深度摄像

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

3.1 RK3588 MPP硬件编码YUYV为H264（待更新）

3.1.1资源功能描述获取USB摄像头1080P@5fpsYUYV格式图片，经过MPP编码成H264，然后写入文件。
kw23571113·2025-03-01 15:23

【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

本文将从技术原理、性能优势、应用场景三个维度深度解读这两项技术。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

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

WGCLOUD可以支持信创操作系统吗

可以的比如麒麟、统信UOS、龙芯(mips)、深度deepin、凝思、龙蜥Anolis、EulerOS欧拉等操作系统，都可以正常部署使用WGCLOUD监控系统
·2025-03-01 14:23

T23N 君正（Ingenic）T系列芯片是专为智能视频和物联网应用设计的高性能、低功耗处理器 提供软硬件资料及样品测试

T23N是一款由君正（Ingenic）推出的智能视频应用处理器（SoC），广泛应用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等领域。该芯片采用创新架构，满足高性能计算和高质量图像视频编码的需求。
li15817260414·2025-03-01 13:42

【音视频】 H264 H265

概述项目中接触到一些音视频领域的技术，主要对自己接触到的技术，结合自己的学习内容，进行阶段性总结，如有不正确的地方恳请指正安防领域摄像头的编码格式目前主流的是H265，但是也存在H264的视频流。
gma999·2025-03-01 13:11

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

【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

嵌入式的应用领域、现状及未来趋势

使用嵌入式的产品如我们常用的手机、平板电脑、电子字典、可视电话、数字相机(DC)、数字摄像机(DV)、U-Disk、机顶盒(SetTopBox)、高清电视(HDTV)、游戏机、智能玩具、交换机、路由器、
Lemon__L·2025-03-01 12:06

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

尽管LLM已经在自动化测试脚本生成、缺陷预测、测试报告生成等方面发挥了巨大的作用，但在某些复杂任务中，LLM的输出质量依然面临着提升空间，尤其是对于细节的精准度和情境理解的深度。
测试者家园·2025-03-01 12:05

Stable Diffusion在中国的生态分析报告

一、技术演进与产业布局‌核心技术突破‌国内企业已深度参与StableDiffusion生态，例如北京灵动天地于2024年8月申请了模型融合专利，通过动态权重插值技术提升生成效果‌。
Liudef06·2025-03-01 12:00

深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

本文将结合深度求索（DeepSeek）的MoE架构实战经验，详解如何用单个GPU训练千亿参数模型，并
小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

销售易NeoCRM与八骏科技CRM：全方位深度对比

在当今竞争激烈的CRM市场中，销售易NeoCRM和八骏科技CRM作为国内知名的CRM解决方案，各自拥有独特的优势和特点。本文将从功能、用户体验、价格、市场评价以及适用场景等方面对这两款CRM系统进行对比总结和盘点。一、功能对比销售易NeoCRM：销售管理：提供从线索获取、商机管理到订单成交的完整销售漏斗管理，实现销售过程的标准化管理。客户管理：提供全方位的客户画像功能，记录和追踪客户的所有互动历史
刘小奇�多·2025-03-01 11:49

【每日科技动态】2025年2月16日科技信息差深度解析——普通人认知提升计划

2025年2月16日科技信息差深度解析：一、全球AI竞赛：中美欧“三国杀”与开源生态的崛起二、产业革新：机器人、半导体与即时零售的突破三、政策赋能：从“产学研”融合到人才评价改革四、风险与挑战：技术伦理与全球性威胁五
我的青春不太冷·2025-03-01 10:49

【模块】Non-local Neural

论文《Non-localNeuralNetworks》作用非局部神经网络通过非局部操作捕获长距离依赖，这对于深度神经网络来说至关重要。
dearr__·2025-03-01 10:48

自动化测试的价值重构：软件质量保障的效率革命与理性抉择

本文将从技术价值、经济成本、场景适配三个维度深度剖析，为软件
北陌宝宝·2025-03-01 10:47

列表推导式与生成器表达式（深度实战版）

列表推导式与生成器表达式（深度实战版）一、列表推导式：不只是语法糖1.底层原理剖析#编译后的字节码对比deftraditional_loop():result=[]foriinrange(5):result.append
Bruce_xiaowei·2025-03-01 10:15

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

解决 OBS 摄像头源预览与录制冲突问题

在使用OBS进行摄像头源的预览与录制时，许多开发者会遇到一个常见问题：当开始录制时，预览窗口中的摄像头画面会停止显示。本文将深入分析该问题的原因，并提供合理的解决方案。
吃面不喝汤66·2025-03-01 09:12

萤石云RTC技术优势详解与开放服务

萤石S10带屏摄像机的出现，解决了数码产品操作与网络要求更为复杂的问题，为消费者大大降低使用门槛，进一步促进亲情沟通的便利。
做萤石二次开发的哈哈·2025-03-01 09:09

萤石开放平台——摄像头取流有问题怎么排查？

监控地址可以用我们在线工具测试：EZOPEN播放协议直播地址可以我们在线工具测试：https://open.ys7.com/jssdk/live.html，也可以通过VLC播放器（https://www.videolan.org/index.zh_CN.html）（如果你还没有取流，那可以先参考设备接入篇和设备取流篇（后续献上））设备接入：(16条消息)萤石开放平台的二次开发——设备如何上云_萤石
做萤石二次开发的哈哈·2025-03-01 09:39

笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？

示例：短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"]，共4个token；若
瞬间动力·2025-03-01 09:08

Python语法糖教程第2天—Python装饰器深度解析与高阶应用指南

Python语法糖教程第2天—Python装饰器深度解析与高阶应用指南一、装饰器本质揭秘1.1装饰器的运行时序defdecorator(func):print("装饰器初始化阶段")defwrapper
Bruce_xiaowei·2025-03-01 08:33

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

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌12。‌训练数据‌：使用LAION-5B数据集过滤后的子集，文本编码器为CLIPViT-L/14‌34。‌局限性‌：对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱，高分辨率生成需依赖外部放大工具‌28。
Liudef06·2025-03-01 08:59

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

然而，现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。因此，需要全面评测和深入研究模型的各项能力、属性、应用局限性、潜在风险及其可控性等。
大模型玩家·2025-03-01 08:28

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

深度优先和广度优先【栈、堆前端举例】

深度优先和广度优先：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是两种用于图和树遍历的算法，它们各自有不同的应用场景和特点。
幸运小圣·2025-03-01 07:22

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

实战：基于Pandas的房价数据分析全流程深度解析（附高阶技巧与数学推导）（十二）

一、项目深度解析框架1.1分析维度全景图数据加载元数据分析数据清洗特征工程多维分析模型准备自动化报告1.2高阶分析工具链数据清洗：Missingno高级可视化、Optuna自动超参优化特征工程：TsFresh
WHCIS·2025-03-01 05:37

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

大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理

笔者写原理篇时心情是有些惴惴不安的，因为毕竟对大模型的研究有限，缺乏深度。但是，还是觉得有必要记录一下学习理解心得，
喝不喝奶茶丫·2025-03-01 05:01

游戏任务系统模块架构设计分析

它不仅能增加游戏的深度和趣味性，还能通过任务奖励机制提高玩家的参与度和留存率。本文将详细介绍一个高扩展、高性能、高可配置的C#语言任务系统模块的架构设计和实现。
你一身傲骨怎能输·2025-03-01 04:58

面试之《前端开发者如何优化页面的加载时间？》

优化图片：对图片进行压缩处理，降低图片的分辨率、色彩深度或采用更高效的图片格式（如WebP）。同时，根据
只会写Bug的程序员·2025-03-01 04:28

⭐算法OJ⭐矩阵的相关操作【深度优先搜索 DFS + 回溯】（C++ 实现）Unique Paths 系列

980.UniquePathsIIIYouaregivenanmxnintegerarraygridwheregrid[i][j]couldbe:1representingthestartingsquare.Thereisexactlyonestartingsquare.2representingtheendingsquare.Thereisexactlyoneendingsquare.0repr
Vitalia·2025-03-01 04:55

小红书电商运营，97节小红书vip内部课，带你实现小红书赚钱

本套小红书电商运营VIP课程系统解析平台运营全流程，包含97节实战教学视频深度讲解垂直账号打造、数据选品策略、爆款图文创作等核心技能。
LooKMeG·2025-03-01 03:48

Java 9模块与Maven的深度结合

在Java9引入模块化之后，如何将模块化与Maven项目结合成为了许多开发者关注的焦点。本文将通过一个简单的示例，展示如何在Maven项目中开发Java9模块，并使用非模块化的外部库（如Jsoup）。1.Maven项目配置首先，我们需要创建一个Maven项目，并在pom.xml中配置相关的依赖和插件。以下是完整的pom.xml文件内容：4.0.0com.logicbig.examplejava9-
t0_54program·2025-03-01 03:48

神卓 S500 异地组网设备实现监控视频异地组网的详细步骤

一、设备与环境准备硬件清单主设备：神卓S500异地组网路由器×1子设备：神卓S500或兼容设备×N（需通过官网认证）监控设备：支持RTSP/ONVIF协议的NVR、摄像头网络要求：各网点需稳定联网（推荐上传带宽
u010905359·2025-03-01 03:17

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

DeepSeek技术全景解析：架构创新与行业差异化竞争力

深度优化的MoE架构：结合256个路由专家与1个共享专家，实现稀疏激活机制（每个Token仅激活8个专家），在代码生成任务中推理速度提升40%。混合模态支持：支持文本、代码、数学符号
二进制coder·2025-03-01 01:40

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

这些仓库包括AI领域的机器学习、深度学习
惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

从本地部署到高效交互，深度学习任务这样搞就对了～

文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究，遇到了个头大的问题：设备依赖太重
磕盐小宋的日常·2025-02-28 23:54

软件测试丨计算机视觉场景下的边缘计算与测试场景

以下是两者的关键点：1.边缘计算在计算机视觉中的作用边缘计算将计算任务从云端转移到靠近数据源的边缘设备，如摄像头、传感器等，具有以下优势：低延迟：实时处理数据，减少传输时间。
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-02-28 22:52

可观测性深度优化，管理策略更灵活更安全

在4.1.3版本中，KubeSphere聚焦可观测性深度优化、策略管理灵活升级与安全隔离能力增强，推出多项新特性与优化，进一步释放企业云原生基础设施的潜力，助力业务高效运行与智能管理！
KubeSphere 云原生·2025-02-28 22:52

Anaconda配置tensorflow-gpu教程

最近在入门tensorflow深度学习，配置环境吃了不少苦头，写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda（我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了，结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU
rubisco214·2025-02-28 22:19

深拷贝使用cloneDeep和JSON.parse(JSON.stringify())的区别

1.cloneDeep：cloneDeep是Lodash函数库中的一个函数，用于深度克隆对象或数组。它是一个独立的函数，需要使用Lodash库导入才能使用。
滑梯plus版·2025-02-28 22:49
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