深度学习00-传统图像处理第37页

2.4K star的GOT-OCR2.0：端到端OCR 模型

作为一款开源模型，GOT-OCR2.0不仅支持传统的文本和文档识别，还能够处理乐谱、图表以及复杂的数学公式，为用户提供了更加全面和高效的解决方案。

AI 研习所·2025-03-01 17:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智

山海青风·2025-03-01 16:33

RxJava使用和原理(一)

它扩展了传统的观察者模式，增加了对事件序列的丰富操作和变换能力。在RxJava中，被观察

linwq8·2025-03-01 16:31

芯麦GC1277与0CH477驱动芯片对比分析：电脑散热风扇应用的性能优势与替代方案

芯麦GC1277作为一款高性能的驱动芯片，逐渐成为电脑散热风扇等领域的热门选择，并可替代传统的0CH477/灿瑞芯片。

青牛科技实业01·2025-03-01 16:29

机器学习与深度学习资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

MyBatis 深度解析：MyBatis是如何简化 JDBC的？

一、JDBC的痛点与MyBatis的诞生传统JDBC开发虽然灵活，但存在诸多痛点，导致开发效率低下且易出错：样板代码冗余：每次操作需重复编写连接管理、try-catch-finally块、资源释放等代码

以恒1·2025-03-01 16:28

An Iterative Technique for the Rectification of Observed Distributions 论文阅读

AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析2.1核心思路：基于贝叶斯定理的迭代框架2.1.1贝叶斯逆概率公式2.1.2迭代更新规则2.1.3多维推广2.2方法优势2.3对比传统方法

青铜锁00·2025-03-01 16:27

Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读

AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势（重点）2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模2.1.2线性化Bregman算法2.2与传统方法的对比

青铜锁00·2025-03-01 16:27

A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读

目录1.研究背景与问题2.方法创新3.关键优势4.实验验证5.与传统方法对比6.结论与意义1.研究背景与问题核心挑战：实孔径雷达受限于天线孔径尺寸，导致角分辨率不足，影响海面目标（如船舶）的精细化探测。

青铜锁00·2025-03-01 15:27

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。

环工人学Python·2025-03-01 15:53

SOA的参考架构及技术标准的应用研究

构建SOA架构的企业应用或电子政务，需要基于开放式的SOA相关技术标准，不然，基于非标准技术的应用，也仅仅是传统的应用，而不是所谓的SOA，更谈不上获取SO

cnpm89348·2025-03-01 15:49

【探商宝】DeepSeek开源周第四弹：双向流水并行与专家负载均衡技术解析

一、DualPipe：重新定义流水线并行效率1.1传统流水线并行的

探熵科技·2025-03-01 15:19

iOS自归因详细介绍

在iOS生态中，由于隐私政策的限制（如AppTrackingTransparency，ATT），传统的归因方法（如IDFA）受到限制，因此自归因成为重要的替代方案。

AirZilong·2025-03-01 14:48

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的

那年一路北·2025-03-01 14:16

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

文章目录一、YOLOv8在道路状况检测中的原理与优势（一）检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程

他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源，导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进

jarreyer·2025-03-01 14:15

互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述（上）

研究背景近年来，随着互联网技术的飞速发展，互联网医疗作为一种新兴的医疗模式，正逐渐改变着传统的医疗服务方式。

Allen_LVyingbo·2025-03-01 13:12

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。

那年一路北·2025-03-01 13:09

WiFi定位：宠物安全的“秘密武器”

一、WiFi定位：GPS盲区里的「精准刺客」传统GPS定位在开阔地带能精确到米级，但

2401_88540551·2025-03-01 13:09

【深度学习】矩阵的核心问题&解析

一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange

大数据追光猿·2025-03-01 12:07

Lazy Loading：高效资源管理的艺术

与传统的“即时加载”（Eager

Le0v1n·2025-03-01 12:07

一文速通MongoDB

MongoDB是一个开源的、面向文档的NoSQL数据库管理系统，与传统的关系型数据库（如MySQL）不同，MongoDB存储数据的方式更加灵活，不需要固定的表结构和模式。

C__C..·2025-03-01 12:33

多VLAN支持与高效管理：GVRP与MVRP的技术探讨

然而，随着VLAN数量的增加，传统的静态配置方式变得越来越不可行，尤其是在动态变化的网络环境中。

光路科技·2025-03-01 12:02

AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)

目录1.图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM

9命怪猫·2025-03-01 12:30

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。**混合专家模型（MixtureofExperts,MoE）**通过稀疏激活机制，成为突破单卡训练瓶颈的关键技术。

小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

C#模式匹配详解

模式匹配是一种检查数据结构是否满足特定条件并提取信息的机制，取代传统的if-else或switch逻辑，使代码更简洁、安全。

VTheShow·2025-03-01 11:52

《OpenCV》——人脸检测

代码实现python#导入OpenCV库，用于计算机视觉任务，如读取图像、图像处理和显示图像等importcv2#使用cv2.imread函数读取指定路径下的图像文件'hezhao.jpg

Kai HVZ·2025-03-01 11:22

利用 AI 技术监控测试环境运行状态全解析

传统的监控方式在面对复杂多变的系统时，往往显得力不从心，而AI技术的崛起为测试环境监控带来了新的曙光。

北陌宝宝·2025-03-01 10:49

python爬取arXiv论文元数据

显示选择了考虑用arXiv的api去实现，相关手册见arXiv-api但貌似每次我都被卡在3000条数据就停止了，所以我选择用传统的lxml，bs4直接爬取，但仍然被限制爬取10000条。

小孔不爱coding·2025-03-01 10:46

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。

qq1309399183·2025-03-01 09:12

亚马逊测评自养号：从“送测难”到“自主控评”，6个步骤实现安全测单

可控卖家可自主决定测评时间、数量及操作节奏，例如随时补单、留评或控评，无需受限于外部服务商的时间安排，同时，账号完全由自己管理，避免被黑心中介恶意退款或封号2.降低测评成本一个账号注册成本就几块钱，且可长期复用，相比传统测评需支付高额佣金

南哥聊跨境Yxiw888·2025-03-01 09:36

为什么要用MQ？

1.应用解耦项目A要给项目B发送数据，按照传统的做法是通过RPC远程调用，RPC远程调用耦合度非常高。如果使用消息队列，A系统把消息发给mq，B系统只需要订阅，这样就大大的实现了解耦。

阿杰帅三代·2025-03-01 08:03

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。

黄晓魚·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系

奋力向前123·2025-03-01 08:30

python中@运算符和*运算符在矩阵乘法中的区别与作用

我们在看python程序时，经常可以看到@运算符和*运算符，其中@运算符在传统python中通常是作为装饰器使用的。但是在Python3.5之后，它又具备了矩阵乘法运算的功能。

zeeq_·2025-03-01 07:55

android java opencv_OpenCV On Android最佳环境配置指南(Eclipse篇)

简介本教程是经过本人多次踩坑，并参考网上众多OpenCVOnAndroid的配置教程总结而来，尽希望能帮助学习移动图像处理的朋友们少走弯路。

yuhang555·2025-03-01 07:54

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

python+flask计算机毕业设计基于Web的空巢老人服务系统的设计与实现（程序+开题+论文）

在传统家庭养老功能逐渐弱化的背景下，如何利用现代信息技术，特别是互联网技术，为空巢老人提

node.js毕设小健·2025-03-01 07:50

Transformer 代码剖析1 - 数据处理（pytorch实现）

它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。

lczdyx·2025-03-01 06:18

探索高效图像处理：Android原生OpenCV开发指南

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农隆龙·2025-03-01 06:17

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构

自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。

AI智能涌现深度研究·2025-03-01 05:08

基于图论的产业网络知识图谱挖掘与构建

从数据底座构建、核心知识图谱挖掘、兼容传统产业链知识3个方面，阐述了基于图论的产业网络知识图谱的构建过程，以实现产业优化升级与模拟仿真。

罗伯特之技术屋·2025-03-01 05:07

MySQL × 向量数据库：大模型时代的黄金组合实战指南

一、大模型时代的数据存储革命1.1传统架构的局限性--传统商品表结构CREATETABLEproducts(idINTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(255),descriptionTEXT

·2025-03-01 05:47

大模型时代的软件架构设计

大模型，也被称为深度学习模型，因其庞大的参数规模和强大的数据处理能力，成为推动AI技术前进的重要力量。随着大模型的广泛应用，软件架构设计面临着前所未有的挑战和机遇。

AI天才研究院·2025-03-01 05:36

C# 泛型使用详解

在传统编程方式中，若需处理不同数据类型的相似逻辑，往往需要为每个类型编写重复代码。例如，针对int和string的集合操作需分别实现，这不仅冗余，还可能导致类型安全隐患。

鲤籽鲲·2025-03-01 04:28

数据库分类与数据库基本原则（ACID、CAP、BASE）

NoSQL数据库BASECAP-玲汐-博客园(cnblogs.com)分布式系统设计时，遵循CAP原则_alpha_2017的博客-CSDN博客1、数据库与数据库规则1.1数据库1）关系型数据库SQL：传统的

气运2020·2025-03-01 03:53

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 03:17

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