深度学习车辆识别第6页

AI 对程序员的冲击剖析

一、引言AI技术近年来取得了突破性进展，其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域，AI不再仅仅是辅助工

程序员WANG·2025-01-23 01:55

SVM模型实战1

目录前言实战前言这里有一份手写体字母识别的数据，我们采用网格搜索法，分别测试LinearSVC和SVC模型，最终选择SVC模型，并计算预测结果的准确性。

浊酒南街·2025-01-23 00:14

基于OpenCV的道路损伤识别

✨✨欢迎大家来访Srlua的博文（づ￣3￣）づ╭❤～✨✨欢迎各位亲爱的读者，感谢你们抽出宝贵的时间来阅读我的文章。我是Srlua小谢，在这里我会分享我的知识和经验。希望在这里，我们能一起探索IT世界的奥妙，提升我们的技能。记得先点赞后阅读哦~所属专栏：传知代码论文复现欢迎访问我的主页：Srlua小谢获取更多信息和资源。✨✨目录一、背景介绍二、算法原理（一）中值滤波（二）直方图均衡化（三）调节阈值（

Srlua小谢·2025-01-22 21:54

python高级加密算法AES对信息进行加密和解密

这些操作确保了数据的安全性，使得原始数据经过AES加密后变得无法识别。AES加密过程AES加密过程涉及以下几个关键步骤：字节代换：这一步使用一个预定义的S盒（替换表）来替换状态矩阵中的每个字节。

Python数据分析与机器学习·2025-01-22 21:52

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。

weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的

weixin_48705841·2025-01-22 20:50

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。

Charmve·2025-01-22 19:08

Automotive audio策略总结

在车辆环境中，可能存在多个应用或者服务需要同时或者交替播放音频，如导航、音乐、语音助手等。音频焦点机制允许系统协调这些音频流，确保在某一时刻只有一个或几个应用能够播放音频，从而避免声音混杂和冲突。

天花板之恋·2025-01-22 18:34

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

质量管理各过程定义、作用、开展次数或频率

定义过程定义规划质量管理识别项目及其可交付成果的质量要求和(或)标准，并书面描述项目将如何证明符合质量要求和(或)标准的过程管理质量把组织的质量政策用于项目，并将质量管理计划转化为可执行的质量活动的过程控制质量为了评估绩效

StickToForever·2025-01-22 17:27

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展

清风AI·2025-01-22 17:26

springboot 根据UUID生成唯一的短链接

为了生成唯一的短链接，我们可以利用UUID（通用唯一识别码）来确保每个短链接的唯一性。然后，我们将这个UUID进行Base62编码以缩短其长度。

iteye_10392·2025-01-22 17:24

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-01-22 17:23

Assembly语言的物联网

Assembly语言在物联网中的应用引言物联网（IoT，InternetofThings）是一个迅速发展的技术领域，它将物理设备、车辆、建筑物等通过互联网连接在一起，实现数据的交换和通信。

沈霁晨·2025-01-22 17:50

数据恢复常用方法（三）如何辨别固态硬盘故障类型

数据恢复首先需要辨别固态硬盘故障类型，只有先确认故障类型，才能进行下一步动作如下是一种常见的场景，固态硬盘无法识别，接入电源与数据线，电脑的磁盘管理不显示任何信息。

记忆空间istore·2025-01-22 16:41

无人驾驶公交车落地情况

最近的进展包括：绵阳市无人驾驶公交车示范运营：2024年6月28日，绵阳市启动了首批自动驾驶车辆示范运营测试，包括19辆无人驾驶公交车。

百态老人·2025-01-22 14:25

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。

AI天才研究院·2025-01-22 14:54

从0到1打造企业AI知识库-课程目录

第二章：搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场

MaxCode-1·2025-01-22 14:53

计算机网络（51）鉴别

一、目的与重要性鉴别的目的是验明用户或信息的正身，对实体声称的身份进行唯一识别，以便验证其访问请求、保证信息来自或到达指定的源和目的。

IT 青年·2025-01-22 13:51

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

Python识别处理验证码技术详解

目录一、验证码的种类二、OCR技术简介三、使用OCR技术识别验证码1.安装所需库2.下载和处理验证码图片3.使用OCR进行识别4.完整代码示例四、处理复杂验证码五、案例：识别古诗文网验证码六、总结验证码作为一种常见的安全手段

傻啦嘿哟·2025-01-22 12:43

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla

皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

python之.pyc文件

计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。

diantuge7474·2025-01-22 11:35

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。

码事漫谈·2025-01-22 11:34

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现项目概述与调整

项目研究目的与创新点复述1.1.1.研究目的本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别

XLYcmy·2025-01-22 11:04

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。

Francek Chen·2025-01-22 11:34

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。

IT古董·2025-01-22 11:33

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。

2401_89759264·2025-01-22 11:02

动态规划，蒙特卡洛，TD,Qlearing,Sars,DQN,REINFORCE算法对比

动态规划的步骤识别子问题：定义问题的递归解法，识别状态和选择。确定DP数组：确定存储子问题解的数据结构，通常是数组或矩阵。确定状态转移方程：找出状态之间的关系，即状态转移方程。

青椒大仙KI11·2025-01-22 11:00

深度学习从入门到精通：全面指南

《深度学习从入门到精通：全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通：全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分：深度学习基础入门第1章：深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第

AI天才研究院·2025-01-22 10:25

银行风险系统的全面解析：功能作用与系统间的互联互通

一、主要功能风险识别：系统首先识别在业务开展中可能会面临的各种风险。这通常涉及对客户信息、市场情况、交易数据等多维度信息的综合分析。

菁英猎人职业教育·2025-01-22 10:53

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像（T2I）扩散模型视频生成/预测文本到视频（T2V）生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图

好评笔记·2025-01-22 10:21

【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

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·2025-01-22 09:21

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

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屿小夏·2025-01-22 09:48

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。

Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。在卷积神经网络中，加入注意力机制能够有效增强特征提取能力，减少冗余信息的干扰，尤其在处理复杂图像时，能够提升网络的表现。在本教程中，我

T0uken·2025-01-22 07:03

网络创业理论与实践(网络通识）

A、电子商务B、移动互联网创业C、自媒体创业D、劳务技术创业网E、自营网站我的答案：ABCDE【判断题】全球创业教父认为创业不仅仅是对机会的识别和把握。

17是个小小菜·2025-01-22 07:03

单片机AT32代码移植后芯片烧录一次后，无法再次烧录

最近工作中在移植AT32代码的时候遇到一个现象：现象描述：使用官方开发板调试好代码后准备移植到项目用的同款芯片板子，第一次连接后keil能够识别到芯片，但是第二次准备烧录时，芯片怎么都识别不出来。

GivemeAK·2025-01-22 06:24

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络

Super_Whw·2025-01-22 05:48

Zerox：AI驱动的万能OCR工具，精准识别复杂布局并输出Markdown格式，支持PDF、DOCX、图片等多种文件格式

微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花快速阅读功能：支持零样本OCR识别，兼容PDF、DOCX、图片等多种格式文件。技术：基于GPT-4o-mini模型，能够处理复杂布局文档，输出Markdown格式结果。

蚝油菜花·2025-01-22 04:14

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。

Jackie_AI·2025-01-22 04:43

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目

2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一

网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础

小仇学长·2025-01-22 01:48

【水果识别】SVM水果成熟检测系统（含苹果香蕉橙子）【含GUI Matlab源码 11052期】含报告

Matlab武动乾坤博客之家博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；座右铭：行百里者，半于九十。代码获取方式：CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理（进阶版）⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤，更多资源等你来！！⛄一、SVM水果成熟检测系统SVM（支持向量机）水果成熟检测系统的原理和流程如下：原理：1SVM是一种监督学习算

Matlab武动乾坤·2025-01-22 00:11

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。

用心去追梦·2025-01-21 22:58

深度学习中超参数

深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。

fengbingchun·2025-01-21 22:54

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