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深度学习-keras
LEETCODE的第二题——两数相加(链表)
LEETCODE的第二题——两数相加(链表)本文主要用于记录刷力扣的题解,因为自己算法太菜,所以想通过
深度学习
力扣的每一道题目的原理来提高自己。
宁77吖
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2024-02-04 12:03
数据结构
leetcode
链表
算法
Keras
中内置的预训练模型架构介绍
Keras
中内置的模型架构主要包括以下几种:1.MobileNet系列(MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3):-基本原理:MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
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2024-02-04 12:58
机器学习人工智能
keras
人工智能
深度学习
池化层的本质思想及其过程
池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍,而在传统的神经网络中却很少见,原因是传统的神经网络的输入特征很少,不是太多,
深度学习
中特别是图像领域输入特征非常多,所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来
机器不会学习
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2024-02-04 12:34
重新认识学习
重新认识学习——读《
深度学习
》前言有感近段时间在打卡时,自己能明显感受到两点,一是在发表看法时,自己感觉很多内容不能够清楚表达自己的想法,但有没有合适的词语来表达,感觉特尴尬。
程景轩河南桥头小学
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2024-02-04 11:56
Python入门,盘点Python最常用的20 个包总结~
文章目录前言1.numpy(数据处理和科学计算)2.pandas(数据处理和分析)3.matplotlib(数据可视化)4.scikit-learn(机器学习工具)5.tensorflow(
深度学习
框架
python零基础入门小白
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2024-02-04 11:24
python
开发语言
学习
科技
生活
深度学习
经验分享
SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络
.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1被试内实验结果5.2跨被试实验结果5.3消融实验结果5.4t-SNE可视化结果6.讨论与思考6.1网络参数量对
深度学习
模型性能的影响
Ethan Hunt丶
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2024-02-04 11:54
脑电信号处理
人工智能
cnn
lstm
网络
2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文
在此背景下,本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法,对给定数据进行了细致处理,并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林
深度学习
算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
2024数学建模
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2024-02-04 11:22
数学建模
2024
代码
美赛
论文
B题
【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步(5)关于GPU
然而,随着时间的推移,研究人员发现GPU的并行处理能力非常适合执行
深度学习
中的大规模矩阵运算。这一点在吴恩达教授的论文中得到了充分体现,他利用GPU进行大规模深度无监督学习,取得了显著的效果。
giszz
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2024-02-04 11:51
学习笔记
人工智能
人工智能
学习
笔记
基于
深度学习
的SSVEP分类算法简介
基于
深度学习
的SSVEP分类算法简介1、目标与范畴2、
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的算法介绍3、参考文献1、目标与范畴稳态视觉诱发电位(SSVEP)是指当受试者持续注视固定频率的闪光或翻转刺激时,在大脑枕-额叶区域诱发的与刺激频率相关的电生理信号
Ethan Hunt丶
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2024-02-04 11:48
脑电信号处理
人工智能
深度学习
分类
人工智能
【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步(3)关于Hinton
GeoffreyHinton:
深度学习
之父的传奇人生与杰出贡献在人工智能领域,有一位科学家的名字如同星辰般闪耀,他就是GeoffreyHinton。
giszz
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2024-02-04 11:47
人工智能
学习笔记
人工智能
学习
笔记
YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读
Parameters五、anchors配置六、backbone七、head八、总结OLOv5-第Y2周:训练自己的数据集)YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言本文为365天
深度学习
Prime's Blog
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2024-02-04 11:01
深度学习
深度学习训练营
YOLO
YOLOv5算法进阶改进(15)— 引入密集连接卷积网络DenseNet
DenseNet(密集连接卷积网络)是一种
深度学习
神经网络架构,它在2017年由GaoHuang等人提出。
小哥谈
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2024-02-04 11:30
YOLOv5:从入门到实战
YOLO
人工智能
目标检测
机器学习
深度学习
计算机视觉
深度学习
实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别(带手写板GUI界面)
引言在
深度学习
领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。
两只程序猿
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2024-02-04 10:11
深度学习实战
深度学习
cnn
人工智能
GAN知识点(一):GAN的网络结构与损失
2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的
深度学习
神经网络框架,由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。
Arya算法笔记
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2024-02-04 10:07
CV/NLP知识点
GAN
人工智能
深度学习
算法
生成对抗网络
Ubuntu22.04切换系统cuda版本
1、按照Ubuntu22.04与
深度学习
配置中的cuda安装章节,将需要的cuda版本下载到本地并进行安装。
MrLi0104
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2024-02-04 09:51
Ubuntu
深度学习
python
ubuntu
深度学习
centos7 arm服务器配置
深度学习
环境之cuda安装
前言NVIDIA显卡驱动是为了确保NVIDIA显卡能够正确运行而开发的软件。显卡驱动负责与操作系统通信,管理显卡的各种功能,并提供性能优化和兼容性保证。安装适用于特定显卡型号和操作系统版本的最新驱动程序是确保显卡能够正常工作的重要步骤。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力,使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供
番茄小能手
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2024-02-04 09:51
aarch64Linux
arm开发
服务器
深度学习
TensorFlow官方入门实操课程-全连接神经网络分类
__version__)fromtensorflowimport
keras
importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportseab
尘埃飞舞
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2024-02-04 09:33
人工智能
神经网络
深度学习
的进展
深度学习
的进展
深度学习
的进展包括但不限于以下几个方面:1.算法和模型的改进:随着研究的不断深入,
深度学习
算法和模型不断得到改进和优化,例如更有效的神经网络结构、新的激活函数、更好的优化算法等。
番茄不是西红柿1
·
2024-02-04 08:20
人工智能
深度学习
我国学者在新型
深度学习
模型方面取得进展
机器学习是人工智能的核心研究领域,为智能化应用提供基础模型与核心算法,机器学习中
深度学习
技术的成功直接引发了近年来的人工智能热潮。
2301_76571514
·
2024-02-04 07:44
深度学习
人工智能
计算机视觉中的目标跟踪
目标跟踪是
深度学习
在计算机视觉中广泛应用的重要应用之一。它指的是在动态环境中通过分析轨迹自动识别和跟踪物体,一旦初始位置已知。
小北的北
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2024-02-04 07:36
计算机视觉
目标跟踪
人工智能
机器学习
CUDA Cpp并行计算二维和三维网格
NVIDIA的CUDA是一种通用并行计算平台和编程模型,可利用GPU的并行处理能力来加速
深度学习
和其他计算密集型应用程序。
亚图跨际
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2024-02-04 07:31
C/C++
数学
计算
CUDA
c++
并行计算
互联网加竞赛 基于
深度学习
的植物识别算法 - cnn opencv python
课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于
深度学习
的植物识别算法
Mr.D学长
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2024-02-04 07:55
python
java
机器学习 线性回归
#导入所需的库importnumpyasnp#用于处理数值计算的库importtorch#用于
深度学习
的库(PyTorch)importtorch.nnasnn#用于实现各种神经网络的库(PyTorch
小小宇宙中微子
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2024-02-04 07:55
机器学习
pytorch
[python]基于Ultra-Fast-Lane-Detection-v2车道线实时检测onnx部署
UFL-D-v2算法结合了
深度学习
和计
FL1623863129
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2024-02-04 07:24
Python
python
开发语言
计算机设计大赛
深度学习
机器视觉 人脸识别系统 - opencv python
文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2
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-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning3最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
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机器视觉人脸识别系统该项目较为新颖
iuerfee
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2024-02-04 07:24
python
tf特征处理常用函数
将特征在最后一个维度进行拼接#将特征按照最后一个维度进行拼接defconcat_fun(inputs,axis=-1):iflen(inputs)==1:returninputs[0]else:#returntf.
keras
.layers.Concatenate
frostjsy
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2024-02-04 06:00
tensorflow
人工智能
python
2023-11-03模拟答辩
以下是一些可能的问题:您的项目“基于
深度学习
的口腔健康监测系统”在技术上有哪些创新点?您如何看待当前市场上已有的口腔健康监测产品或服务,您的系统与它们相比有何优势?
老菊
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2024-02-04 06:38
深度学习
:数据驱动的人工智能革命
文章目录每日一句正能量前言什么是
深度学习
推动AI发展不同阶段的“三大驱动”1、技术驱动:算法和计算力是主要驱动力2、计算力的三驾马车:芯片、超级计算机、云计算3、数据驱动:描绘个性化画像;后记每日一句正能量一般青年的任务
想你依然心痛
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2024-02-04 06:19
个人总结与成长规划
人工智能
深度学习
深度学习
和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用
文章目录每日一句正能量前言一、
深度学习
在NLP中的应用二、大数据技术在NLP中的应用三、
深度学习
和大数据技术的影响四、应用场景后记每日一句正能量努力学习,勤奋工作,让青春更加光彩。
想你依然心痛
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2024-02-04 06:41
个人总结与成长规划
深度学习
大数据
自然语言处理
易效能®️时间管理一阶90天践行第5周收获
一、
深度学习
1CalendarS的情况本周花时间对1CalendarS进行了适合个人使用的文件夹分类、标签、颜色等的整理。大的分类为个人生活、家庭、工作。二、未来3个月的规划1.每天晚上日反思总结。
一横一木
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2024-02-04 05:13
挑战杯 python opencv
深度学习
指纹识别算法实现
1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是pythonopencv
深度学习
指纹识别算法实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:4分创新点:4分该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向
laafeer
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2024-02-04 03:13
python
挑战杯 LSTM的预测算法 - 股票预测 天气预测 房价预测
更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1基于
Keras
用LSTM网络做时间序列预测时间序列预测是一类比较困难的预测问题。
laafeer
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2024-02-04 03:11
python
AI鲜为人知的秘密:机器学习与
深度学习
概论
文章目录思维导图前言一、人工智能、机器学习与
深度学习
二、机器学习1、机器学习的实现原理2、学习任务3、确定模型三、
深度学习
1、神经网络2、
深度学习
当代发展四、推荐书籍及课程1、学习书籍2、推荐课程总结思维导图前言
Hunter乔乔
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2024-02-04 01:26
人工智能
人工智能
机器学习
深度学习
ChatGPT高效提问—基础知识(AIGC)
神经网络和
深度学习
技术的迅猛发展使得AIGC成为众多领域的重要工具,包括新闻撰写、艺术创作、广告制作
Bruce_Liuxiaowei
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2024-02-03 23:18
笔记
总结经验
chatgpt
AIGC
En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning
1.引言基于大量标记数据的图像分类任务[6,16,23]由于
深度学习
的进步取得了巨大的进展[13,21,55]。
computer_vision_chen
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2024-02-03 22:27
人工智能
LLM大模型
LLM模型是一种用于自然语言处理的语言模型,它是基于预训练的
深度学习
模型。LLM代表"LanguageLearningModel",它的目标是通过大规模的文本数据来学习语言的表示和语义理解。
程序小勇
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2024-02-03 22:05
算法
vscode配置matlab工作环境
@[TOC]matlab简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、无线通信、
深度学习
、图像处理与计算机视觉、信
Cache_wood
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2024-02-03 21:07
深度学习
环境配置:Anaconda 安装和 pip 源
conda是一种通用包管理系统,与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项。对于基于的深度学
听风吹等浪起
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2024-02-03 21:01
深度学习环境配置篇
深度学习
人工智能
Pycharm配置conda虚拟环境出现unsupported
3.但是在跑的过程中,出现了tensorflow和
keras
版本冲突的问题,我又不想降级。本身里面的包就比较多。4.所以我索性创建一个新的虚拟环境,即mask-rcnn。
徐徐祥来-小黑皮
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2024-02-03 21:28
pycharm
conda
ide
pycharm 配置 conda 新环境
1.conda创建新环境本章利用pycharm将conda新建的环境载入进去关于conda的下载参考上一章博文:
深度学习
环境配置:Anaconda安装和pip源首先利用conda新建虚拟环境这里按y确定安装好如下
听风吹等浪起
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2024-02-03 21:27
深度学习环境配置篇
pycharm
conda
ide
scRNA-seq | Windows下的R、RStudio下载和安装
说明R也可以用于
深度学习
)注意下载软件的时候最好右键复制下载链接到迅雷或者其他下载器里下载,比chrome的直接下载快很多。
切瓜少年
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2024-02-03 20:37
深度学习
模型网络疑惑解答
以下是我有疑问,也已经找到答案的问题目录以下是我有疑问,也已经找到答案的问题如果平均池化,进行填充了零,就改变了原本图像的值?当平均池化时发现剩余了怎么办当maxpooling时发现剩余了怎么办BatchNorm1d使用时机卷积的偏置初始值是否为0BatchNorm2d的使用时机模型为什么要初始化如果平均池化,进行填充了零,就改变了原本图像的值?在进行平均池化时,填充零的确可能改变原始图像的值。具
犟小孩
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2024-02-03 19:08
编程相关
深度学习
网络
人工智能
人工智能
深度学习
发展历程-纪年录
前言为了理解模型之间的改进关系、明确
深度学习
的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之,我做了如下表格。
犟小孩
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2024-02-03 19:37
技术文档
计算机视觉
深度学习
——训练过程实时可视化损失函数走势(附代码)
深度学习
训练过程实时可视化损失函数可以帮助我们更好地了解模型的训练情况,从而做出更合理的训练决策。
佐咖
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2024-02-03 19:30
深度学习
深度学习
图像处理
python车牌识别系统
深度学习
车牌实时检测 OpenCV 毕业设计(源码) ✅
毕业设计:2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,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,希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍技术栈:Python语言、OpenCV、HyperLPR中文车牌识别框架、pyqt52、项目界面(1)上传图片进行车牌识别(2)
q_3375686806
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2024-02-03 19:49
biyesheji0002
biyesheji0001
毕业设计
python
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opencv
tensorflow
毕业设计
车牌识别
大数据
深度学习
的发展历程
参考书籍《Tensorflow实战Google
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框架》郑泽宇等要想学习
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这门技术,那么有必要对其发展作一定程度的了解。
SnowScholar
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2024-02-03 19:47
深度学习
机器学习
深度学习
神经网络
发展历程
深度学习
的发展史和主要应用方向
论
深度学习
笔者对于
深度学习
有着自己独特的见解…借这个机器学习课程大作业,发表一下我的观点。
沉着冷静集中精力
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2024-02-03 19:16
深度学习
人工智能
PyTorch
深度学习
实战(34)——Pix2Pix详解与实现
PyTorch
深度学习
实战(34)——Pix2Pix详解与实现0.前言1.模型与数据集1.1Pix2Pix基本原理1.2数据集分析1.3模型构建策略2.实现Pix2Pix生成图像小结系列链接0.前言Pix2Pix
盼小辉丶
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2024-02-03 19:44
深度学习
pytorch
人工智能
深度学习
的发展历程和最新进展
深度学习
是机器学习领域的一个子集,它通过模仿人脑的神经网络结构,使用多层神经网络(深度神经网络)进行学习和模式识别。它的发展经历了多个阶段,早期阶段,冷静期,
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复兴时期等。
稚肩
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2024-02-03 19:14
前沿技术浅谈
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人工智能
tensorRt加速tensorflow模型推理(inception V3为例)
随着各公司在各自领域数据量的积累,以及
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的强拟合特点,各个公司都会训练出属于自己的模型,那么问题就来了,你有模型,我也有模型,那还比什么?对,就是速度,谁的速度快,谁就厉害。
鱼香土豆丝
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2024-02-03 18:56
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