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深度学习项目经验tips
『论文阅读|利用
深度学习
在热图像中实现无人机目标检测』
利用
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在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4
Dymc
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2024-02-20 06:42
深度学习
目标检测
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论文阅读
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无人机
超级链接
链接:链接文本属性target百度在新窗口打开链接跳出框架在HTML文档中插入ID:有用的提示部分在HTML文档中创建一个链接到"有用的提示部分(id="
tips
")":访问有用的提示部分或者,从另一个页面创建一个链接到
convertible
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2024-02-20 05:16
冥想
提升幸福感的5个
tips
:第一,写一张感恩清单。桑托斯建议学生写下他们感恩的事,每晚都写,持续一周。这将成为他们的感恩清单。“可能听起来很简单,但是我们已经看到那些坚持这么做的学生确实更幸福。”
友萍
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2024-02-20 05:21
机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
GRU模型随着
深度学习
领域的快速发展,循环神经网络(RNN)已成为自然语言处理(NLP)等领域中常用的模型之一。但是,在RNN中,如果时间步数较大,会导致梯度消失或爆炸的问题,这影响了模型的训练效果。
Dr.Cup
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2024-02-20 05:43
机器学习入门
机器学习
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人工智能
vue项目总结
学习前端知识大概是三个月了吧,都是跟着b站的视频学的,学了基本三件套,然后学了vue框架,由于自己没有关于前端的
项目经验
,所以就在b站找了个项目跟着做,花了大概一个月时间做完了,也成功部署上线了。
纯纯小白打码人
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2024-02-20 05:36
记录
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数据仓库、大数据平台、数据中台的区别
层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷:顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台;平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,
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000X000
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2024-02-20 05:30
数据中台
我该建数仓、大数据平台还是数据中台?看完脑子终于清醒了
层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷:顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台;平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,
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zl1zl2zl3
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2024-02-20 05:30
大数据
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《深入浅出OCR》第八章:文档处理多模态预训练
面向对象:本篇前言知识主要介绍
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知识,全面总结知知识点,方便小白或AI爱好者学习基础知识。
GoAI
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2024-02-20 05:53
深入浅出OCR
深度学习
ocr
人工智能
计算机视觉
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表格识别
Java和人工智能哪个好?
而在人工智能领域,像机器学习工程师、
深度学习
工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的
华清远见成都中心
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2024-02-20 04:50
java
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开发语言
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疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
目录什么是
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的基本原理和算法
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的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向
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是一种基于神经网络的机器学习方法
Srlua
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2024-02-20 04:54
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杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |
点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|
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|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯
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2024-02-20 03:01
深度学习
YOLO
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GPT-4
[计算机网络]
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传输层TCP协议
博客主页:从零开始的-CodeNinja之路⏩收录专栏:
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传输层TCP协议欢迎大家点赞评论收藏⭐文章[计算机网络]
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传输层TCP协议前提概括一:TCP协议段格式二:确认应答三:超时重传四:连接管理五
从零开始的-CodeNinja之路
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2024-02-20 02:36
计算机网络
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网络协议
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技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下
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技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法。观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题,如过拟合或欠拟合。
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2024-02-20 02:59
深度学习技巧应用
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深度学习
是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
五行缺你94
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2024-02-20 02:58
笔记
深度学习
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顾险峰:当
深度学习
遇到3D
本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与
深度学习
融合的相关知识。2019年10月底11月初,国际计算机视觉大会(ICCV2019)在韩国首尔举行,参会学者多达七千五百多人,创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟
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顾险峰:当深度学习遇到3D
Michael Bronstein 最新几何
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综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
且看几何
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。
人工智能与算法学习
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象(无论是人、粒子还是原子)。
人工智能学家
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2024-02-20 02:55
大数据
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机器学习
一周(2020.12.04-12.11)践行收获
一、
深度学习
日历软件。第一,点搜问,多点点,搜寻一下,不懂再问。第二,分组,不用太多,大类就好,免得陷于焦虑。第三,哪些进入日历。
常新美
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2024-02-20 02:16
仰望天空,脚踏实地
当你阶段性取得一定业绩时,应该多看看别人的“失败案例”,你会发现成功只是暂时的,偶然的,但失败大多数是相通的,研究失败可以做到“防范于未然”,当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”,让自己深度历练,
深度学习
一阳归来
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2024-02-20 01:35
深度学习
-图解反向传播算法
什么是正向传播网络?前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构,每一层神经元仅与下一层的神经元全连接,通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性,让网络具有更强的表征能力,也就是说,能解决的问题更多,但随之而来的数量庞大的网络参数的训练,一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播?反向传播(Backpropagationalgorithm)全称“误差反向传播”,是在深度神经网络中,
AI_王布斯
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深度学习
算法
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深度学习
之反向传播算法的直观理解
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之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法?
Stark0x01
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1
温柔了岁月.c
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机器学习
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回归
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logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
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之梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
温柔了岁月.c
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机器学习
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python
深度学习
梯度下降算法
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之反向传播算法(backward())
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
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算法
人工智能
深度学习
基础 叁:反向传播算法
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
白拾Official
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2024-02-20 01:56
#
深度学习
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算法
网络
深度学习
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之反向传播算法
反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
温柔了岁月.c
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中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据,而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不
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React(五)—— 生命周期
编写今天文章之前带给大家的就是,我编写的绝大多数都是基础,因为自己也是重新学习了React也没有
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,很多坑以及很多方法是极其不熟练的,希望大家之后能找一些书深入学习React的生命周期与Vue的生命周期
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多模态推荐系统综述
它们集成了各种
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实践案例|孟宪超:基于隐语
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2021-01-16 Python百日打卡学习自【夸可编程】
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王老师认为,未来课程发展趋势是——指向有意义的
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我擅长在JavaWeb、SSH、SSM、SpringBoot等框架下进行项目开发,具有丰富的
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tip1:强制性减少进食间歇性禁食法IntermittentFasting(IF);每天有八小时的进食窗口期,在其余16小时保持禁食。并不是因为16小时的禁食,如何影响激素分泌让你瘦下来;而仅仅因为,强制性的减少一顿或两顿饭,你的每日总热量摄入减少了。图片发自App所以不用刻意禁食,只要每天少吃一顿饭,就可以了。tip2:直觉进食法直觉进食法不用计算卡路里,不用禁食,唯一的要求,是在你饿的时候才吃
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