深度学习项目实战第3页

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

Android-Jetpack架构组件（二）带你了解Lifecycle，给2021的移动开发一些建议

OverrideprotectedvoidonPause(){super.onPause();myPresenter.onPause();}}classMyPresenter{《Android学习笔记总结+最新移动架构视频+大厂安卓面试真题+项目实战

flutter架构师·2024-09-10 17:06

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

遥感小萌新·2024-09-10 16:32

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

yueguang8·2024-09-10 16:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

总结50位大咖运营项目实战经验，这5大条件缺一不可，实用所有行业

文：轻腾创者圈子不同，认知不同。思维不同，行为所异。一位大咖在他的博客中说：想要学习一项技能，最好的方法就是选择这个行业比较优秀的人对标，然后把他们所有的朋友圈及文章文案，全部从头到尾研究一篇。不得不说，从这句话，我真实的去学习和研究很多大咖他们的内容，确实学到不少东西。每一次学习，都可以从中吸取自己想要的内容，然后自己总结应用，就可以形成自己的体系。今年我至少有总结过50位大咖运营项目的实战经验

1bdcc660f394·2024-09-10 13:35

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-10 08:14

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

SprinBoot+Vue动漫交流与推荐平台的设计与实现

3.1Controller3.2Service3.3Dao3.4application.yml3.5SpringbootApplication3.5Vue4数据库表设计5文档参考6计算机毕设选题推荐7源码获取1项目介绍博主个人介绍：CSDN认证博客专家，CSDN平台Java领域优质创作者，全网30w+粉丝，超300w访问量，专注于大学生项目实战开发

赵广陆·2024-09-09 20:44

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

阿里云云栖号·2024-09-09 19:03

WebView交互架构项目实战（三），androidstudio地图开发

不过根据官方文档，AppCache已经不推荐使用了，标准也不会再支持。现在主流的浏览器都是还支持AppCache的，以后就不太确定了。同样给出Android端启用AppCache的代码。WebViewmyWebView=(WebView)findViewById(R.id.webview);WebSettingswebSettings=myWebView.getSettings();webSett

wq221aas·2024-09-09 19:02

WebView交互架构项目实战（三），史上超级详细

returnsplashTargetPath+“/”;}***1：常用JS本地化及延迟加载*******资源等文件(不需要更新)本地存储，在需要的时候直接从本地获取。哪些资源需要我们去存储在本地呢，当然是一些不会被更新的资源，例如图片文件，js文件，css文件，比预加载更粗暴的优化方法是直接将常用的JS脚本本地化，直接打包放入apk中。比如H5页面获取用户信息，设置标题等通用方法，就可以直接写入一

m0_66264881·2024-09-09 18:57

Django5+Vue3:OA系统前后端分离项目实战-后端登录功能实现(7)

Django5+Vue3系列文章前言本节开始，全文仅对会员开放。若点赞和收藏数量超过100，全文将免费开放。此项目采用Django框架的5.0.7版本进行开发。Django5.0支持的Python版本为3.10、3.11和3.12。OA系统系列文章将持续更新，直至项目的Docker部署阶段。专栏链接:~快捷传送门:留个赞再走呗!~个人博客:~所有文章尽在简客免费阅读~文章目录目录Django5+V

Fender的web学习路程·2024-09-09 17:48

WebView交互架构项目实战（三）：多进程WebView使用实践

prompt(“settitle”,JSON.stringify(params))},‘params’:{},‘callback’:function(res){}},}catch(e){alert(‘demo.jserror:’+e);}varreadyEvent=document.createEvent(‘Events’);readyEvent.initEvent(‘JSBridgeReady’

2401_84433924·2024-09-09 17:16

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

基于深度学习的结构优化与生成

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f

2401_84003733·2024-09-09 12:42

Python实用技巧: 获取后缀名(扩展名) 或文件名

)或文件名个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文，分享更多关于深度学习

高斯小哥·2024-09-09 12:41

项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(6)---UI 结构及与service互动

目录背景技术问题描述Jinja2概述特性问题解决手段问题1问题2问题3代码实现前端代码python代码解释页面展示home上传视频搜索视频背景通过1-5我们已经搭建好完整的后台功能，service，及准备与UI交互的路由及接口。下面就是UI部分的搭建。UI部分，这次我选择了Flask作为搭建载体，他的使用非常方便，router清晰，调用也非常简洁。不再需要tomcat等单独的container运行

PhoenixAI8·2024-09-09 10:01

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

专栏介绍：YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

基于深度学习的动态场景理解

基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

《学习共同体走向深度学习》促进学生深度学习的课堂变革方案11--18

深度学习是一种高度沉浸，不断持续深化、不断拓展延伸的学习方式。1.课堂愿景的确立：保证每一位学生都能投入高品质的深度学习让每一个学生都拥有真实的、高品质的学习权利。

吉林付巍巍·2024-09-09 02:48

HALCON 错误代码 #7709

前言最近在研究halcon的深度学习，在环境配置上花了不少的功夫搞定，结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误，报7709，折腾了三天才解决。

聪明不喝牛奶·2024-09-08 23:41

python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统

基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向，如正面、负面或中性，为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态

什么任性·2024-09-08 21:32

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战

计算机源码社·2024-09-08 19:51

Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用

1.Transformer框架Transformer是一种基础的深度学习模型架构，由Google于2017年提出。它引入了注意力机制（Self-Attention）

Funhpc_huachen·2024-09-08 17:38

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。

深度之眼·2024-09-08 17:03

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

AI智能电销机器人的优势是什么，有什么特点？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

VO_794632978·2024-09-08 15:54

详解python中的pandas.read_csv()函数

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2024-09-08 15:24

在国产平台上Flak Web应用开发

木合塔尔·沙地克所著的《FlaskWeb应用开发项目实战基于Python和统信UOS》一书，为在统信UOS上进行FlaskWeb应用开发提供了宝贵的指导和实战案例。

Botiway·2024-09-08 13:07

深度学习中的正则化技术：防止过拟合

引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势，通过智能体与环境的交互，使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

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