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深度学习-台大李宏毅
基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统:猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析
1.引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是
深度学习
在计算机视觉领域的突破,目标检测技术已广泛应用于各类场景。
深度学习&目标检测实战项目
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2025-03-03 01:19
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目标检测
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LLaMA Factory添加新模型template的实战解析
对机器学习和
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拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战
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、自然语言处理等技术,A
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2025-03-03 01:14
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PyTorch数据加载:实战入门
当我们刚开始学习
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时,常常会这样处理数据:#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]
秋.
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2025-03-03 01:43
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数据加载
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爱上妖精的尾巴
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2025-03-03 01:42
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工作表移动复制实例-1(工作表的拆分操作)学习笔记
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爱上妖精的尾巴
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2025-03-03 01:42
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爱上妖精的尾巴
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2025-03-03 00:06
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深度学习
-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果
文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4对比不同的大模型4.4.1大模型qwen2:7
皮皮冰燃
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深度学习
深度学习
人工智能
LangGraph
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StrokesPlus【电脑鼠标键盘手势软件】v0.5.8.0 中文绿色便携版
操作起来非常简单,它有好多实用的功能,比如智能识别你写的字、设定手势操作的区域、模拟鼠标的各种动作、运行脚本、响应窗口事件、模拟按键、设置快捷键、录制
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,还有支持插件等等。
有过~
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2025-03-02 22:23
电脑软件
计算机外设
56、
深度学习
-自学之路-自己搭建
深度学习
框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。
我的话太苍白,你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失,手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么,还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容,其中有RNN,LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。
小宇爱
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2025-03-02 22:23
深度学习-自学之路
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卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)详细解释(带示例)
目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述:卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的
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浪九天
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如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在
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领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
大耳朵爱学习
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DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:
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算法(如目标检测和行为识别)对视频流进行分析,结合传感器数据,快速识别突发事件。自动警报触发:一旦检测到异常事件(如火灾、拥挤踩踏),系统立即通过预设的警报机制
人工智能专属驿站
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模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
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模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。
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2025-03-02 20:04
分割数据
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matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类
在时间序列信号的
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第二部分,我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下
深度学习
,包括它的概念和工作流程等。
死月絲卡蕾特
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2025-03-02 18:21
matlab连接散射点
周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
它是目前最为火热的研究方向--
深度学习
的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
Sodas(填坑中....)
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2025-03-02 18:50
周志华西瓜书——详细笔记附例题
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Matlab 大量接单
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和
深度学习
等相关工作
matlabgoodboy
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2025-03-02 17:45
matlab
开发语言
JS
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案例:多项式回归
一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种,它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项(如平方项、立方项等),来捕捉数据中的非线性关系。其基本原理是在线性回归的基础上,将自变量的幂次作为新的特征加入模型中,从而使模型能够捕捉到数据的非线性结构。其表达式如下所示:C:表示回归常数k:表示回归系数:表示误差系数n:多项式的阶数与线性回归相比,多项式回归能够拟合数据之间的非线性关系。这种方法的核心思想是,
jackispy
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2025-03-02 16:07
JS宏实例
回归
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五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析
今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
大模型_学习路线
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2025-03-02 16:04
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Slurm作业调度系统常见操作(使用超算运行
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1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等,本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti
坐在云朵上的kiwi
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框架之主流学习框架
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框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。
uu1224
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事件循环_经典面试题
事件循环决定了代码的执行顺序,包括
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任务(Macrotasks)和微任务(Microtasks)的调度。为了更好地理解事件循环,我们通过一个经典的面试题来展示JavaScript中的异步执行顺序。
还是鼠鼠
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javascript
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DeepSeek应用场景及其解决的问题
DeepSeek是一种基于
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的智能技术,能够处理复杂的非结构化数据(如文本、图像、语音等),并在企业级应用开发中发挥重要作用。
杏花春雨江南
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随记——AlexNet
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异:基本结构对比网络深度:AlexNet比LeNet-5要深得多,AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数:AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数,这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN):AlexNet引入LRN层,可以创建
黑色的山岗在沉睡
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2025-03-02 08:46
深度学习随记
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-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统
文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM
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穿越AI边界:深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路
云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展,
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和自然语言处理(NLP)已经在很多领域得到了广泛的应用。
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从零到精通:小白DeepSeek全栈入门指南
第一部分:认知准备(1-3天)1.1基础概念搭建人工智能三要素:数据/算法/算力
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与传统机器学习的区别神经网络基本结构(输入层/隐藏层/输出层)常用术语解析:epoch、batch、loss、accuracy1.2
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Python vLLM 实战应用指南
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-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互
文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st
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写在前面:不知不觉已经更了第一个章节,目前的内容都是很基础的内容,有人会问现在ai时代,还有必要学习这些内容吗,我想说的是,越是基础的内容我们越要认真去学习和分析,ai可以快速解决问题,但是我希望我们可以知其所以然,感谢所有支持的收藏和粉丝,希望这些文章对你们有些许帮助!点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写
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开源数据集大全:从入门到前沿
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