深度解剖

互联网加竞赛 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv 深度学习 机器视觉

先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-19 19:00

AI跟踪报道第29期-新加坡内哥谈技术-今年迄今为止AI领域最疯狂周 - Open AI Sora和Gemini 1.5

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！
新加坡内哥谈技术·2024-02-19 19:59

Apple刚刚推出了一款新的 AI 工具，这玩意儿能给静态图片加上动画效果，听起来是不是很酷

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新加坡内哥谈技术·2024-02-19 19:59

日更

但是觉得想写深度好像
夜幽莲·2024-02-19 19:07

互联网加竞赛 基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 - 深度学习 opencv python

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！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：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git
Mr.D学长·2024-02-19 19:59

Cohere For AI 推出了 Aya，这是一款覆盖超过 100 种语言的大型语言模型（LLM）

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新加坡内哥谈技术·2024-02-19 19:28

瑞士 连载小说 悬疑的疑惑→迷魂（八百八二）

在初试的阶段反复作为，稳定技术指标这是一个有划时代的意义，可以用于工业、航天、宇宙、军事等各种深度探测仪器。如果这些产品良性的进入了
黎战·2024-02-19 18:40

海拔五千

经典阅读做基础，问题解决式阅读提升深度！少读书，多实践的观点是有问题的！实践必须有理论支撑！少年版微演讲很精致很精彩！问题有深度！《中国大
3点8度·2024-02-19 18:11

#每天一本书+一页笔记# 1758《我曾走在崩溃的边缘》

本书是作者完整、深度讲述新东方创业历程的第一本书，展示了20多年的艰苦奋斗，团队曾经历过的至暗时刻，游走于崩溃的边缘，是一部精彩的企业发展史，更是一位创业者的真诚思考，真诚的剖析新东方、剖析自己，有兴趣可一读
May终身阅读者·2024-02-19 18:00

ChatGPT魔法1： 背后的原理

，计算机刚刚产生2）Machinelearning3）Deeplearning，有神经网络，最有代表性的是ChatGPT,GPT(GenerativePre-TrainedTransformer)2.深度神经网络
王丰博·2024-02-19 18:22

深入理解redis——Redis快的原因和IO多路复用深度解析

1.Redis是单线程的还是多线程的？2.Redis性能很快的原因3.Redis的瓶颈在哪里4.I/O多路复用模型理论5.I/O多路复用模型JAVA验证6.Redis如何处理并发客户端链接7.Linux内核函数select,poll,epoll解析8.总结1.Redis是单线程的还是多线程的？当我们在学习和使用redis的时候，大家口耳相传的，说的都是redis是单线程的。其实这种说法并不严谨，R
·2024-02-19 18:14

新的一年，要加油，要开心呀，小姑娘！

虽然看了一些关于阅读的书，知道什么是碎片阅读、快速阅读、深度阅读、主题阅读等，也知道怎么做，但看书还是习惯性地会从第一个字看到最后一个，感觉这样才算看完了这本书，才有安全感，但这样看书的速度，简直会把自己急死
陈大芬·2024-02-19 18:11

257.【华为OD机试真题】幼儿园篮球游戏（贪心算法-Java&Python&C++&JS实现）

点击这里可直接跳转到本专栏，可查阅顶置最新的华为OD机试宝典~本专栏所有题目均包含优质解题思路，高质量解题代码(Java&Python&C++&JS分别实现)，详细代码讲解，助你深入学习，深度掌握！
一见已难忘的申公豹·2024-02-19 18:11

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

1.3问：GEE上能否运行深度学习算法？一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？答：GEE平台上有四种机器学习回归算法，分别是随机森林回归、CART（C
_养乐多_·2024-02-19 18:40

挑战杯 基于Django与深度学习的股票预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3Django框架4数据整理5模型准备和训练6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于Django与深度学习的股票预测系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
laafeer·2024-02-19 16:15

挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习 机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往
laafeer·2024-02-19 16:45

成功人士都是阅读控

成功人士都是阅读控本书开头作者就描述了读书有多么重要，读书有什么好处，读书能带给我们什么，然后作者引用成功者的案例来告诉我们，还有大部分名人用句使得其有权威性，（权威性指不同领域的牛人说的，或者引用的话使其更有话语权更多人信服，听从）深度表达的读书的重要性
黄科2020·2024-02-19 16:53

深度学习框架pytorch_PyTorch：深度学习框架的黑马（第1部分）

深度学习框架pytorchRecentlytheCES2020concludedinVegasandforthosewhoaren’taware,CESistheannualtradeshowforconsumerelectronicsaroundtheworld.Assuch
weixin_26737625·2024-02-19 16:39

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1
全能骑士涛锅锅·2024-02-19 16:38

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN）的应用实例3.优化过程中的常见问题及解决方案总结与展望1.重要性的总结2.实战应用3.未来展望引言PyTorch，作为一个强大的深度学习库
walkskyer·2024-02-19 16:38

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

科技的飞速发展使得人工智能（AI）成为当今科技领域的热点之一，其中，深度学习作为人工智能的关键技术，正逐渐成为推动AI发展的强大引擎。
快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT：  PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域
QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

今日arXiv最热NLP大模型论文：上海AI Lab联合清华发布十项全能数学大模型InternLM-Math

近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。
夕小瑶·2024-02-19 16:56

【AGI视频】Sora的奇幻之旅：未来影视创作的无限可能

这种转变在Sora中是通过深度学习
德天老师·2024-02-19 16:24

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享
傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

chapter22.4线性相关和生成子空间一组向量的生成子空间：原始向量线性组合后能到达的点的所组成的空间的集合列向量的冗余称为线性相关，列向量线性相关的方阵称为奇异矩阵。2.5范数范数常被用于衡量向量的大小。L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所
林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

全球20家科技公司承诺，联合打击“AI深度伪造”的欺诈内容

目录“深度伪造”带来的挑战识别“深度伪造”欺诈内容的策略国外媒体报道，在2月17日德国慕尼黑的一次安全会议上，包括亚马逊、谷歌、IBM、LinkedIn、McAfee、Meta、Microsoft、OpenAI
·2024-02-19 16:11

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。
·2024-02-19 16:10

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

欢迎来到这篇关于深度学习的博客。在这个信息爆炸的时代，人工智能是一个备受瞩目的话题，而深度学习则是推动这一领域飞速发展的引擎。
洞深视界·2024-02-19 16:46

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮
屿小夏·2024-02-19 16:14

#千里之行打卡34/1000#大脑的“性别优势”：女性重社交，男性重争斗

罗宾·邓巴《社群的进化》，深度理解社群四部曲在《最好的亲密关系》一书中，邓巴提出，互联网虽然提供了新的社交方式，但并没有改变社交的本质。
三少爷的见·2024-02-19 16:24

全球20家科技公司承诺，联合打击“AI深度伪造”的欺诈内容

目录“深度伪造”带来的挑战识别“深度伪造”欺诈内容的策略国外媒体报道，在2月17日德国慕尼黑的一次安全会议上，包括亚马逊、谷歌、IBM、LinkedIn、McAfee、Meta、Microsoft、OpenAI
·2024-02-19 16:03

掌握Go并发：Go语言并发编程深度解析

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️系列专栏：Golang全栈-专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正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。点击跳转到网站AI学习网站。前言当我们开发一个Web服务时，我们希望可以同时处理成千上万的用户请求，当我们有大量数据要计算时，我们希望可以同时开启多个任务进行处理，随着硬件性能的提升以及应用数据的增长，有越来
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 16:07

P5019 [NOIP2018 提高组] 铺设道路

整段道路可以看作是�n块首尾相连的区域，一开始，第�i块区域下陷的深度为��di。春春每天可以选择一段连续区间[�,�][L,R]，填充这段区间中的每块区域，让其下陷深度减少11。
谁动了我的奶酪＼(`Δ’)／·2024-02-19 15:47

深度学习基础之《TensorFlow框架（2）—图》

一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构：数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法：（1）通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可（2
csj50·2024-02-19 15:39

根据邻接表画广度优先生成树和深度优先生成树

不保证正确，也希望你们发现错误在评论区评论题目画出邻接表，根据邻接表写出从V1开始的广度优先遍历序列画出广度优先生成树广度优先遍历序列V1V2V4V3广度优先生成树深度优先遍历序列V1V2V3V4深度优先生成树
Just right·2024-02-19 15:26

是你将我点燃（希夏的故事之三）

我已习惯与刚刚不陌生的人交欢，这种感觉很好，当然偶尔也有小挫折，但年轻的少妇通常没阻碍，我从女人身上得到了自信希夏中等个，皮肤显黑，深度近视眼镜，背有点驼，给人的感觉有点蔫。
敬超·2024-02-19 15:38

深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。
__momo__·2024-02-19 15:11

给你学习的四个层次，一定会有帮助

对，但是还有另外一个维度，就是每一个知识的内在深度是没有止境的，至少能分为4层，听过，知道，理解和能讲。1：听过。是知识从你的脑袋当中淌过一遍。2：知道。是知识你已经能记住了，渗透进你的脑子了。
德罗巴007_592·2024-02-19 15:54

VScode远程连接服务器搭建深度学习环境-利用anaconda安装pytorch

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch环境本地安装VScode并建立ssh远程连接1、本人考虑的是在电脑本地安装VScode并与服务器建立远程连接，因而即按照windows系统上安装VScode的流程来操作即可，读者们可参考以
不懂就问的风橘子·2024-02-19 15:06

复盘:怎么通过修改文章，写出深度好文

【无戒学堂日更第7天】高度有一种人，叫自嗨式自恋。特别自信，自己的所做所为，还是头撞南墙不回头的那一种。我算一个吧。边写边改是我的一贯作风，我一直以为这样做速度会很快。事实上，每次我写一篇文章都需要几个小时。听了无戒老师的课程，我才意识到写作真的需要章法，而不是自创。真理就是老师的方法，都是经过千锤百炼的结果。1其实，无戒老师说的写作方法很简单。第一:构思选材。第二:确定主题。第三:确定大纲。第四
红简的故事·2024-02-19 15:14

【深度优先】【广度优先】Leetcode 104 二叉树的最大深度 Leetcode 111 二叉树的最小深度 Leetcode 110 平衡二叉树

【深度优先】【广度优先】Leetcode104二叉树的最大深度Leetcode111二叉树的最小深度Leetcode110平衡二叉树Leetcode104二叉树的最大深度解法1深度优先递归法后序：左右中解法
苹果就叫不呐呐·2024-02-19 15:04

【二叉树层序遍历】【队列】Leetcode 102 107 199 637 429 515 116 117 104 111

二叉树的右视图解法637.二叉树的层平均值解法429.N叉树的层序遍历515.在每个树行中找最大值116.填充每个节点的下一个右侧节点指针117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II104.二叉树的最大深度
苹果就叫不呐呐·2024-02-19 15:03

【深度优先】【广度优先】Leetcode 222 完全二叉树的节点个数

【完全二叉树】【深度优先】【广度优先】Leetcode222完全二叉树的节点个数:star:解法1按照完全二叉树解法2按照普通二叉树：深度优先遍历后序左右中解法3按照普通二叉树：广度优先遍历层序遍历--
苹果就叫不呐呐·2024-02-19 15:25

深度学习环境配置常见指令

首先打开anacondaprompt，激活对应虚拟环境。导入torch并获取对应版本importtorchtorch.__version__导入torchvision并获取对应版本importtorchvisiontorchvision.__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获
牛哥带你学代码·2024-02-19 15:22

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work
卡仕达酱·2024-02-19 15:52

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置
温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48
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