深度学习：搜索推荐第94页

PyTorch ： torch.cuda.amp: 自动混合精度详解

通常，深度学习中使用的精度为32位（单精度）浮点数，而使用16位（半精度）浮点数可以将内存使用减半，同时还可以加快计算速度。然而，16位浮点数的精度较低，可能导致数值下溢或溢出，从而影响训练结果。

北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:14

U-Net代码复现--train.py

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com

北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:44

Cell Systems | 深度学习开启蛋白质设计新时代

深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。最近，深度学习方法在蛋白质结构预测方面取得了重大突破，使我们能够得到数百万种蛋白质的高质量模型。

DrugAI·2023-12-17 18:11

Android Studio --- > [学习笔记]TCP(第2弹)、GridView、ScrollView

、CheckBox、ImageView、ListView、TCP的三次握手对上面回答的细解,并用JS伪代码,对TCP三次握手和四次挥手的简单实现.Android的基本了解到此篇结束,后续会根据具体情况深度学习

栗子好好吃·2023-12-17 17:51

大数据机器学习与深度学习——过拟合、欠拟合及机器学习算法分类

大数据机器学习与深度学习——过拟合、欠拟合及机器学习算法分类过拟合，欠拟合针对模型的拟合，这里引入两个概念：过拟合，欠拟合。过拟合：在机器学习任务中，我们通常将数据集分为两部分：训练集和测试集。

星川皆无恙·2023-12-17 17:49

TensorRT学习系列一：使用自定义网络构建和运行TensorRT模型

释放资源三、使用TensorRT运行(runtime)模型1.创建一个runtime对象2.反序列化生成engine3.创建一个执行上下文4.填充数据5.执行推理6.释放资源四、总结五、参考一、前言随着深度学习技术的发展

梦想的理由·2023-12-17 16:19

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution3dLayer 网络设定

深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer

机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习 | MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定

深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定目录深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定基本介绍参数描述网络创建学习总结参考资料基本介绍一维卷积层将滑动卷积滤波器应用于一维输入

机器学习之心·2023-12-17 15:33

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理1）数据集来源2）数据集内容3）数据集预处理2.模型构建1）定义模型结构2）优化损失函数相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型，使用Kaggle开源数据集，旨在提取图片中的用户特征，最终在移动端实现对不良驾驶行为的识别功能。首先，通过使用VGG-16网络模型，本项目能够深入学习和理解驾驶场景图像

小胡说人工智能·2023-12-17 15:36

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境Pycharm环境Android环境相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型，使用Kaggle开源数据集，旨在提取图片中的用户特征，最终在移动端实现对不良驾驶行为的识别功能。首先，通过使用VGG-16网络模型，本项目能够深入学习和理解驾驶场景图像中的特征。VGG-16是一种深度卷

小胡说人工智能·2023-12-17 15:06

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存1）模型训练2）模型保存4.模型生成1）模型导入及调用2）相关代码（1）布局文件（2）主活动类相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型，使用Kaggle开源数据集，旨在提取图片中的用户特征，最终在移动端实现对不良驾驶行为的识别功能。首先，通过使用VGG-16网络模型，

小胡说人工智能·2023-12-17 15:33

深度学习入门（五）：经典网络Alexnet实现

介绍AlexNet是一个深度卷积神经网络架构，于2010年代初在深度学习重新引起人们关注时发挥了重要作用。它因在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中获胜而闻名。

一个很菜的小猪·2023-12-17 14:55

深度学习常用数学知识

文章目录向量的内积a·bHadamard积a⊙b范数向量的内积a·b向量的内积也称为点积，用来计算两个向量之间的相似度。在数学上，两个向量的内积等于将一个向量投影到另一个向量上得到的长度再乘以两个向量之间的夹角的余弦值。使用PyTorch进行向量的内积计算非常简单，可以通过torch.dot()函数实现。以下是一个示例代码，计算两个向量的内积：importtorch#定义两个向量a=torch.t

算法黑哥·2023-12-17 14:32

用于解释非目标代谢组学数据的集成深度学习框架

摘要非定向代谢组学正获得广泛应用。数据分析的关键方面包括建模代谢网络的复杂活动、选择与临床结果相关的代谢物以及发现关键代谢途径以揭示生物学机制。数据分析中的一个关键障碍未得到很好解决，即数据特征与已知代谢物之间的匹配不确定性问题。鉴于实验技术的限制，数据特征的身份不能直接在数据中揭示。将特征映射到代谢物的主要方法是将数据特征的质荷比（m/z）与已知代谢物的理论值匹配。由于一些代谢物共享分子组成，同

hlllllllhhhhh·2023-12-17 14:55

【深度学习】注意力机制（六）

【深度学习】注意力机制（一）【深度学习】注意力机制（二）【深度学习】注意力机制（三）【深度学习】注意力机制（四）【深度学习】注意力机制（五）目录一、MobileVITv1二、MobileVITv2三、DAT

justld·2023-12-17 14:17

Python到机器学习再到深度学习：一条完整的人工智能学习之路

Python到机器学习再到深度学习：一条完整的人工智能学习之路引言第一部分：Python基础第二部分：机器学习基础第三部分：深入深度学习引言简短介绍Python在数据科学和机器学习领域的重要性。

twinkle 222·2023-12-17 13:58

使用bash文件运行的python深度学习项目如何调试

使用bash文件运行的python深度学习项目如何调试因为我是第一次调试这种用bash文件运行的项目，故记录以备以后查看。

zhilanguifang·2023-12-17 12:00

李宏毅机器学习2023课程记录(1)--课程介绍

注：这门课虽然叫做机器学习，但是李宏毅老师讲课主要以深度学习的技术，特别是最新的深度学习技术进展为主。

zhilanguifang·2023-12-17 12:56

深度学习记录--矩阵维数

如何识别矩阵的维数如下图矩阵的行列数容易在前向和后向传播过程中弄错，故写这篇文章来提醒易错点顺便起到日后查表改错的作用本文仅作本人查询参考(摘自吴恩达深度学习笔记)

蹲家宅宅·2023-12-17 11:02

Windows深度学习环境配置

Windows深度学习环境配置文章目录Windows深度学习环境配置前言1CUDA和cuDNN1.1下载CUDA和cuDNN1.2安装CUDA和cuDNN1.2.1安装CUDA1.2.2安装cuDNN1.2.3

yangtsejin·2023-12-17 10:03

Ubuntu系统使用快速入门实践（六）——Ubuntu深度学习环境配置（2）

Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章下面是Ubuntu系统使用系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章总链接下面是专栏地址：Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章专栏文章目录Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章总链接Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章专栏前言Ubuntu系统使用快速入门实践

yangtsejin·2023-12-17 10:02

机器学习计划

部门开始AI业务，可借此机会做AI项目，搞好绩效目标：1.短期，下周四有CNN分享，提前掌握并能及时吸收提问，展现所学2.长期，养成机器学习习惯，争取年底前精通TODO：一个月内1.系统的看完一本书，如深度学习或李航统计学习方法

老梅大人·2023-12-17 10:56

竞赛完整思路

例如，可以选择与机器学习、深度学习、自然语言处理等相关的竞赛。2.理解问题仔细阅读竞赛的描述和任务要求，了解比赛的背景、数据集、评估指标等。确保你理解竞赛的目标，以及你需要解决的具体问题。

代码帮·2023-12-17 09:17

【尘缘送书第六期】2023年度学习：AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大模型实现必读书单

目录前言1《ChatGPT驱动软件开发》2《ChatGPT原理与实战》3《神经网络与深度学习》4《AIGC重塑教育》5《通用人工智能》6文末送书前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现

尘缘..·2023-12-17 09:06

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.4深度学习计算-自定义层

4.4自定义层深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。

蒸饺与白茶·2023-12-17 09:04

【机器学习】044_Kaggle房价预测（机器学习模型实战）

参考自《动手学深度学习》中“Kaggle比赛实战：预测房价”一节一、数据准备首先从网站上下载要获取的房价数据。DATA_HUB是一个字典，用来将数据集名称的字符串和数据集相关的二元组一一对应。

Cyan.__·2023-12-17 09:05

人工智能和机器学习在测试中的应用

历史攻略：AI语音测试点AI算法评测：测试数据清洗深度学习-tensorflow2：03-AI写诗AI算法评测的基本流程和实际案例剖析Testim：这是一个AI驱动的测试平台，能够自动学习和适应应用程序的变化

玩转测试开发·2023-12-17 09:56

大创项目推荐深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型

laafeer·2023-12-17 09:23

2023 巅峰之作 | AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战

文章目录01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年

程序边界·2023-12-17 08:09

MLX：苹果专为统一内存架构（UMA）设计的机器学习框架

“晨兴理荒秽，带月荷锄归”夜深闻讯，有点兴奋～苹果为UMA设计的深度学习框架真的来了统一内存架构得益于CPU与GPU内存的共享，同时与MacOS和M芯片交相辉映，在效率上，实现对其他框架的降维打击。

Gloamirror·2023-12-17 08:01

大创项目推荐深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

laafeer·2023-12-17 07:20

PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】

.下载并加载MNIST数据集3.搭建基于MobileNetV2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可）4.设置超参数、损失函数、优化器5.训练模型6.测试模型运行结果完整代码结束语引言在深度学习和计算机视觉的世界里

高斯小哥·2023-12-17 07:48

Ubuntu下安装ONNX、ONNX-TensorRT、Protobuf和TensorRT

onnx三、安装protobuf四、安装TensorRT下载源文件直接安装，我比较推荐使用deb文件安装五、安装onnx-tensorrt六、解析onnx到tensorrt模型库解析源码解析七、总结一、引言深度学习的发展推动了人工智能技术的进步

梦想的理由·2023-12-17 06:57

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。

阿利同学·2023-12-17 06:17

【halcon深度学习】目标检测的数据准备过程中的一个库函数determine_dl_model_detection_param

determine_dl_model_detection_param“determine_dl_model_detection_param”直译为“确定深度学习模型检测参数”。

code bean·2023-12-17 06:08

[c++]—string类___深度学习string标准库底层实现(超详细）

沉淀,沉淀,再沉淀.‍作者:chlorine上一篇：string标准库成员函数和非成员函数(上)目录构造和析构的实现string→c类型的字符串数组operator[]类对象元素的访问返回字符串的长度迭代器进行遍历访问字符串增❗append()与push_back()❗reserve()扩容❗operator+=()复用删❗erase插❗insert()找❗find()❗获得子串substr()改

chlorine5·2023-12-17 06:02

深度学习踩坑记录

深度学习踩坑记录在跑一个深度学习的项目的时候，为了计算每个epoch的Loss，肯定要把每个batch_size的loss给加起来，就会有类似如下的代码train_loss+=loss是的当时手抖，忘了是

平平平安喔·2023-12-17 04:23

SSD目标检测

SSD目标检测本次所使用的数据集是香蕉数据集，当然是参考https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/ssd.html动手学深度学习这本书的首先是香蕉数据集的读取，

平平平安喔·2023-12-17 04:19

基于K-Means的图片聚类算法实战

二.算法步骤基于深度学习模型提取图片特征；基于K-Means聚类算法对图片特征进行聚类；根据不同的类别

CV-deeplearning·2023-12-17 03:32

深度学习中的预测图片中的矩形框、标签、置信度分别是什么意思。

问题描述：深度学习中的预测图片中的矩形框、标签、置信度分别是什么意思。问题解答：目标框（BoundingBox）：描述目标位置的矩形边界框。

神笔馬良·2023-12-17 03:17

深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建，在Kaggle平台的搭建部署，解决本地没有算力资源问题

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建，在Kaggle平台的搭建部署，解决本地没有算力资源问题。

微学AI·2023-12-17 03:16

AI技术延续，关键在场景落地

多模态指使用多种感觉通道（如视觉、听觉、触觉等）来获取和表达信息；多模态大模型则是指能够同时处理多种模态数据（如图像、语音、文本等）的深度学习模型。多模态大模型通常由两部分组成：视觉模型和语言模型。

AIGC方案·2023-12-17 02:25

机器学习与深度学习（十四）：卷积核涉及参数

filter：用来提取图像特征的最小单元。stride：卷积filter滑动步长。pad：无效占位项，会在原始图像周围加上n层0，以提高对边缘图像的利用率。output：filter卷积一次的结果。

楠哥哥_0b86·2023-12-17 02:14

论文阅读——Backdoor Attacks Against Deep Learning Systems in the Physical World

摘要现有的关于后门攻击和防御工作主要集中在将数字生成的模式作为触发器的数字攻击上，而后门攻击能否成功使用物理对象作为触发器对深度学习系统造成威胁的问题未被回答。

AuroraGengi·2023-12-17 02:41

Pytorch学习（1）

pytorch是一个基于Python的科学计算包，它主要有两个用途：类似于Numpy但是能利用GPU加速一个非常灵活和快速用于深度学习的研究平台。

AuroraGengi·2023-12-17 02:11

大语言模型：开启自然语言处理新纪元

1.简介大语言模型是基于深度学习和变压器（Transformer）架构的巨型神经网络，通过在庞大的文本语料库上进行预训练，使其具备深刻的语言理解和生成能力。2.基本原理Transformer架构：

鳗小鱼·2023-12-17 02:39

【验证码系列】利用深度学习构建字符型验证码自动识别模型与算法

文章目录1.写在前面2.CSCI级设计决策2.1.字符型验证码识别智能体流程关联2.2.字符型验证码识别行为设计3.字符型验证码识别智能体结构设计3.1.智能体部件组成3.2.智能体结构4.接口设计4.1.字符型验证码识别智能体交互5.智能体算法设计细节5.1.算法目标5.2.字符型验证码算法数据5.3.程序级模块交互流程6.多类型验证码实测结果1.写在前面前些天我写了一篇关于Google验证

吴秋霖·2023-12-17 02:36

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（六）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别

小胡说人工智能·2023-12-17 01:07

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（五）