深度学习：搜索推荐第71页

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练我们对深度学习的直觉。（说明）：除非指令中明确要求使用，否则请勿在代码中使用循环（for/while）。

叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

竞赛保研基于机器视觉的行人口罩佩戴检测

近些天来，旷视、商汤、海康、百度都多家科技公司研发出了带有AI人脸检测算法的红外测温、口罩佩戴检测等设备，依图、阿里也研发出了通过深度学习来自动诊断新冠肺炎的医疗算法。

iuerfee·2024-01-04 21:37

基于Python的车牌识别

展示车牌识别是计算机视觉的经典任务，通过图像技术对车牌处理、定位和识别单张图片的车牌识别：视频信息中的车牌识别：项目实现较为简单，文末有全部代码，也可以在这里下载：车牌识别2.hyperlprHyperlpr是基于深度学习的车牌识别库

听风吹等浪起·2024-01-04 21:28

[源码和文档分享]深度学习算法实验平台网站的设计与实现

本文课题构建一个深度学习算法实验平台，是为颈动脉医疗图像深度学习识别斑块提供服务的。

ggdd5151·2024-01-04 21:08

【2024计算机专业毕设免费必过选题】计算机科学/软件工程/大数据等专业最新毕设题目总结、24级毕业生必看选题免费详细讲解、题目不同、难度不同、选好题目很关键。

Python方向：flask/django框架web开发，机器学习、深度学习、python数据分析可视化等方向。微信小程序方向

跟着AI学编程·2024-01-04 21:20

追寻是幸福的

此次会议研讨主题是“中学语文深度教学与深度学习”。何谓“深度教学”？华中师范大学教授，全国首倡“深度教学”理念的郭元祥这样诠释深度教学。深度教学是完整的、深刻的、全面的知识教学。

燕燕于飞_·2024-01-04 21:40

探索大模型语言（LLM）科技的革新

一、大模型语言技术的兴起近年来，随着深度学习技术的不断发展，大模型语言技术也取得了显著的进步。这种技术通过构建大规模的语言模型，使机器能够理解和生成人类语言，进而实现自然语言处理（NLP）任务。大

猴哥是肖鸿·2024-01-04 21:38

论“修身、齐家、助人、益天下”的人生哲学

在30岁那年，我开始深度学习国学和传统文化，并深度思考人生的价值和意义，然后我创立了“平衡人生工程理论”，确立了人生九大需求，以自我实现贯穿始终，以完美人生、圆满人生、幸福人生、成功人生、平衡人生为人生终点

平衡人生工程师·2024-01-04 21:06

深度学习实战第11章代码

安装cassandra.cqltypes包查看这个issue。https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code/issues/27解决方案：导入一下包fromcassandra.cqltypesimportBytesTypefromdiskcacheimportFanoutCache,Disk,corefromdiskcache.co

haithink·2024-01-04 20:53

imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅

文章目录引言前期回顾代码示例小结结尾引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。

高斯小哥·2024-01-04 20:43

基于深度学习的车型检测系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov5 yolov5主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM、CA等） 2.修改可变形卷积（DySnake-主干c3替换、DySnake-所有c3替换）数据集：网上下载的数据集，大约9850张左右，详细介绍见数据集介绍部分。以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可

Python图像识别·2024-01-04 20:36

基于深度学习的车型检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov8 yolov8主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM等） 2.修改可变形卷积（DySnake-主干c3替换、DySnake-所有c3替换）数据集：网上下载的数据集，大约10000张左右，详细介绍见数据集介绍部分。以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为

Python图像识别·2024-01-04 20:06

torch.load() 、torch.load_state_dict() 详解

‍个人简介：深度学习图像领域工作者总结链接：链接中主要是个人工作的总结，每个链接都是一些常用demo，代码直接复制运行即可。

Python图像识别·2024-01-04 20:05

基于深度学习的垃圾检测与分类系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov8 yolov8主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM等） 2.修改可变形卷积（DySnake-主干c3替换、DySnake-所有c3替换）数据集：网上下载的数据集，大约5000张左右，详细介绍见数据集介绍部分。以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您

Python图像识别·2024-01-04 20:05

大创项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

laafeer·2024-01-04 20:35

基于深度学习的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、yolov8、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov8 yolov8主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM等） 2.修改可变形卷积（DySnake-主干c3替换、DySnake-所有c3替换）数据集：网上下载的数据集，详细介绍见数据集介绍部分。以上是本套代码的整体算法架构和对目标检测模型的修改说明，这些模型修改可以为您的毕设、作业等提供创

Python图像识别·2024-01-04 20:04

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章迁移学习全面指南：概念、项目实战、优势、挑战迁移学习：该做的和不该做的事深度学习不得不会的迁移学习TransferLearning谷歌最新的PlaNet对强化学习以及迁移学习的意义及启发迁移学习时间序列分类如何提高强化学习的可靠性

城市中迷途小书童·2024-01-04 20:11

Time-series forecasting with deep learning: a survey

人们开发了许多深度学习架构来适应不同领域的时间序列数据集的多样性。在本文中，我们调查了一步前进和多水平时间序列预测中使用的常见编码器和解码器设计，描述了如何将时间信息纳入每个模型的预测中。

流浪的诗人，·2024-01-04 19:54

搜索与人工智能

.博弈树与剪纸、零和博弈，极大极小策略博弈树与搜索，α与β剪枝以及著名的计算机博弈的例子2.启发式搜索启发式函数，启发式搜索过程，3.人工智能与机器学习人工智能发展历程，专家系统，机器学习，神经网络与深度学习

码海串游·2024-01-04 18:57

A Deep Learning-Based Remaining Useful Life Prediction Approach for Bearings 基于深度学习的轴承剩余寿命预测

ADeepLearning-BasedRemainingUsefulLifePredictionApproachforBearings基于深度学习的轴承剩余寿命预测目录ADeepLearning-BasedRemainingUsefulLifePredictionApproachforBearings

兔子牙丫丫·2024-01-04 18:52

如何在深度学习中使用自动混合精度训练

为什么使用混合精度深度学习?随着深度学习(DL)领域的进步，关于DL模型的混合精度训练的讨论也出现了类似的增长。

张博208·2024-01-04 18:20

浅谈深度学习混合精度训练

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！作者丨Dreaming.O@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/103685761编辑丨极市平台本文主要记录下在学习和实际试用混合精度过程中的一些心得总结和建议。01.前言以前一直看到不少混合精度加速模型训练的工作，受限于手上没有Volta架构的GPU。体验工作也就只能作罢。但是最近成功申请下

机器学习与AI生成创作·2024-01-04 18:20

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。

思考的小猴子·2024-01-04 18:03

关于：大模型的「幻觉」

由于近年来深度学习和神经网络的发展，出现了越来越大规模的模型，如GPT-3和BERT等。这些大模型在许多领

91888888·2024-01-04 18:58

debian 9-GeForce GTX 1060-nvidia-docker 安装深度学习环境

之前训练模型一直用的是师兄装好的工作站。这不用喜人的价格收购了一台工作站，debian系统，配备了1张1060卡，16GB内存，4核i5。虽然有点不上档次，但是也比CPU跑的快点，用来做尝试没有问题了。开始环境安装吧！环境安装介绍安装之前去官网上查一下需要什么版本的cuda和cudnn显卡驱动安装去官网下载对应的驱动程序https://www.nvidia.cn/Download/index.as

鱼香土豆丝·2024-01-04 17:52

李宏毅深度学习(三):语言模型

最近看了李宏毅老师的深度学习视频课程，真的是讲得十分细致，从头到尾看下来一遍，对深度学习模型有了一个基本的认识，趁着脑子还能记着一些东西，赶紧把学到的东西记录下来，以备后用。

文哥的学习日记·2024-01-04 16:47

雪兽软件·2024-01-04 16:07

吴恩达深度学习intuition

这里是看吴恩达课程的一些记录和联想（因为以前听过，因此不会很细致，只做个人记录）课程链接首先提到trainingset,validationset(devset)，testset的分割问题。老师提到，最常用的划分方法传统方法是三七分（也就是training70%，validation+test30%，一般而言validation20%test10%），同时，这也是应对数据集不太大的时候的方法。也可

Karen_Yu_·2024-01-04 16:11

时空图卷积网络STGCN用于交通预测的深度学习框架python程序源代码+设计文档

时空图卷积网络：一个用于交通预测的深度学习框架摘要及时准确的交通预测是城市交通控制和诱导的关键。

yushibing717·2024-01-04 16:03

深度学习中的泛化能力是什么意思。

问题描述：深度学习中的泛化能力是什么意思。问题解答：在深度学习中，泛化能力（GeneralizationAbility）指的是模型在处理未见过的、新样本时的表现能力。

神笔馬良·2024-01-04 15:21

Modeling Trajectories with Recurrent Neural Networks阅读准备知识

在深度学习里，第二范式代表权重的平方||W||2（2是上标）。与之对应的第一范式则是权重绝对值|W|l1-norm：曼哈顿距离，可以理解为绝

FD_Rookie·2024-01-04 14:45

【深度学习：（Contrastive Learning）对比学习】深入浅出讲解对比学习

在本综合指南中，我们将探讨：【深度学习：（ContrastiveLearning）对比学习】深入浅出讲解对比学习什么是对比学习？监督对比学习（SCL）自监

jcfszxc·2024-01-04 14:08

竞赛保研基于机器视觉的手势检测和识别算法

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的手势检测与识别算法该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-01-04 12:45

大模型周报丨微软发布GPT-4V报告，MiniGPT-5不仅续写还配图，内附AMiner AI综述

这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。2022年底，OpenAI推出的基于GPT-3.5的大型语言模型ChatGPT，由于

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2024-01-04 12:11

jetson agx xavier：从亮机到yolov5下tensorrt加速

深度学习嵌入式硬件arm开发armpython重要的下载资源链接放在前面：jetpack4.5资源主要内容记录在了自己的石墨文档里，自己习惯性地修改起来比较快，可能后续小修小改在那边更新。

baidu_huihui·2024-01-04 12:05

动手学深度学习之卷积神经网络之池化层

池化层卷积层对位置太敏感了，可能一点点变化就会导致输出的变化，这时候就需要池化层了，池化层的主要作用就是缓解卷积层对位置的敏感性二维最大池化这里有一个窗口，来滑动，每次我们将窗口中最大的值给拿出来还是上面的例子，这里的最大池化窗口为2*2填充、步幅和多个通道这里基本与卷积层类似，与卷积层不同的是，池化层不需要学习任何的参数平均池化层与最大池化层不同的地方在于将最大操作子变为平均，最大池化层是将每个

baidu_huihui·2024-01-04 12:35

机器学习常用算法模型总结

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习

几窗花鸢·2024-01-04 12:23

李沐机器学习系列3---深度学习计算

1层和块1.1定义块用class表示层，并只需要实现构造函数和前向传播函数classMLP(nn.Module):#用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。#这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）super().__init__()self.hidden=

expectmorata·2024-01-04 12:53

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。imageimage不得不说，相对于pytorch来说，tensorflow对各个系统的支持真的很完善，无论是各种平台还是各个版本都有对应的预编译安装包，官方文档也很详细（但不代表没有坑image，详见下文），是工程化不错的选择。而pytorch代码更pythonic，所以最新的模型和算法很多都

bluishfish·2024-01-04 11:18

AI：107-基于深度学习的图像识别—详细讲解

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的图像识别—详细讲解深度学习在图像识别领域的探索与应用随着人工智能技术的不断发展，深度学习在

一见已难忘·2024-01-04 11:12

AI：108-基于深度学习的通信干扰抑制技术研究

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的通信干扰抑制技术研究随着通信技术的迅猛发展，通信系统在不断进步的同时也面临着越来越严峻的通

一见已难忘·2024-01-04 11:05

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

张量拼接4.张量索引与切片重要的张量处理方式5.张量转置6.矩阵乘法7.元素级乘法8.求和9.平均值张量:数学和统计功能10.标准差11.最大值12.最小值13.绝对值14.指数运算15.对数运算张量:深度学习方面的操作

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

当然,在Pytorch中,转换函数的意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:47

提高学习力的两大方法：深度学习和关联。|认知觉醒04

01深度学习，让成长更有效率。

正在转型的菜小资·2024-01-04 10:16

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

深度学习模型通常具有很强的复杂性，并提出数百万甚至数十亿个可训练的参数。这就是为什么在现代使用加速技术来减少训练时间至关重要的原因。

无水先生·2024-01-04 09:13

【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全

原创文，转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线吴恩达老师的《机器学习》课程，B站链接：（https://

嵌小超·2024-01-04 09:11

吴恩达DeepLearningAI课程学习资源和课程总结

一、学习资源：吴恩达老师的DeepLearningAI课程分为5门课程：神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经项目和序列模型。目前主要学习了前四门课程，遂做一些总结。

李大文·2024-01-04 09:39

深度学习的一点学习笔记（CNN相关）

前沿CNN方面从理解上和实际操作上，感觉都比RNN要方便不少，而且CNN的参数更少，研究者更多，所以CNN的介绍和变形也稍微容易理解一点。因为是学习笔记，估计唯一看的人是我自己，我就忽略一些CNN的基础部分，比如什么是卷积，卷积如何操作，pytorch怎么实现卷积层，什么是池化层，pytorch怎么实现池化层等等。后面网络模型介绍部分的图片来源是伯禹AI，网站里面也有详细的介绍。如果有需要的，又不

Pagesns·2024-01-04 09:35

【深度学习】60题PyTorch简易入门指南，做技术的弄潮儿

1初识PyTorch1.1张量1.导入pytorch包importtorch2.创建一个空的5x3张量x=torch.empty(5,3)print(x)3.创建一个随机初始化的5x3张量x=torch.rand(5,3)print(x)4.创建一个5x3的0张量，类型为longx=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)print(x)5.直接从数组创建张量x=torc

风度78·2024-01-04 09:35

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