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深度学习-机器学习
pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
它提供了一组工具,用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作,以便更好地训练
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深蓝海拓
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2024-09-10 19:30
机器视觉和人工智能学习
学习
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驱动下的字符识别:挑战与创新
一、引言1.1研究背景
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在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展,对字符识别的准确性和效率要求越来越高。
逼子歌
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2024-09-10 18:49
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图像处理
特征提取
Adam优化器:
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中的自适应方法
引言在
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领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。
2401_85743969
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2024-09-10 18:46
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【
深度学习
实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数
✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与
机器学习
】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.
阿_旭
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2024-09-10 17:39
AI应用软件开发实战
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深度学习
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行人检测
行人追踪
过线计数
【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)
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深度学习
模型逐渐变得复杂,在编写代码时便会遇到诸多麻烦
遥感小萌新
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2024-09-10 16:32
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深度学习
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之sigmoid函数介绍
1.基本概念Sigmoid函数,也称为Logistic函数,是一种常用的数学函数,其数学表达式为:其中,e是自然对数的底数,Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示:计算示例:原始输出结果Zj:[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为:[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点:值域限定在(0,1)之间:Sigmoid函数的输出范
yueguang8
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2024-09-10 16:02
人工智能
深度学习
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Deep learning for Computer Vision with Python(1)从零开始入门计算机视觉
本书的内容分成三个部分:1.初始阶段初始阶段学习:
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、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段:深入学习
深度学习
,理解先进技术,发现最佳实践方式。
Hazelyu27
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2024-09-10 16:59
计算机视觉
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深度学习
人工智能与
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原理精解【18】
文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi
叶绿先锋
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2024-09-10 15:26
基础数学与应用数学
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使用matlab的热门问题
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、
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等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。
七十二五
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2024-09-10 15:21
值得关注
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如何在Python中处理不平衡数据
失衡样本在我们真实世界中是十分常见的,那么我们在
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葡萄_ac1c
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2024-09-10 14:53
【
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机器学习
的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
一、
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的基本概念定义:
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是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。
机器学习
的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。
@我们的天空
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2024-09-10 14:18
人工智能技术
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算法
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自然语言处理
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python
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目标检测入门COCO数据集
常见数据集类型:COCO数据集:Pytorch加载COCO数据集:COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
日暮途远z
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2024-09-10 13:45
深度学习
目标检测
人工智能
【数据获取与读取】JSON & CSV
数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨(百度旗下
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平台)数据集:https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview
yogurt=b
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2024-09-10 13:14
数据分析
json
python
DL参考资源(二)
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106
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在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?
antkillerfarm
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2024-09-10 13:13
深度学习
COI实验室技能:图像到图像的
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开发框架(pytorch版)
github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2
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开发
山颠海涯
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2024-09-10 11:33
深度学习
pytorch
人工智能
大模型面试通关指南:常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了
回答:大模型通常指的是参数数量巨大的
深度学习
模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。
程序员辣条
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2024-09-10 09:49
面试
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AI大模型
自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过
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和人工智能等技术让
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-10 08:14
python
人工智能
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《
机器学习
》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
张小生180
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2024-09-10 06:01
机器学习
人工智能
自动编码器 - Autoencoder
几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器(denoisingautoencoder,DAE)参考链接一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍暂且不谈神经网络、
深度学习
等
hellozhxy
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2024-09-10 05:53
深度学习
人工智能
机器学习
Autoencoder
SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的,本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码
深度学习
有一个重要的概念叫
chuange6363
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2024-09-10 05:22
人工智能
python
关于深度森林的一点理解
年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着
机器学习
的天色要变
Y.G Bingo
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2024-09-10 03:10
机器学习方法
机器学习
神经网络
深度学习
部署:Triton(Triton inference server)【旧称:TensorRT serving,专门针对TensorRT设计的服务器框架,后来变为Triton,支持其他推理后端】
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架,个人认为很好用而且很稳定,API接口的变化也不大,我从2020年的20.06切换到2022年的22.06,两个大版本切换,一些涉及到代码的工程变动很少,稍微修改修改就可以直接复用,很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析,以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成,适合同样喜欢深入的小
u013250861
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2024-09-10 03:09
#
LLM/部署
深度学习
人工智能
微积分在神经架构搜索中的应用
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着
深度学习
技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。
光剑书架上的书
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2024-09-10 03:34
深度强化学习原理与实战
元学习原理与实战
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
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大型语言模型
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架构设计
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汽车智能驾驶算法汇总
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、
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、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。
芊言芊语
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2024-09-10 03:04
汽车
算法
一文告诉你程序员该掌握和应用大模型
训练大模型:场景:自训练大模型人才需求:算法工程师门槛:极高机会:较高特点:这个方向需要深厚的算法和
机器学习
知识,适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。
大耳朵爱学习
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2024-09-10 01:23
语言模型
人工智能
自然语言处理
AI大模型
大模型
程序员
大模型入门
2021-03-26 每日打卡
本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习
机器学习
,然后就在纠结中什么都没做。感想:冲劲十足的周一周二,慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。
来多喜
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2024-09-10 00:09
理性拥抱
机器学习
热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、
深度学习
为代表的算法等人工智能领域的最新洞见
「已注销」
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2024-09-10 00:33
2021-01-02随笔
人工智能时代最重要的是
机器学习
,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要
机器学习
来支撑。
0清婉0
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2024-09-09 23:26
当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构
当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今
深度学习
的浪潮中,模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点
甄如冰Lea
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2024-09-09 23:30
深度学习
速通系列:鲁棒性和稳定性
在
机器学习
中,鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标,它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。
Ven%
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2024-09-09 21:21
深度学习速通系列
深度学习
自然语言处理
人工智能
python
nlp
基于
深度学习
的对抗样本生成与防御
基于
深度学习
的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的,能够导致
深度学习
模型做出错误预测。
SEU-WYL
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2024-09-09 21:49
深度学习dnn
深度学习
人工智能
基于opencv-mediapipe的手势识别
1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目,可以提供开源的、跨平台的常用
机器学习
(mach
困了不能睡
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2024-09-09 21:47
opencv
计算机视觉
人工智能
深度学习
思考
神经网络如果能了解每一层输出的意义,就可以避免end-to-end的黑箱理论,对理论话
深度学习
很有意义,一个思路是经验值,将每一层在特定任务下都有输出,对结果作经验总结,比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征
夜雪朝歌
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2024-09-09 19:45
基于实时
深度学习
的推荐系统架构设计和技术演进
简介:整理自5月29日阿里云开发者大会,秦江杰和刘童璇的分享,内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现,以及关于
深度学习
的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会
阿里云云栖号
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2024-09-09 19:03
云栖号技术分享
架构
阿里巴巴
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类目录
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类(区别于树的结构和构造算法)2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计
Ausgelebt
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机器学习相关
python
分类
目标检测-YOLOv1
YOLOv1介绍YOLOv1(YouOnlyLookOnceversion1)是一种用于目标检测的
深度学习
算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。
wydxry
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2024-09-09 15:06
深度学习
目标检测
YOLO
人工智能
探索数据变换:Transform在数据分析中的重要性
在数据分析和
机器学习
领域,数据变换(Transform)是一个至关重要的步骤,它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。
Lill_bin
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2024-09-09 15:32
杂谈
数据分析
数据挖掘
数据库架构
人工智能
机器学习
【Python之Streamlit】第1章:Streamlit简介
借助Streamlit,您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、
机器学习
模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面:无需编写HT
civilpy
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2024-09-09 14:58
python
开发语言
人工智能对我们影响有多大?我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用?
方向一:人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域,包括但不限于以下几个方面:
机器学习
:
机器学习
是人工智能的一个重要分支,它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能,
Direct_Yang
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2024-09-09 14:27
人工智能
学习
程序人生
学习方法
改行学it
创业创新
深度学习
框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE
深度学习
编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
深度学习
框架人工智能操作系统训练&前向推理
深度学习
框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。
EwenWanW
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2024-09-09 13:54
深度学习
人工智能
pytorch
深度学习编译器
基于
深度学习
的结构优化与生成
基于
深度学习
的结构优化与生成技术应用于多种领域,例如建筑设计、机械工程、材料科学等。
SEU-WYL
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2024-09-09 13:51
深度学习dnn
深度学习
人工智能
线性代数|
机器学习
-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
取个名字真难呐
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2024-09-09 13:50
算法
机器学习
矩阵
人工智能
线性代数
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回归任务训练代码模版
深度学习
回归任务训练代码模版文章目录
深度学习
回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择(可选)数据读取定义模型训练模型训练迭代+验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化
槐月初叁
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2024-09-09 13:17
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深度学习
回归
人工智能
深度学习
与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化
深度学习
网络结构(详解与实现)
self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
2401_84003733
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2024-09-09 12:42
程序员
深度学习
人工智能
Python实用技巧: 获取 后缀名(扩展名) 或 文件名
)或文件名个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文,分享更多关于
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高斯小哥
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2024-09-09 12:41
Python基础【高质量合集】
python
开发语言
str
扩展名
后缀名
【conda】完整指南:如何配置 Conda 环境与镜像源
环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具,广泛用于数据科学、
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和科学计算领域
丶2136
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2024-09-09 08:49
conda
conda
如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法
分布式梯度下降(DistributedGradientDescent)是一种常用于训练大规模
机器学习
模型的优化方法,特别是在处理大规模数据集时非常有效。
省赚客app开发者
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2024-09-09 08:47
java
分布式
算法
强化学习(二)----- 马尔可夫决策过程MDP
1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain),了解
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的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。
Duckie-duckie
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2024-09-09 06:37
机器学习
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YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含
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最新创新,主力高效涨点!!!一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。
今天炼丹了吗
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2024-09-09 04:48
YOLOv9涨点改进专栏
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目标检测
基于
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的动态场景理解
基于
深度学习
的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。
SEU-WYL
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2024-09-09 03:14
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