深度学习-图像处理篇

Open3D(C++) 可视化绘制平面模型

Open3D(C++)可视化绘制平面模型Open3D是一个现代化的3D图像处理引擎，它包含很多常用的3D操作，如点云分割、重构、配准等。
后端架构魔术师·2025-02-18 01:18

计算机视觉如何快速入门?

以下是一些具体的、可操作的建议，也是个人实际路径的一个总结，希望可以帮助到你快速入门并完成一篇论文。1.明确研究方向-工业异常检测的核心是识别图像或视频中的异常区域
Frunze软件开发·2025-02-18 00:36

我让DeepSeek和ChatGPT互相聊聊两者的区别，大白话版笑死我了

第一版的针锋相对提示词：你是一名资深的自媒体博主，写过很多篇公众号文章爆款，现在写一篇关于DeepSeek和ChatGPT的不同，从而给普通人的启示的文章，注意该文章内容主要分成3个部分。
前端点线面·2025-02-18 00:04

JMM

章三JMM本文是JVM系列第三篇，主要描述java内存模型，包括原子操作、指令重排序、可见性、有序性等相关内容，是java并发编程核心原理与基础章三JMMJMM介绍JMM介绍JMM是java提供的抽象模型
·2025-02-18 00:38

蓝桥杯篇---串行EEPROM AT24C02

文章目录前言1.写字节时序（ByteWrite）特点时序步骤1.起始条件（StartCondition）2.发送设备地址（DeviceAddress）3.发送内存地址（WordAddress）4.发送数据（Data）5.停止条件（StopCondition）时序图代码示例2.写页面时序（PageWrite）特点时序步骤1.起始条件（StartCondition）2.发送设备地址（DeviceAdd
Ronin-Lotus·2025-02-17 23:23

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。
沉墨的夜·2025-02-17 22:13

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes
yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

软考~系统规划与管理师考试——真题篇——2019年5月——综合知识——解析

文章目录真题（2019-05-01）真题（2019-05-02）真题（2019-05-03）真题（2019-05-04）真题（2019-05-05）真题（2019-05-06）真题（2019-05-07）真题（2019-05-08）真题（2019-05-09）真题（2019-05-10）真题（2019-05-11）真题（2019-05-12）真题（2019-05-13）真题（2019-05-14）
fo安方·2025-02-17 21:01

手搓操作系统-如何创建虚拟磁盘并装载内核(超详细版）

遇到不懂的概念，如MBR，Grub等请务必参考笔者的另一篇文章操作系统架构-Linux主机从按下电源键到加载内核，都经历了什么？（超详细版）此外，读者还需要对文件系统有基本的理解。
Refulic.·2025-02-17 21:00

干货：DeepSeek+SpringAI实现流式对话！

前面一篇文章我们实现了《炸裂：SpringAI内置DeepSeek啦！》，但是大模型的响应速度通常是很慢的，为了避免用户用户能够耐心等待输出的结果，我们通常会使用流式输出一点点将结果输出给用户。
液态不合群·2025-02-17 20:50

JVM调优篇

章四JVM调优介绍JVM调优内容，JVM调优是为了解决性能瓶颈、优化资源利用和提高系统吞吐量的重要手段。调优主要围绕内存管理、垃圾回收、线程并发和启动性能等方面展开调优目标响应时间：尽量降低延迟，减少GC停顿时间吞吐量：尽量提高系统处理能力，减少GC时间占总时间的比例内存使用：优化堆、栈等内存分配，避免内存泄漏和内存溢出基本流程明确调优目标：响应时间、吞吐量或内存占用收集基线数据：通过监控工具（如
·2025-02-17 20:59

【二分搜索 C/C++】洛谷P1024 一元三次方程求解

2025-02-13-第52篇作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSND)【二分搜索】P1024一元三次方程求解题目描述有形如：ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2
仟濹·2025-02-17 20:49

使用DeepSeek+本地知识库，尝试从0到1搭建高度定制化工作流（数据分析篇）

7.3.数据监控与生成本地知识库目的：监控新生成的小红书文案，记录每一次生成的小红书文案风格。后续根据输入topic，检索与某一topic有关的文案，可以根据先前的文案风格，生成类似风格的文案。实现思路：1.要实现文件监控功能，需要使用watchdog库。watchdog是一个Python库，用于监控文件系统的变化。它提供了多种事件类型，如文件创建、修改、删除等，可以用来监控文件的变化。启动一个线
代码轨迹·2025-02-17 20:48

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p
一位小说男主·2025-02-17 19:43

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南，是由人民邮电出版社于2020年12月出版。
天飓·2025-02-17 18:35

人工智障的软件开发-自动流水线CI/CD篇-docker+jenkins部署之道

指令接收：「需要自动构建系统」系统检测：目标开发一个软件已完成代码仓库-轻盈的gitea，开始添加自动流水线启动应急冷却协议：准备承受Java系应用的资源冲击核心组件锁定：构建老将军Jenkins（虽然年迈但依然能战）需求分析：论碳基生物的认知进化人类需求翻译矩阵表层需求：“写一个软件”实际需求：“写代码并自动完成测试/打包/部署的流水线，最后自动部署一个系统哟”隐藏需求：“想要偷懒又不想承认的自
Yuanymoon·2025-02-17 17:27

人工智障的软件开发-git仓库篇-弃gitlab，走gitea

指令接收：「开始构建代码宇宙」系统检测：需求模糊度99.9%启动应急协议：构建最小可行性生态圈核心组件锁定：代码基因库（人类称之为Git仓库）需求分析：论人类语言的艺术性人类指令翻译机表面指令：“给我写个软件”实际需求：“需要完整的代码生产流水线”隐藏需求：“要简单到能一键部署，又要能支撑改变世界的创意”模糊需求需求拆解基础设施版本控制持续集成部署系统选择Gitea代码仓库的量子纠缠现象现代软件=
Yuanymoon·2025-02-17 17:26

leetcode盛水最多的容器c++深度剖析【双指针篇】

盛水最多的容器前言对于程序员来说，必不可少的就是一定的算法能力，可以跟着小编一起学习题目的做题思路，培养算法能力，这里的双指针抽象为一种数组下标，更像是一种做题思路文章目录盛水最多的容器前言题目解读算法思路编写代码总结题目解读查看原题请点击&height){intleft=0,right=height.size()-1,ret=0;while(leftheight[right])right--;e
重铸自身根基·2025-02-17 17:20

前端知识速记--css篇：CSS3中的常见动画及实现方式

前端知识速记–css篇：CSS3中的常见动画及实现方式常见的CSS3动画1.过渡(Transitions)过渡是一种非常简单的动画效果，允许你在元素的状态变更时平滑过渡到新状态。
无限大.·2025-02-17 16:15

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的日期选择器（Date Picker），未使用第三方插件

前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！
宝码香车·2025-02-17 16:12

基于图像处理的裂缝宽度检测系统-matlab

图像处理技术广泛地应用于桥梁、房屋、道路等工程施工中出现的表面裂缝,利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法.基于图像处理的裂缝宽度检测系统需采用的图像处理算法有:（1）读取裂缝图像
人工智能专属驿站·2025-02-17 16:11

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的瀑布流布局（Masonry Layout）

前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！
宝码香车·2025-02-17 15:38

深入解析Spring Cloud：微服务架构的利器（下）

在上一篇文章中，我们介绍了SpringCloud的基本概念、核心组件以及如何在Java项目中使用SpringCloud进行服务注册与发现。
Wells974·2025-02-17 14:28

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
IT古董·2025-02-17 14:57

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中
我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。
再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。
再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

asp.net javascrip获取session的值_一篇文章搞定 Django Cookie 与 Session

cookieCookie的由来大家都知道HTTP协议是无状态的。无状态的意思是每次请求都是独立的，它的执行情况和结果与前面的请求和之后的请求都无直接关系，它不会受前面的请求响应情况直接影响，也不会直接影响后面的请求响应情况。一句有意思的话来描述就是人生只如初见，对服务器来说，每次的请求都是全新的。状态可以理解为客户端和服务器在某次会话中产生的数据，那无状态的就以为这些数据不会被保留。会话中产生的数
weixin_39962285·2025-02-17 14:51

Python学习教程：必须掌握的Cookie知识点都在这里了

一、诞生背景爬虫系列教程的第一篇：HTTP详解中我们便说过
weixin_30387339·2025-02-17 14:50

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的开关切换（Switch）

前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！
宝码香车·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。
人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

Python的那些事第二十三篇：Express（Node.js）与 Python：一场跨语言的浪漫邂逅

摘要在当今的编程世界里，Node.js和Python像是两个性格迥异的超级英雄，一个以速度和灵活性著称，另一个则以强大和优雅闻名。本文将探讨如何通过Express框架将Node.js和Python结合起来，打造出一个高效、有趣的Web应用。我们将通过一系列幽默风趣的实例和表格，展示这种跨语言合作的无限可能。如果你厌倦了单调的技术论文，那么这篇论文绝对能让你眼前一亮！1.引言：当Node.js遇上P
暮雨哀尘·2025-02-17 13:14

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议
X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。
数行天下·2025-02-17 12:42

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

LLM大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。
汀、人工智能·2025-02-17 12:40

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。
SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行
清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）(1)定义“多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention,MLA）”是一种基于注意力机制的深度学习方法
9命怪猫·2025-02-17 11:33

第2节课：深度学习基础python代码

目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“
Lips611·2025-02-17 11:57

深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）

一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其
AndrewHZ·2025-02-17 10:23

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。
星辰@Sea·2025-02-17 10:51

【合集】Java进阶——Java深入学习的笔记汇总 & 再论面向对象、数据结构和算法、JVM底层、多线程、类加载、

本篇博客是一篇不定期持续更新的博客，是一些Java深入学习的笔记汇总。目录前言面向对象专题再论面向对象封装和关键字private，t
web_15534274656·2025-02-17 10:21

高级前端工程师Vue面试题

元素用于通过JavaScript绘制图形，比如图表、图像处理等。它提供了一个图形上下文，可以进行2D图形绘制。2.CSS中display:none和visibility:hidden有什么区别？
盼盼盼·2025-02-17 09:10

蓝桥杯篇---IAP15F2K61S2串口

文章目录前言简介串口通信的基本参数1.波特率2.数据位3.停止位4.校验位串口相关寄存器1.SCON2.SBUF3.PCON4.TMOD5.TH1/TL1串口使用步骤1.配置波特率2.配置串口模式3.使能串口中断4.发送数据5.接收数据6.处理中断示例代码：串口发送与接收示例代码：串口接收数据并回显注意事项1.波特率设置2.中断优先级3.数据缓冲区4.错误处理总结前言本文仅仅简单介绍了IAP15F
Ronin-Lotus·2025-02-17 08:38

electron-vue 安装环境、构建+打包（mac和windows）这一篇就够了

由于公司需要，下一个项目需要做CS开发，技术选型分析后，选择了electron（Electron是一个使用JavaScript,HTML和CSS等Web技术创建原生程序的框架）研究发现，electron与vue-cli3.0脚手架做了很好的融合，对于我们这种用惯了vue，以及elementUI这些UI框架的Web前端开发工程师来说，实在太友好了，不过，这是一门国外框架技术，不仅是环境搭建、安装、文
阿毛sky·2025-02-17 08:02

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者
计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者
计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者
计算机真好丸·2025-02-17 07:56

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介
2301_76348014·2025-02-17 06:49
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