深度学习行人跟踪第2页

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全

Fansv587·2025-03-24 06:17

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。

2401_87458718·2025-03-24 05:31

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc

欣然～·2025-03-24 04:27

使用GitHub API进行智能文档加载

它采用Git软件，增强了分布式版本控制，同时提供了访问控制、错误跟踪、软件功能请求、任务管理、持续集成和项目的wiki等功能。

fgayif·2025-03-24 02:07

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域

大富大贵7·2025-03-24 02:35

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家

Java老徐·2025-03-23 23:38

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征

lynn-66·2025-03-23 23:37

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器

扉间798·2025-03-23 22:01

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor

zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。

XRC2231·2025-03-23 20:11

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

Indy TIDHttp与TIdMultiPartFormDataStream “"Range check error"解决

做一个数据上传式工具，在使用TIdMultiPartFormDataStream时，老是了现“Rangecheckerror“错误，一开始以为是自己代码中有漏洞，经２个小时调试，排除自身代码问题并DEBUG跟踪

阆遤·2025-03-23 14:19

使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程

大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。

shandianfk_com·2025-03-23 11:04

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。

odoo中国·2025-03-23 10:26

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展

数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本

景联文科技·2025-03-23 09:45

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme

云策量化·2025-03-23 08:36

如何避免Bug跟踪系统混乱

其中流程规范化通过明确每个环节的责任分工、标准化Bug报告和处理流程，有效减少混乱和重复劳动，确保Bug跟踪系统高效运转。

管理前沿·2025-03-23 08:35

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提

土城三富·2025-03-23 08:35

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

SpringBoot原理篇-SpringBoot配置优先级-Bean管理-起步依赖原理-自动配置两种方案-源码跟踪-自定义starter

目录SpringBoot原理篇:配置文件优先级:Bean管理:Bean的作用域:第三方Bean:注意事项:起步依赖的原理:自动配置原理:自动配置:方案一:方案二:个人理解的SpringBoot的自动化配置原理：自动配置-@Conditionnal:自定义starter:SpringBoot原理篇:配置文件优先级:SpringBoot中支持的三种格式的配置文件:1.properties:server

汐栊·2025-03-23 06:19

华为基于IPD如何做需求管理？！从解读96页【华为IPD如何做需求管理】PPT开始

该文档全面介绍了华为的IPD需求管理体系，包括概论、体系构建、跨部门协作、需求收集、分析、分发、文档编写与评审、确认、变更管理、跟踪与监控、效果评估以及常见问题解答等内容，旨在为企业提供一套系统的需求管理方法

智慧化智能化数字化方案·2025-03-23 04:22

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。

shuoac·2025-03-23 03:11

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。

几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

人脸识别的一些代码

饿了就干饭·2025-03-22 18:44

软件工程简答

⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制

Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法

是十一月末·2025-03-22 13:58

MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真

目标是设计一个控制器，使得液压缸的位置或速度能够跟踪期望的轨迹。我们将使用滑模控制（SlidingModeContro

matlabgoodboy·2025-03-22 11:48

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

美团-测开

分析产品需求，参考技术方案，指定合理高效的测试方案，编写清晰的测试用例发现、定位、跟踪产品缺陷，协同开发解决问题开发高效的自动化测试工具

陈陈爱java·2025-03-22 09:29

CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

但是最近CMU&Meta等大佬们重新思考了这种方法，并提出了一个简单而有效的检测中心网络，用于LPS和跟踪。这项工作也

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

SQLMesh SCD Type 2 深度解析：时间戳与列级跟踪的实战指南

在数据仓库架构中，缓慢变化维度（SlowlyChangingDimensions,SCD）是处理历史数据追踪的核心技术。SQLMesh作为新一代数据编织平台，其支持的SCDType2模型通过valid_from和valid_to双时间戳机制，为开发者提供了灵活的历史状态管理能力。本文将深入解析SQLMeshSCDType2的两种实现模式（基于时间戳与列级变更检测）、关键配置项及删除操作处理逻辑，让

梦想画家·2025-03-22 07:03

使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南

LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。此外，使用回调机制可以在不同的API调用中进行监控，这对于复杂的应用程序尤其重要。核心原理解析通过在API调用中使用回

dgay_hua·2025-03-22 05:13

MDC-Mapped Diagnostic Context（映射诊断上下文）

这种机制特别适用于需要跨多个方法调用或服务边界传递诊断信息的场景，例如跟踪分布式系统中的请求流。MDC的主要用途日志关联：在分布式系统或多线程应用中，MDC可以用来携带一些上下文信

NEUMaple·2025-03-22 04:11

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

RPA（Robotic Process Automation）技术介绍及其应用

一、RPA技术概述RPA，即机器人流程自动化，是一种利用软件机器人（或称为“机器人工作者”）来模拟和自动执行人类在计算机上执行的各种重复性、规则性业务流程的技术。

乐Code·2025-03-22 04:40

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