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CNN-day5-经典
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LeNets5
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-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积
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2025-02-10 03:54
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和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题
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是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单,可能就是几层,比如线性层
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Python近红外光谱分析与机器学习、
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方法融合实践技术
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xiao5kou4chang6kai4
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2025-02-10 03:51
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无人机目标追踪技术
目标识别与跟踪算法:采用机器学习和
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算法,无人机能够识别和分类不同的目标,并对目标进行
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从运输到植保:DeepSeek大模型探索无人机智能作业技术详解
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与人工智能技术研究的企业,近年来在AI领域取得了显著成果,尤其在无人机智能作业技术方面展现了其大模型的强大能力。
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无人机技术
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AI学习专题(一)LLM技术路线
最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门
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行人检测系统:基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现
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技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度,成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检
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【电力负荷预测】时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention负荷多变量时间序列预测【含Matlab源码 4752期】
更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)
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预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
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【论文投稿】Python 网络爬虫:探秘网页数据抓取的奇妙世界
【IEEE出版|广东工业大学主办】第五届
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、信息与通信工程国际学术会议(NNICE2025)_艾思科蓝_学术一站式服务平台目录前言一、Python——网络爬虫的绝佳拍档二、网络爬虫基础:揭开神秘面纱
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自动驾驶---E2E架构演进
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笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader
pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性(回归)模型Multilevel(LinearRegression)Model
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机器学习回归评估指标全解析:如何衡量模型的准确性?回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数
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数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
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2025-02-09 22:18
人工智能
为什么要学习AI/机器学习
正在重塑各个行业投资持续增长应用场景不断扩大技术革新频繁市场需求人才缺口大薪资水平高职业发展空间广创业机会多技术延展性与多个领域结合持续创新空间大知识迁移性强解决实际问题能力强2.推荐学习路线基础知识Python编程机器学习基础
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2025-02-09 21:09
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(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
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CNN-day11-注意力机制
day12-注意力机制一、卷积注意力机制
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能够在同样的计算资源下获得更强的表征能力和更优的性能表现。1注意力认知AM:AttentionMechanism,注意力机制。
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数值型特征处理 - 归一化和分桶
而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间,比如年龄段分成0-18,19-30这样的区间消除特征间的量纲差异,使不同特征具有可比性,适用于依赖距离或梯度的模型(如SVM、
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、KNN)最大最小归一化(
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动态词表采样:一种控制模型词表大小的新方法
背景介绍随着
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技术的发展,尤其是Transformer架构的成功应用,预训练语言模型如BERT、GPT等取得了
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微软 LayoutLM:文档理解的强大工具
深入了解LayoutLM:文档理解的强大工具阅读时长:15分钟发布时间:2025-02-09近日热文:全网最全的
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2025-02-09 18:35
人工智能
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-数学基础-01
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需要以下数学基础:线性代数向量与矩阵
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中的数据通常以向量(如输入特征向量)和矩阵(如权重矩阵)的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算,以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。
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探秘检索增强生成:上下文检索、混合搜索与密集检索全解析
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翻译模型
翻译模型发展史1980年,提出基于规则的翻译1993年,IBM提出基于词的统计翻译模型2003年,Koehn提出基于短语的统计翻译模型2014年,谷歌和蒙特利尔大学提出端到端
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机器翻译,SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks
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SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆
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融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法
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预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍光伏发电作为一种清洁能源,在能源转型中扮演着至关重要的角色
天天Matlab代码科研顾问
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AI Agent: AI的下一个风口 下一代软件可以不必是软件
AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,
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1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式,以代码为中心,已经难以满足日益复杂的需求。
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代码地址:CNN卷积
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多变量多步预测,光伏功率预测(Matlab完整源码和数据)标题:CNN卷积
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多变量多步预测,光伏功率预测一、引言1.1研究背景及意义随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升
机器学习之心
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时序预测
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DeepSeek生成对抗网络(GAN)的训练与应用
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是
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领域的一项重要技术,能够生成逼真的图像、音频和文本数据。
Evaporator Core
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Python开发经验
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DeepSeek快速入门
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人工智能-A* 算法与机器学习算法结合
以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法(这里以简单的
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为例)结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据,然后用这些数据训练一个简单的
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学习如何预测路径。
小赖同学啊
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2025-02-09 12:11
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激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh
本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在
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中的关键作用逻辑回归:Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh(x)=ex−e−xex+e−x\tanh
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2025-02-09 12:08
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双曲正切函数
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激活函数
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的算法在人群计数(数人头)
基于
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的算法在人群计数(数人头)任务中表现较为出色,尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。
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计算机视觉
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之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现
文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 项目简介:
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之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展,商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。
Q1744828575
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多模态大模型:技术原理与实战 多模态大模型在情绪识别领域的应用
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技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
杭州大厂Java程序媛
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AI人工智能与大数据
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DeepSeek使用技巧大全(含本地部署教程)
DeepSeek是一款由国内顶尖团队研发的人工智能,它基于先进的
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算法构建,拥有强大的自然语言处理能力和对复杂任务的处理能力。
xiecoding.cn
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如果你是
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领域的新人,你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢?”这就是
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论文的阅读路线图!这个路线图是根据下面几个规则构建的:从概要到细节从老的到最新的业
喜欢打酱油的老鸟
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卷积 - 感受野(Receptive Field)
卷积-感受野(ReceptiveField)flyfish感受野(ReceptiveField)是指卷积
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中某一层的一个特定神经元能够“看到”并响应的输入图像区域。
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卷积神经网络
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卷积
AIGC参数设置
在计算机视觉与
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@BreCaspian
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TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别
背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的
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框架。tf由谷歌在2015年发布,而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。
Cacciatore->
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实战(37)——CycleGAN详解与实现
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实战(37)——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络
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深入探索TTS:一个强大的
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文本转语音工具包
TTS简介:开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源
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基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测
基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究,图
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是必不可少的研究工具之一,为了记录学习PyG的过程,本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程
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(四):深度生成模型DGM
深度系列主要为我在国科大研一期间,在《
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》课程中所学知识概述,根据PPT制作思维导图,及其课后补充知识-----------------------------------------------
想养一只哈士奇
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什么是FP8混合精度?
FP8混合精度是一种在
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大模型知识札记
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AI 网络安全处理 开源 人工智能+网络安全
人工智能在网络安全领域应用近年来,Agent系统、
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DQN深度强化学习:CartPole倒立摆任务(完整代码)
DQN(DeepQ-Network,深度Q网络)是Q-Learning的
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Vision Transformer学习笔记(2020 ICLR)
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之DCGAN算法深度解析
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小辉同志
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背景:因数据量较大,想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境:Spark版本:2.4.0Python版本:2.6.XPaddlePaddle版本:2.4.2处理器:CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备:模型需要什么第三方库就安装哪些库,最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下
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的核心—卷积核》
在当今人工智能飞速发展的时代,卷积
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(CNN)在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中,卷积核作为CNN的核心组件,发挥着至关重要的作用。
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机器学习人工智能深度学习
智能制造碳中和实战:基于
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的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析
深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言:智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下,我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点:监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台,构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案,实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.
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