深度学习pytorch人工智能

云架构与容量规划：预测与优化

1.背景介绍随着互联网和人工智能技术的快速发展，云计算已经成为企业和组织的核心基础设施。云架构提供了高度可扩展的计算资源、存储和网络服务，使得企业可以更有效地满足业务需求。
OpenChat·2024-01-30 04:01

2018年机器学习数学基础及算法视频教程 20课 适合基础学习 高清课件代码答疑全

课程介绍：不管是算法工程师还是机器学习相关岗位，很多企业招人时都会选择数学专业的毕业生，更有甚至数学的优先级超过计算机专业，尤其人工智能方面，Al人才门槛高的让人望而却步，其中一个重要的原因就是对数学基础的要求太高
花心五花肉·2024-01-30 04:42

人工智能数学基础----导数

人工智能数学基础系列文章1.人工智能数学基础----导数2.人工智能数学基础----矩阵3.人工智能数学基础----线性二阶近似人工智能的学习对于数学要求还是需要一定的功底的，不管是算法还是涉及到的名词概念
Msro·2024-01-30 04:29

人工智能学习笔记 - 预备篇之高中数学快速复习

不过总体看下来，觉得自己从基础开始复习还是值得的，对于早已遗忘的一些知识点又有了一些理解，直觉这些和之前林林总总看的一些关于人工智能相关的一些领域知识有一定的联系（我的脑细胞神经元反
woods_wang_219·2024-01-30 04:29

408.互联网与人工智能的本质

互联网与人工智能的本质？创建于2020年01月16日互联网这个大脑未能有效工作的根源？我们没有认清这个大脑的根本属性和第一因。人们大脑中发现的规律（知识和技术）是希望被社会继承的，属性是无私的。
中医气血疏通治疗闫大夫·2024-01-30 04:36

基于PyTorch和TensorFlow框架保存模型和load模型的方法

PyTorch中的保存模型和调用模型：1.保存整个模型PyTorch提供了torch.save函数，可以用来保存整个模型，包括模型的架构和参数。
luyanpingya·2024-01-30 04:45

第二十九周：文献阅读笔记（ResMLP）+ pytorch学习（Resnet代码实现）

方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch
@默然·2024-01-30 03:01

第二十八周：文献阅读笔记（弱监督学习）+ pytorch学习

弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch
@默然·2024-01-30 03:31

第二十七周：文献阅读笔记

DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet（密集连接网络）是一种深度学习神经网络架构
@默然·2024-01-30 03:01

2018-10-18

未来将至，无数人的工作将被人工智能取代，也许我的工作也是同样的。不想被人工智能取代，你的工作就需要充满创新性。
巴黎的忧伤·2024-01-30 03:14

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+ pytorch学习

第二十九周：文献阅读笔记（DenseNet）+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接
@默然·2024-01-30 03:58

群晖NAS搭建WebDav结合内网穿透实现公网访问本地影视资源

博客主页：小羊失眠啦.系列专栏：《C语言》《数据结构》《C++》《Linux》《Cpolar》❤️感谢大家点赞收藏⭐评论✍️前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家
小羊失眠啦.·2024-01-30 03:47

人工智能时代，怎么样才能？被称为懂行业？

由于人工智能技术原理的特殊性和人工智能产品架构的复杂性，从来没有一个时代像现在这样对产品经理的行业理解提出过如此高的要求，在此我用一个案例说明，对人工智能产品来说，懂行业有多么的重要。
nonviolence·2024-01-30 03:33

动手学深度学习（一）深度学习介绍1

目录一、引言1.日常生活中的机器学习：2.机器学习中的关键组件：2.1数据：2.2模型：2.3目标函数：2.4优化算法：3.各种机器学习问题：3.1监督学习：3.1.1回归：3.1.2分类：3.1.3标记问题：3.1.4搜索：3.1.5推荐系统：3.1.6序列学习：3.2无监督学习：3.3与环境互动：3.4强化学习：一、引言时至今日，人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员从零编写的。比如，现在开
Shining0596·2024-01-30 02:32

【大厂AI课学习笔记】1.2 人工智能的应用（1）

目录1.2人工智能的应用1.2.1产业中人工智能的应用金融教育医疗交通制造——智慧金融智能风控智能理赔智能投研（声明：本学习笔记学习原始资料来自于腾讯，截图等资料，如有不合适摘录的，请与我联系删除。）
giszz·2024-01-30 02:31

【大厂AI课学习笔记】1.2 人工智能的应用（2）

——智慧零售主要集中在设计、电商、供应链管理、收益管理、生产制造、线下零售等领域。MORE：设计应用场景：自动化设计辅助：利用AI技术自动生成产品草图、设计方案或提供设计灵感。个性化推荐：基于消费者偏好和历史数据，为消费者提供定制化的产品设计建议。虚拟试穿/试用：通过增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，让消费者在购买前虚拟试穿或试用产品。关键技术：机器学习：用于分析消费者行为和偏好，以提供个性
giszz·2024-01-30 02:31

【大厂AI课学习笔记】1.3 人工智能产业发展（1）

我国人工智能政策，分为5个阶段。从探索期，到后面的4个阶段。
giszz·2024-01-30 02:31

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

目录二、起源三、深度学习的成功案例：四、特点：五、小结：二、起源为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。
Shining0596·2024-01-30 02:00

【大厂AI课学习笔记】1.1.3 常见术语解释

目录1.人工智能(Artificialintelligence)2.算法(Algorithms)3.机器学习(Machinelearning)4.深度学习(Deeplearning)5.神经网络(NN)
giszz·2024-01-30 02:30

EEG神经网络分类的深度学习方法

近年来，深度学习(DL)因其能够在阐明分类的相关特征的同时显著提高许多领域的分类性能而广受欢迎。本文旨在为对基于EEG的深度学习研究感兴趣的研究人员提供全面的参考来源。
茗创科技·2024-01-30 02:19

Redis面试题36

什么是人工智能？它的应用有哪些？答：人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是指通过模拟和复制人类智能的技术和方法，使机器能够具备类似于人类的认知和学习能力。
CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

Redis面试题35

什么是深度学习？它和传统机器学习的区别是什么？答：深度学习是机器学习的一个分支，主要基于神经网络模型，通过多层次的神经元网络进行学习和推断。深度学习与传统机器学习的区别在于其模型的结构和学习方法。
CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

Redis面试题36

人工智能在医疗领域有哪些应用？答：人工智能在医疗领域有许多应用，下面是一些常见的例子：疾病诊断和预测：人工智能可以通过分析医疗图像、生物特征数据和临床记录，帮助医生进行疾病的诊断和预测。
CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

美赛注意事项

火热关键词：人工智能、机器学习、深度学习、区块链、大数据技术、Chat-GPTEF题目：第一问：变量之间的关系（关系题：层次分析法、熵权法等）第二问：预测类问题（例如使用时间维度的马尔科夫、链等预测方法
RunningBComeOn·2024-01-30 01:45

【网络安全|信息泄露】谷歌容器云曝“严重风险”：上千 Kubernetes 集群可能暴露，涉某上市公司

GKE是谷歌针对Kubernetes开源项目的商用服务，广泛用于医疗保健、教育、零售和金融服务，以及数据处理和人工智能与机器学习操作。云安全厂商OrcaSecurity的研
网安老伯·2024-01-30 00:37

2019年高考作文下水文

有的说：“科技进步这么快，劳动的事，以后可以交给人工智能啊！”也有的说：“劳动这么苦，这么累
写作者红红·2024-01-30 00:17

文献速递：人工智能医学影像分割--- 使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割

文献速递：人工智能医学影像分割—使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割01文献速递介绍肺是呼吸道中最重要的部分。肺的上呼吸道和下呼吸道是两个通道。
有Li·2024-01-30 00:42

文献速递：人工智能医学影像分割--- 深度学习分割骨盆骨骼：大规模CT数据集和基线模型

文献速递：人工智能医学影像分割—深度学习分割骨盆骨骼：大规模CT数据集和基线模型我们为大家带来人工智能技术在医学影像分割上的应用文献。
有Li·2024-01-30 00:42

【影像组学入门百问】#83----#87

深度影像组学（DeepRadiomics）是一种将深度学习技术应用于影像组学的研究方法。它结合了传统影像组学的特征提取方法和深度学习的自动特征学习能力，以提高影像特征的表示能力和泛化性能。
有Li·2024-01-30 00:42

ai写作软件手机版哪个好用？这些软件了解一下

随着人工智能技术的不断发展，手机版的AI写作软件也日益受到人们的关注。这些软件不仅能够帮助用户快速生成高质量的文本内容，还支持多种语言，满足不同用户的需求。
职场小妙招·2024-01-30 00:08

Phoncent博客，探索Rie Kudan的GPT创作之举

这本小说引起了广泛的讨论和思考，因为令人惊讶的是，Kudan在其中直接引用了人工智能生成的内容。这可真是个大胆的创新实验啊！人工智能的快速发展给文学创作带来了新的可能性。
庄泽峰·2024-01-30 00:37

Phoncent博客GPT写作工具

GPT写作工具是基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技术开发的一款人工智能写作工具。它通过深度学习和自然语言处
庄泽峰·2024-01-30 00:37

如何使用docker compose安装APITable并远程访问登录界面

文章目录前言1.部署APITable2.cpolar的安装和注册3.配置APITable公网访问地址4.固定APITable公网地址正文开始前给大家推荐个网站，前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂
不是笨小孩i·2024-01-29 23:31

知过去，预未来，相信AI计算的力量

过去几十年来，人工智能（AI）领域取得了巨大的进展，从最初的概念逐渐演变为影响各个行业的核心技术。回顾过去，我们可以看到AI计算在推动科技创新和社会变革方面的无可比拟的力量。
nbsaas-boot·2024-01-29 23:59

数据结构之红黑树

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档红黑树基础前言一、什么是红黑树二、左旋和右旋实现三、插入的调整四、红黑树的删除1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展
yerennuo·2024-01-29 22:18

深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧,本文将帮助大家理解多台服务器资源的数据并行分布式训练神经网络模型的过程，数据并行训练是一种在多个处理器上并行训练卷积神经网络模型的方法
微学AI·2024-01-29 22:11

2023年全球软件开发大会（QCon广州站2023）：核心内容与学习收获（附大会核心PPT下载）

大会内容涵盖了人工智能、云计算、大数据、区块链、物联网等多个热门领域，为参会者提供了丰富的学习资源和深度思考的机会。一、峰会核心内容1、人工智能：在人工智
百家峰会·2024-01-29 21:07

基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）

安全帽检测系统用于自动化监测安全帽佩戴情况，在需要佩戴安全帽的场合自动安全提醒，实现图片、视频和摄像头等多种形式监测。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。安全帽检测系统主要用于自动化监测安全帽佩戴情况，检测佩戴安全帽的数目、位置、预测置信度等；可采取图片、视频和摄像头等多种形式监测佩戴情况，并实时显示标记和结果；博文提供了完整的Python代码和使
AI小白龙*·2024-01-29 21:05

PyTorch入门之Tensor综合-含操作/运算、机器学习的关系、稠密张量与稀疏张量的定义等

Tensor的理解数学中有标量、向量和矩阵的概念，它们的维度分别是0、1、2。其中：标量可以看成的一个数字，1，标量中元素的位置固定。向量可以看成是一维表格，向量中元素的位置需要通过其索引确定，表示为矩阵可以看成是二维表格，矩阵中的元素位置需要通过其行号和列号确定，表示为：张量(Tensor)可以视为矩阵的扩展，可以用于表示无穷维度的数据如果我们用标量、向量或矩阵描述一个事物时，该事物最多可用[H
AI小白龙*·2024-01-29 21:34

人工智能如何增强软件工程，你需要知道的一切

人工智能增强软件工程是人工智能与软件工程相结合的概念领域。它将人工智能与传统的软件工程方法相结合，还改变了软件开发和创建的方式。传统的软件开发都是开发人员人工编码。
诗者才子酒中仙·2024-01-29 21:32

语义分割样本随机划分

文章目录前言一、训练集、验证集、测试集二、使用步骤1.引入库2.设置输入输出路径3.处理过程总结前言深度学习语义分割在训练时需要将裁剪好的样本数据划分为训练集、验证集和测试集。
深度神经质患者·2024-01-29 21:53

躬身行领读人服务升级体系

躬身行悦读工坊领读人服务体系全面升级，以教授别人完成自己深度学习以被实践证明这是有效的学习方法和实践逻辑。为确保所有领读人能真正完成蜕变，实现从意愿到结果的顺利升级，全面开启领读人的付费模式。
宗少躬身行·2024-01-29 20:38

【前沿技术杂谈：解释性人工智能】透视未来：解释性人工智能（XAI）在构建透明、可信AI世界中的角色

【前沿技术杂谈：解释性人工智能】透视未来：解释性人工智能（XAI）在构建透明、可信AI世界中的角色引言揭开可解释性人工智能的面纱：定义、重要性与应用什么是可解释性AI？
jcfszxc·2024-01-29 20:31

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例什么是物体检测？
jcfszxc·2024-01-29 20:30

为什么特斯拉自动驾驶汽车不需要激光雷达

特斯拉一直是纯视觉自动驾驶方法的拥护者，在今年的计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上，其首席人工智能科学家AndrejKarpathy解释了原因。在CVPR2021自动驾驶研讨会上，过去几年
aFakeProgramer·2024-01-29 20:27

谷歌人工智能视频生成器-LUMIERE（未开源）

Google重磅发布视频生成模型Lumiere据说后续会开源亮点1.支持文本到视频与图像到视频亮点2.画风迁移亮点3.运动蒙版亮点4.视频编辑亮点5.视频修复谷歌视频模型可以生成80帧的片段！不仅画质好、质量高，而且时长更长。视频局部编辑这项功能可以让剪辑师快速针对视频画面当中的物体进行替换。视频画面修复除了修改画面的内容，甚至还可以针对损失局部画面的视频进行填充修补。文本生成视频除了视频编辑功能
暗托涅瓦·2024-01-29 20:17

如何使用手机公网远程访问本地群辉Video Station中视频文件【内网穿透】

博客主页：小羊失眠啦.系列专栏：《C语言》《数据结构》《Linux》《Cpolar》❤️感谢大家点赞收藏⭐评论✍️前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。
小羊失眠啦.·2024-01-29 19:56

Transformer模型 | Pytorch实现Transformer模型进行时间序列预测

Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。下面是将Transformer模型应用于时间序列预测的一般步骤：数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和目标预测值。通常，你需要将时间序列转换为固定长度的滑动窗口序列，以便输入到Transformer模型中。特征编码：对于时间序列数据，你需要将每个时间步的特征进行编码。这可以包括使用嵌入层将离散特征
算法如诗·2024-01-29 19:53

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反，
是我真的是我·2024-01-29 19:59

仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day8【作业2与答案2】

基本Python语法，基本linux命令行使用以下的几个专栏是本人比较满意的专栏(大部分专栏仍在持续更新)，欢迎大家的关注：ACM-ICPC算法汇总【基础篇】ACM-ICPC算法汇总【提高篇】AIoT(人工智能
辰chen·2024-01-29 19:12
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