深度学习cv

Java、Spring、SpringBoot

UserService.javapublicclassUserService{publicStringgetUserName(){return"JohnDoe";}}Main.javapublicclassMain{publicstaticvoidmain
陈陈爱java·2025-03-18 19:53

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、R语言在AIGC中的具体案例3.1金融数据分析与预测3.2医疗数据分析与建模3.3社交媒体数据分析与情感分析四、R语言在AIGC中的未来展望4.1与深度学习框架的集成
程序边界·2025-03-18 19:22

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
进取星辰·2025-03-18 19:17

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

在上一篇文章中，我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出，通过异步并行的多个智能体（Worker）与环境交互
进取星辰·2025-03-18 19:17

OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础

OpenCV介绍Python安装OpenCV：对于Linux和Windows操作系统，首先需要在shell或cmd中运行以下命令安装NumPy：pipinstallnumpy。
数字化转型2025·2025-03-18 19:17

3.7 Spring Boot整合Kafka：消息顺序性与消费幂等性保障

java@AutowiredprivateKafkaTemplatekafkaTemplate;publicvoidsendMessage(Stringkey
Sendingab·2025-03-18 18:13

A l密码学（Deepseek)

我：qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmdeepseek:深度思考中．Okay,let'ssee.Theuserinputis"qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm".Atfirstglance
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-18 18:08

OpenCV图像拼接（2）特征查找与图像匹配之基于仿射变换的图像匹配的一个类cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::AffineBestOf2NearestMatcher
村北头的码农·2025-03-18 17:36

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download
cd_Ww777·2025-03-18 15:21

C#学习笔记（3）： 调用YOLOv8

最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。
playerofIE·2025-03-18 15:50

YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。
码上有潜·2025-03-18 14:46

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型
这个懒人·2025-03-18 14:12

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里，模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。
2401_85761003·2025-03-18 12:29

OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南

然而，传统方法（如OpenCV的cv2.matchTemplate）在实际应用中存在以下问题：尺寸敏感性当目标的实际尺寸与模板不一致时，匹配结果会严重偏离。
追寻向上·2025-03-18 12:24

OpenCV计算摄影学（23)艺术化风格化处理函数stylization()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述风格化的目的是生成不以照片写实为目标的多种多样数字图像效果。
村北头的码农·2025-03-18 09:29

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring

2019CVPR：DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章，师兄分享的时候看了一下，后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。
行走的歌·2025-03-18 09:26

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。
爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

Spring容器初始化之BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor

我们已知ClasspathXmlApplicationContext构造方法中调用的this.refresh()方法是整个Spring容器初始化的核心方法，refresh()方法调用过程如下：publicvoidrefresh
eighthspace·2025-03-18 09:23

nextLine()消耗行的技巧

publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscanner=newScanner(System.in);//输入一个整数System.out.print("请输入一个数字
迈克尔龙·2025-03-18 09:52

GoLand for Mac v2024.1 GO语言集成开发工具环境

前往Mac香蕉下载GoLandforMacv2024.1GO语言集成开发工具环境免激活下载-马克香蕉(macxj.com)GoLand具有强大的编译器和运行时，能够显著提高Go语言应用程序的性能。
qwevwwd·2025-03-18 08:48

core-v-verif系列之cva6 cva6.py (5)

cva6.pycva6.py文件是一个用于CORE-VCVA6项目的RISC-V随机指令生成器的回归测试脚本。它负责设置、编译和运行RISC-V指令集模拟器（ISS）和RTL模拟器的测试。
CDerL·2025-03-18 08:16

linux UDP/TCP socket 编程

UDP编程：使用socket创建描述符绑定bind本地ip地址端口使用recvfrom接收数据使用sendto发送数据关闭描述符close(fd)#include"stdio.h"#include#include
守护安静星空·2025-03-18 08:45

用于AI-CV项目标注的星标模型

功能：生成星标图形项，并在目标点上将底图颜色反色显示，当定位和拖动后输出底图在标记点的像素值。输入和输出使用信号槽机制。代码：importmathimportsysfromPySide6.QtCoreimportQPointF,QObject,QRectF,SignalfromPySide6.QtGuiimportQBrush,QPixmap,QColor,QPenfromPySide6.QtWi
深蓝海拓·2025-03-18 07:12

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

python使用importlib进行动态导入py文件

importimportlibdefdynamic_import(module):returnimportlib.import_module(module)实例importimportlibimportcv2defdynamic_import
*Major*·2025-03-18 07:09

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

【python双目标定轮椅】基于python的双目标定

代码部分话不多说直接上代码：新建文件getdata.pyimportcv2importosid_image=0#图片的IDcamera=cv2.VideoCapture(1)#找到棋盘格的标准criteria
迟钝皮纳德·2025-03-18 04:09

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

ROS一键安装参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

JAVA中运算符要注意的地方

本文章主要突出其与C语言的区别1.增量运算符+=-=*=%=1.a+=1.0a+=1.0;a=(int)(a+1.0);这两个等价而不是单纯的等价于a=a+1.02.a=a++publicstaticvoidmain
优雅的落幕·2025-03-17 22:53

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

JAVA随机生成六位验证码

使用java语言随机生成六位数的验证码在importjava.util.Random;publicclassRandomCodeGenerator{publicstaticvoidmain(String
Ning.L·2025-03-17 21:48

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

【常见的排序算法有哪些】

Java代码：publicstaticvoidbubbleSort(int[]arr){for(inti=0;iarr[j+1]){inttemp=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[
F_windy·2025-03-17 19:06
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