化器(Optimizer):导入torch示例构建神经网络总结torch是一个广泛使用的开源机器学习库,它提供了丰富的功能来支持
深度学习
研究和开发
codelyq
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2025-02-07 15:22
91_python
python
深度搜索MoE:利用大规模预训练模型提升信息检索效能
它旨在通过
深度学习
技术,提高搜索结果的相关性和准确性,以满足用户在海量数据
杭律沛Meris
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2025-02-07 15:20
Python/torch/
深度学习
——numpy库
Python/torch/
深度学习
——numpy库文章目录Python/torch/
深度学习
——numpy库前言numpy库版本版本变化变化1numpy库安装前言关于Numpy库的碎碎念,想到点记录下numpy
eagle_Annie
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2025-02-07 15:49
python
深度学习
numpy
AIGC技术内幕:底层架构与工作原理
目录AIGC技术内幕:底层架构与工作原理背景底层架构1.代码建议模块2.代码审查模块3.项目管理模块工作原理结论AIGC技术内幕:底层架构与工作原理背景AI对话大师是一种基于
深度学习
的聊天生成语言大模型
牛肉胡辣汤
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2025-02-07 15:48
AIGC
MOE-conformer 流式多语种语音识别
MOE(MixtureofExperts):MOE是一种通过专家混合来实现
深度学习
模型的方法,主要有以下特点:MOE由多个专家(Excpert)组成,每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、
深度学习-视听觉
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2025-02-07 14:16
语音识别
人工智能
solidity 数学和密码学函数
从0.5.0版本的
编译器
开始会加入对k!=0的校验(assert)。//SPDX-License-Identifier:MITpragmasolidity
龑行天下
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2025-02-07 14:45
密码学
solidity
大语言模型原理基础与前沿 高效的MoE架构
大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词:大语言模型,MoE架构,参数高效微调,分布式训练,模型压缩,推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着
深度学习
技术的飞速发展,大语言模型(LargeLanguageModels
AI架构设计之禅
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2025-02-07 13:39
DeepSeek
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大数据AI人工智能
Python入门实战
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
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ReLU激活函数的定义
ReLU(RectifiedLinearUnit,修正线性单元)是一种非常流行的激活函数,广泛应用于
深度学习
模型中,尤其是在卷积神经网络(CNN)中。
人工智能专属驿站
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2025-02-07 13:34
计算机视觉
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
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2025-02-07 13:34
深度学习
YOLO
人工智能
yolo
ui
GCC
编译器
CFLAGS、LDFLAGS详解
目录前言一、CFLAGS、LDFLAGS详解1.`CFLAGS`2.`LDFLAGS`二、常用的选项1、常用的编译选项2、常用的链接选项三、使用注意事项前言 在Linux开发中,我们经常用到Makefile来管理代码,进行代码的编译。一般的Makefile中都会包含CFLAGS、LDFLAGS两个选项,用于指导编译和链接的过程。 有时候我们总是不注意这两个选项的一些区别,将某些编译选项放到链接
小嵌同学
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2025-02-07 12:58
linux
编译器
c++
C
当大模型遇上Spark:解锁大数据处理新姿势
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
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2025-02-07 11:52
spark
大数据
分布式
异常的路径追踪
由于抛异常的代码可能不在我们自己的控制之下,我们甚至没法使用
编译器
提供的特殊函数(如GCC的__builtin_return_address)来辅
吴咏炜
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2025-02-07 11:52
c++
开发语言
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
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2025-02-07 08:34
人工智能
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
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2025-02-07 04:37
python
gru
tensorflow
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
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2025-02-07 03:28
人工智能学习之路
时间序列
核心任务
时序分析与建模
工具和项目
SOTA
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
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2025-02-07 02:23
计算机视觉实战项目集锦
YOLO
目标检测
人工智能
计算机视觉
yolo11目标价测与跟踪
区域识别
车流量统计
神经网络Neural Networks概述
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。
深度学习
是基于人工神经网络(ANN)技术的发展而不断突破和提升,推动了人工智能的发展。
种花家的码农
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2025-02-07 00:40
神经网络学习笔记
神经网络
人工智能
机器学习
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
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2025-02-07 00:08
python相关应用
python
开发语言
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
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2025-02-07 00:08
python相关应用
深度学习
人工智能
【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
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2025-02-07 00:07
前端
前端
html
计算机视觉
《计算机能力挑战赛》——模拟题.选择题总结
1:数据类型的转换例如:30+a+c*b的值的数据类型为double(其中a,b为int类型,c为double类型)在不同类型的混合运算中,
编译器
也会自动地转换数据类型,将参与运算的所有数据先转换为同一种类型
cherry_希.
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2025-02-06 23:32
比赛
算法
C++ Lambda表达式一学就会!!!
1.什么是lambda表达式2.为什么用lambda表达式3.lambda表达式的语法4.lambda表达式的用法5.lambda表达式的原理1.什么是lambda表达式其本质就是一个匿名函数对象,在
编译器
看来就是一个仿函数
杨枝甘露小码
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2025-02-06 22:25
C++语法入门
c++
开发语言
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
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2025-02-06 22:24
AI
人工智能
初步认识泛型
编译器
生成的字节码在运行期间并不包含泛型的类型信息。有关泛型擦除机制的文章介绍关于为
鱼run
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2025-02-06 21:21
数据结构
java
开发语言
深度学习
篇---
深度学习
相关知识点&关键名词含义
文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层(必须掌握的核心基础)1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、
深度学习
核心层(神经网络与训练机制)1.神经网络基础2.激活函数
Ronin-Lotus
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2025-02-06 21:21
深度学习篇
深度学习
人工智能
机器学习
pytorch
paddlepaddle
python
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
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2025-02-06 21:50
深度学习篇
深度学习
人工智能
paddlepaddle
pytorch
超参数
张量转换
模型训练
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°
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2025-02-06 21:48
python
深度学习
apache
mxnet
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
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2025-02-06 21:47
深度学习算法详解及代码复现
深度学习
人工智能
神经网络
python
计算机视觉
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
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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
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2025-02-06 21:15
julia
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深度学习
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
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框架,以其高效性能和灵活性而闻名。
原机小子
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2025-02-06 20:44
深度学习
mxnet
人工智能
汇编语言 0x64
汇编语言种类8086汇编(16bit)x86汇编(32bit)x64汇编(64bit)ARM汇编x64汇编,根据
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的不同有两种书写格式IntelAT&T项目AT&TIntel说明寄存器名%eaxeaxIntel
schedule___
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2025-02-06 20:42
汇编语言
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
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2025-02-06 19:33
neo4j
c0语言
编译器
,GitHub - PositiveMumu/C0Compiler: 基于java语言和JavaCC的C0语言
编译器
(包括编译程序和解释执行程序)...
C0Compiler作者:积极向上小木木联系方式:PositiveMumu@126.com2018年编译原理大作业,基于java语言和JavaCC工具的C0语言
编译器
1.C0语言介绍C0语言的语法结构定义如下
炒锅电解氯化钠
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2025-02-06 18:32
c0语言编译器
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
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2025-02-06 18:01
Machine
Learning
深度学习
动量
momentum
梯度下降
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
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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
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2025-02-06 17:53
深度学习
人工智能
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
论文地址:Xception: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,基于这种思想,深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块(tower是指Inception模
weixin_39630106
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2025-02-06 17:22
深度可分离卷积
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