深度学习-分割论文第4页

劝大家不要一心扑在刷题上，尤其是高项案例

劝大家不要一心扑在刷题上，尤其是高项案例高项三种题型，选择题、案例分析、论文题，其中最不好写的就是案例了，一共三大道材料，很多人都是想着靠亖记硬背和刷题去提分的，但其实一心扑在刷题和背书上是见效蕞慢的，

w011109·2025-02-15 17:37

nnUNet V2修改网络——替换为U-Net V2

U-NetV2是一种先进的医学图像分割模型，它通过改进的跳跃连接和语义细节注入（SDI）模块，有效地融合了高级语义信息和低级细节信息，从而显著提升了分割精度。

w1ndfly·2025-02-15 17:05

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区，如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料，并提供了前期学习的硬件、软件选择建议，强调了基础编程知识和英文能力的重要性

网安周星星·2025-02-15 16:59

深入HBase——引入

通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解，我们知道GFS在数据写入时，只对顺序写入有比较弱的一致性保障，而对于数据读取，虽然GFS支持随机读取，但在当时的硬件条件下，实际上也是支撑不了真正的高并发读取的

黄雪超·2025-02-15 16:58

DQN的原理和代码实现

DQN结合了Q学习和深度学习，通过使用神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境：定义环境（例如，Atari游戏

SmallerFL·2025-02-15 15:23

深度学习基础知识

它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。

namelijink·2025-02-15 15:22

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

赵钰老师·2025-02-15 14:20

智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1115标注数量(json文件个数)：1115标注类别数：7标注类别名称:["plate","wet","humid","slush","snow","face","dry"]每个类别标注的框数：platecount=205wetcount=667humidcount=634sl

FL1623863129·2025-02-15 14:49

【Python深入浅出㊸】解锁Python3中的TensorFlow：开启深度学习之旅

目录一、TensorFlow简介1.1定义与背景1.2特点二、Python3与TensorFlow的关系2.1版本对应2.2为何选择Python3三、安装TensorFlow3.1安装步骤3.2验证安装四、TensorFlow基本概念与使用方法4.1计算图（Graph）4.2会话（Session）4.3张量（Tensor）4.4变量（Variable）4.5占位符（Placeholder）五、Te

奔跑吧邓邓子·2025-02-15 14:19

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

【Java】已解决：java.util.concurrent.ExecutionException

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-15 13:42

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。步骤1：准备环境安装TensorRT：确保你已经安装了NVIDIATensorRT库。准备模型：确保你的训练好的模型已经转换为TensorRT支持的格式，通常是一个.engine文件。你可以使用onnx-tens

feibaoqq·2025-02-15 13:35

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准

目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2

格图素书·2025-02-15 12:01

用纯CSS画大白

纯CSS打造网页大白知识点：首先要把大白分割，整体baymax中包含header（eye1,eye2,mouth），torso（heart），belly（cover），l-bigfinger,r-bigfinger

weixin_30810583·2025-02-15 11:56

【鱼眼镜头12】Scaramuzza的鱼眼相机模型实操，不依赖于具体的相机几何结构，直接从图像数据出发，因此更具灵活性。

Scaramuzza模型的核心思想Scaramuzza模型的核心思想与Kannala-Brandt模型的对比Scaramuzza模型的独特之处Scaramuzza的意图4、标定实践参考从Scaramuzza的论文出发

Hali_Botebie·2025-02-15 10:48

[转载] awesome big data

原文:https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata#graph-data-model作者把分布式领域相关的大部分开源项目和论文分类整理了一遍,造福人类啊.

weixin_30343157·2025-02-15 10:15

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

征稿邀请：2024年数字清洁能源与电气工程国际论坛（NETEE2024）

年数字清洁能源与电气工程国际论坛2024InternationalSummitonNewEnergyTechnologyandElectricalEngineering(NETEE2024)【重要日期】最终论文提交截止日期

研发家科研服务平台·2025-02-15 09:41

2024年智慧能源与智能控制国际学术会议（SEIC2024）征稿通知

2024InternationalConferenceonSmartEnergyandIntelligentControl【重要日期】会议地点：中国沈阳工程学院会议时间：2024年12月28日-29日论文提交截止日期

研发家科研服务平台·2025-02-15 09:41

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测（ObjectDetection）的深度学习模型，由WeiLiu等人在2016年提出。

IT古董·2025-02-15 09:09

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction

XD742971636·2025-02-15 09:07

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

DeepSeek的MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种基于专家模型（MixtureofExperts）的深度学习框架，旨在通过动态选择和激活部分专家模块来提高计算效率和模型性能

魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

使用神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解

博客主页：瑕疵的CSDN主页Gitee主页：瑕疵的gitee主页⏩文章专栏：《热点资讯》使用神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索

瑕疵·2025-02-15 06:17

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一

AI记忆·2025-02-15 03:17

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

CVPR2024最佳论文出炉！历年CVPR最佳论文盘点（2000 年—2024 年）

cvpr2024最佳论文出炉，本次论文可谓是万里挑一。

沃恩智慧·2025-02-15 03:15

【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题：DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者

大表哥汽车人·2025-02-15 02:40

正则表达式(竞赛篇)

这些方法在进行字符串匹配、分割和替换操作时非常高效。同时，Java也提

alien爱吃蛋挞·2025-02-15 01:01

一个基于python的简化版深度学习框架，包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计，适用于中小型项目的开发和实现

一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务，需要具备多方面的基础知识。

大懒猫软件·2025-02-14 22:43

详解AI作画算法原理

这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术，让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。

Jimaks·2025-02-14 22:10

用大模型学大模型02-数学基础微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧

wyg_031113·2025-02-14 22:39

用大模型学大模型03-数学基础概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。

wyg_031113·2025-02-14 22:39

数据可视化+SpringBoot+协同过滤推荐算法的美食点餐管理平台

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，我会一一回复的，希望帮助到更多的人。

qq_1249870753·2025-02-14 21:31

模糊数学模型：基础概念

1965年，美国计算机与控制专家L.A.Zadeh教授在国际期刊《InformationandControl》上发表了开创性论文《FuzzySets》，标志着模糊数学这一新兴学科的诞生。

青橘MATLAB学习·2025-02-14 21:59

变分边界详解

起因当时看VAE论文时有这么一段，但是看完直接一头雾水，这都那跟哪，第一个公式咋做的变换就变出那么一堆。网上搜了很多博客都语焉不详，只好自己来写一篇，希望能解答后来人的疑惑。

半度、·2025-02-14 21:27

【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取（截至2025.2.14）

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

88号技师·2025-02-14 20:55

python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍

前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI

weixin_39778582·2025-02-14 20:54

论文代码阅读及部分复现：Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.11959.pdf项目地址：GitHub-yandex-research/rtdl-revisiting-models:(NeurIPS2021

thorn_r·2025-02-14 19:44

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。

BuluAI·2025-02-14 19:10

【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses

https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中，来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍，甚至在防御研究中成为了一种默认假设，我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说，这些防御方法首先在

开心星人·2025-02-14 19:10

DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统

随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。

Coderabo·2025-02-14 18:38

2023年研究生数学建模竞赛优秀论文汇总

A题：WLAN网络信道接入机制建模B题：DFT类矩阵的整数分解逼近：解析与优化方法C题：大规模创新类竞赛评审方案研究D题：区域双碳目标与路径规划研究E题：出血性脑卒中临床智能诊疗模型的建立F题：强对流降水临近预报收集的历年研究生数学建模竞赛代码（部分）

Xiaoxll12·2025-02-14 18:05

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!

·2025-02-14 17:24

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