深度学习：乳腺检测分类

NLP_jieba中文分词的常用模块

把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架
Hiweir ··2024-09-13 12:48

软考架构-架构风格

架构设计的核心问题是能否达到架构级的软件复用架构风格定义了用于描述系统的术语表和一组指导构架系统的规则二、风格分类架构风格考点说明数据流-批处理传统编译器，每个阶段
zyhJhon·2024-09-13 12:45

复盘我的2022

这一年，我们经历了最萧条的经济环境，做了最多的核酸检测，孩子们上了最长时间的网课。即使是多年以后，我们也都会记得，在这一年我们经历了什么。
李楠lucia·2024-09-13 11:47

Python OpenCV精讲系列 - 高级图像处理技术（五）

通过系统化的课程设计，从基础概念入手，逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。
极客代码·2024-09-13 11:11

Java中的数组和字符串

文章目录数组一维数组创立默认值转型多维数组可变长参数基本格式应用字符串String类StringBuilder类裁剪正则表达式检测数组数组类型本身也是类，即使是基本类型的数组也是以对象形式存在的，并不是基本数据类型一维数组
RenX000·2024-09-13 11:40

百行代码复现扩散模型-基于线性回归

文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。
李新然·2024-09-13 10:07

MySQL之DQL简单查询

2.SQL语言分类SQL语言可分为如
忧郁的西红柿·2024-09-13 10:36

大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了

它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。
黑客-雨·2024-09-13 10:05

【时时三省】tessy 单元测试 && 集成测试 专栏 文章阅读说明

目录1，关于更新2，关于文章阅读3，关于文章分类1，单元测试2，集成测试3，通用便捷操作4，编译问题集锦5，需求管理6，CTE的使用7，tessy自动化执行用例----通过bat命令行接口山不在高，有仙则名
时时三省·2024-09-13 10:05

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?
Efred.D·2024-09-13 08:55

猝不及防

回电话得知，郑州今天出现疫情，哥哥需要我的核酸检测报告。事情就是这么奇妙，趁着疫情间隙，回去看看爸爸，没想到一走又有疫情。不用吃饭，第一时间赶到医院做核酸检测，分别给大家一个交代。
越清燕成·2024-09-13 08:01

巴厘岛游记

他不听，任性地拉着我看电影，结局就是第二天早上两人慌慌张张地倒腾行李，还好我之前分类存放，不至于忘记东
霞光和蓝天·2024-09-13 08:30

Python中用于从图像中提取文本的8大OCR库

从谷歌强大的Tesseract到EasyOCR时髦的深度学习，这些库能够做一些非常了不起的事情。让我们来看看Python中的OCR库，了解这些库是如何将图像转换成可读文字的吧！
woshicver·2024-09-13 08:51

新冠感染

，我早上还早起去跳绳，嗓子稍微有些许的不舒服，我就以为是感冒的前兆，于是我喝了999，直到越发有点冷，力气在逐渐消失，下午我就去做了核酸，两条腿也是凭着仅有的力气支撑整个核酸检测，我回家里，就开始昏睡，
O_o咕咚·2024-09-13 06:40

机器学习与深度学习的区别

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别
eqa11·2024-09-13 06:11

搭建Java集成开发环境IntelliJ IDEA

IntelliJIDEA由JetBrains公司开发，以其强大的代码自动补全、动态语法检测、重构功能以及对各种主流框架和前沿技术的深度支持而闻名。以下将详细介绍如何搭建Java集成开发环境Intel
Good_tea_h·2024-09-13 06:11

景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新

•图像标注：对象检测、语义分割、关键点标注、多边形标注等。•
景联文科技·2024-09-13 06:36

计算机视觉中的数据增强方法总结

本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，RandomErasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask
CV技术指南(公众号)·2024-09-13 05:57

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
FL1623863129·2024-09-13 05:57

牛客Verilog语法刷题Day 1

校验器的输入是由原始数据位和校验位组成对于奇偶校验，若合法编码中奇数位发生了错误，也就是编码中的1变成0或0变成1，则编码中1的个数的奇偶性就发生了变化，从而可以发现错误，但不能检测出是哪些位出错。
SAChemAdvance·2024-09-13 03:47

BACKGROUND ON THE ISSUE

问题背景想想几个一般的标题，在这个标题下这个问题可能的分类。例如，如果问题涉及刑事调查，标题可能是“犯罪”、“犯罪学”、“警察”和一种或多种特定类型的犯罪，如“入室盗窃”。
Reiko丶·2024-09-13 02:55

基于VGG的猫狗识别

由于猫和狗的数据在这里，所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理：importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL
卑微小鹿·2024-09-13 02:11

分类算法可视化方法

可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。
dundunmm·2024-09-13 02:39

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
bw876720687·2024-09-13 02:06

nginx平滑升级与回滚

华子目录升级实验环境准备测试内容准备实验要求实验步骤1.解压包2.检测1.26版本的环境3.make编译4.备份之前的`nginx`启动脚本5.将1.26中的nginx启动脚本覆盖掉1.24中的6.
^～^前行者～～～·2024-09-13 01:31

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。
可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

即时通讯技术文集（第16期）：IM架构设计技术精选(第一部分) [共17篇]

为了更好地分类阅读52im.net总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第16期。
jackjiang20212·2024-09-13 00:12

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。
qq1744828575·2024-09-13 00:25

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

MATLAB车牌定位和识别系统

以下是一种可能的实现步骤：车牌定位：使用图像处理技术（如边缘检测、区域生长或颜色分割）来检测图像中的车牌区域。使用形态学操作来排除不符合车牌形状的区域。对车牌区域进行裁剪或调整大小，以便后续的识别。
清风明月来几时·2024-09-12 23:19

MATLAB车牌识别系统

以下是一个基本的MATLAB车牌识别系统的工作流程：图像预处理：首先，将输入的图像进行预处理，包括灰度化、高斯平滑、边缘检测等操作，以提高后续的车牌定位和字符识别的准确性。
清风明月来几时·2024-09-12 23:19

过年必备仪式：清扫

整理，清扫，改分类的分类，还清理的清理。就像写工作总结似的，把平时有用的没用的整理整理，擦拭擦拭。没有的，短缺的必须品给补齐。打扫得过程中，总能找到丢了很久的物件儿。
甜甜sweet·2024-09-12 23:37

2.12 UITapGestureRecognizer手势之双击 [iOS开发-Xcode教程]

image2.本节课将为您演示，如何给视图对象添加手势，使视图对象能够检测到手指的双击操作。首先在一个空白项目中，打开视图控制器的代码文件。image3.接着开始编写代码，实现这项功能。
互动教程网·2024-09-12 22:02

R-Drop pytorch实现

Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。
warpin·2024-09-12 21:39

Java反射语法

1.2获取Class类对象的三种方式【应用】三种方式分类类名.class属性对象名.getClass()方法Class.forName(全类名)方法示例代码publicclas
精进攻城狮@·2024-09-12 21:36

多道程序设计和分时

分类：（3类）多道程序设计分时简单批处理一些其他补充1多道程序设计1.设计起因：单用户通常不能总使cpu和设备在所有时间都忙碌。
yanlingyun0210·2024-09-12 20:03

机器学习实战笔记5——线性判别分析

机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析
绍少阿·2024-09-12 20:32

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。
量子-Alex·2024-09-12 20:32

#每天一本书+一页笔记# 1588《新东方名师这样学英语》

#一生一万本计划#10000/1588【阅读日期】20220722【书名】新东方名师这样学英语【作者】《新东方英语》编辑部【关键词】英语学习经验【分类】学习方法，英语【简评】本书由新东方出品，书中文章精选自
May终身阅读者·2024-09-12 18:28

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机

目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
格图素书·2024-09-12 18:49

2020-10-27

课文得读得背得检查，要交流资料要理解课文内容要检测效果，是好文是美文是文言文需默写。
与美好同行·2024-09-12 17:39

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的
我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。
zjwreal·2024-09-12 17:13

【笔记】自然语言处理NLP---概论

1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习
xhanZ·2024-09-12 17:10

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

一维数组 list 呢 ，怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。
zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网
幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

（日更第118天）把要做的事情记录下、计划好、流程化

最近自己一直在思考如何解决这个问题，把自己思考的几点想法与朋友们分享一下：有以下四个步骤：记录、分类、排序、执行。
水云川流·2024-09-12 15:50

python实现快速幂

如果使用循环来计算显然效率是很低的以下有三种方法实现快速幂方法一，python自带函数pow(a,b,mod)，其中a为底数，b为指数，mod是对该数取模，mod参数有时候可以不传a=pow(5,9)方法二，利用递归实现快速幂，该方法需要注意分类讨论
Ronaldinho Gaúch·2024-09-12 15:59

基于STM32F407实现土壤湿度检测

土壤湿度传感器它利用电磁脉冲原理、根据电磁波在介质中传播频率来测量土壤的表观介电常数,从而得到土壤相对含水量。代码流程1.看原理图确定GPIO与ADC通道PA5，ADC1IN52.配置GPIO为模拟模式3.ADC初始化a.结构体申明ADC_CommonInitTypeDefb.时钟使能c.结构体配置d.初始化4.ADC通道初始化a.结构体申明ADC_InitTypeDefb.结构体配置c.初始化5
Yu.y1·2024-09-12 15:27
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