目标跟踪算法深度学习人工智能第11页

当科技企业存在多类型的服务器资源时，如何确保访问安全？

某企业是一家运用大数据、物联网、云计算、人工智能等新技术推动安全领域信息化、智能化的科技企业，500人以下规模，其中算法团队占了十分之一。

宁盾Nington·2024-09-03 07:48

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

Android 权限机制详解

博主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，忍不住也分享一下给大家，点击跳转到网站Android系统6.0之后，加入了运行时权限，不仅要在AndroidManifest.xml清单文件中加入权限

路宇·2024-09-03 07:43

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。sigmoid适用于常用于二分类任务的输出层，因为它能将输出值压缩到[0,1]之间，表示概率值。非零均值:输出值总是非零，这可能会导致训练过程中较慢的收敛。梯度消失问题:当输入值很大或很小时，梯度接近于0，导致训练过程中梯度更新变得缓慢。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。

AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

生成式AI：图像填充进入新纪元

在当今数字化时代，人工智能（AI）正在不断推动科技发展的边界。

百度_开发者中心·2024-09-03 04:59

国产游戏技术的未来

中国的游戏产业在近年来取得了显著的进步，无论是在游戏设计、图形渲染、人工智能、云游戏技术等方面，都有了显著的成就。

Lill_bin·2024-09-03 04:29

生成式AI：创造性智能的新纪元

引言随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI（GenerativeAI）已经成为一个引人注目的领域。它不仅仅是模仿人类行为，而是通过学习大量的数据，创造出全新的内容，如文本、图像、音乐等。

Lill_bin·2024-09-03 04:58

【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析

人工智能的概念当人们提到“人工智能（AI）”时，很多人会想到机器人和未来世界的科幻场景，但AI的应用远远不止于此。现在，AI已经广泛应用于各种行业和生活领域，为我们带来了无限可能。

洛神灬殇·2024-09-03 04:14

javacv从入门到精通——第三章：基本使用

了解javacv的基本结构JavaCV的基本结构如下：JavaCV核心类：JavaCV核心类是JavaCV库的核心，它包括了JavaCV的所有功能和特性，可以用来进行计算机视觉和人工智能任务的开发和实现

ayou_llf·2024-09-03 04:26

【前端面试】React深度学习（下）

render阶段：构建Fiber树Fiber节点是如何被创建并构建Fiber树的render阶段的工作可以分为“递”阶段和“归”阶段。“递”阶段会执行beginWork:根据传入的Fiber节点创建子Fiber节点，并将这两个Fiber节点连接起来。当遍历到叶子节点（即没有子组件的组件）时就会进入“归”阶段。“归”阶段会执行completeWorkbeginWorkcurrent：当前组件对应的F

贾明恣·2024-09-03 02:43

添加配置react组件路由具体步骤参考

文章目录发现宝藏发现宝藏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。【宝藏入口】。

东离与糖宝·2024-09-03 02:12

4.科学计算模块Numpy（1）概述与初始操作

引言我们想通过Python去学习人工智能，不可避免地要对大量的数据进行操作。在大批量的数据处理下，如果只是人为手动地修改数据信息，未免效率太低。

隐零·2024-09-03 01:06

灵感枯竭？ChatGPT助你轻松完成开题报告！

ChatGPT，作为一款前沿的人工智能工具，将以其深度学习能力，成为您学术探索道路上的得力助手。搭建框架在学术写作中，一个坚实的理论框架是支撑整个研究的基石。

芙蓉姐姐陪你写论文·2024-09-03 01:35

Python深度学习（使用 LSTM 生成文本）--学习笔记（十八）

第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务（比如驾驶汽车），它还包括创造性活动。

呆萌的小透明·2024-09-03 00:30

【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册

作者简介：我们的天空《头衔》：大厂高级软件测试工程师，阿里云开发者社区专家博主，CSDN人工智能领域新星创作者。《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-03 00:59

利用AI应用实现企业降本增效

随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探讨如何通过AI技术实现降本增效。AI不仅能够自动化重复性任务，还能通过数据分析提供深刻的业务洞察，从而帮助企业优化运营、节省成本、提高效率。

科新数智·2024-09-02 23:55

使用Python和大模型进行数据分析和文本生成

如何使用Python和大模型进行数据分析和文本生成Python语言以其简洁和强大的特性，成为了数据科学、机器学习和人工智能开发的首选语言之一。

lizi88888·2024-09-02 22:20

深度学习-OpenCV运用（3）

文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习（DeepLearning）与OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary

红米煮粥·2024-09-02 20:41

遥感之智能优化算法大纲介绍

介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法，其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等，在遥感领域，比如高光谱特征选择，机器学习超参数优化等方向有众多的应用，除了提到了两个算法之外，还有众多其他算法

遥感-GIS·2024-09-02 19:33

医疗数字化转型数据中台架构方案（一）

为推进医疗数字化转型，我们提出构建数据中台架构方案：通过集成医院内外多个数据源，利用大数据、人工智能等技术对数据进行清洗、整合、标准化处理，形成高质量的数据资产；再基于云原生技术构建湖仓一体化大数据平台

智汇优库·2024-09-02 19:32

未来行业走向：探索变革与机遇

一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）将成为未来行业发展的关键驱动力。AI技术的广泛应用将改变许多行业的工作方式和商业模式。

安西宁·2024-09-02 16:28

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning

Chauvin912·2024-09-02 14:36

深度学习应用 - 大规模深度学习篇

序言在科技日新月异的今天，人工智能（AI\text{AI}AI）已成为推动社会进步与产业升级的关键力量。

绎岚科技·2024-09-02 12:54

LLM训练、精调与加速：大型语言模型的高效开发与应用策略

大家有技术交流指导、论文及技术文档写作指导、项目开发合作的需求可以私信联系我LLM（大型语言模型）的训练、精调和加速是当前人工智能研究和应用中的重要话题。下面将详细介绍这些概念及其关键技术。

知识学习分享交流·2024-09-02 12:22

百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署（python）

部署目标检测模型前，需要配置好paddlepaddle的环境：开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同，如下（直接放置部署和测试代码

代码能跑就可以·2024-09-02 10:09

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

量子多体理论怎么样理解,多体系统的量子理论

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创量子多体理论和量子场论之间有什么异同呢？我粗略的看了文小刚老师

小浣熊的技术·2024-09-02 09:35

人工智能和大数据时代背景下的财务管理新思路

科技的发展迎来了人工智能与大数据时代,也是企业财务管理在新时期发展过程中所面临的机遇与挑战。

戚戚_7a86·2024-09-02 09:01

基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法，通过大量玉米病害图片的训练，能够精准识别玉米害虫病害。

FL1623863129·2024-09-02 08:58

自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-02 07:52

整理了上百个开源中文大语言模型，涵盖模型、应用、数据集、微调、部署、评测_基于大语言模型的网络自动配置平台的设计与开发

自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。

AI大模型-搬运工·2024-09-02 07:20

用好外呼机器人，帮助企业提升客户管理效率

随着人工智能技术的不断进步，外呼机器人不仅实现了自动化呼叫，还能根据客户的语音情感进行相应的反馈和操作，极大地提高了客户满意度和企业运营效率。

天润融通·2024-09-02 07:18

综合治税的发展前景

综合治税的发展前景较为广阔，主要体现在以下几个方面：-技术应用持续深化：-大数据与人工智能助力精准治税：随着大数据技术的不断发展，税务部门能够整合来自多部门、多渠道的海量数据，包括企业的财务数据、交易数据

alankuo·2024-09-02 06:16

2018-10-17

协会由从事计算机信息系统集成、运行维护、互联网、信息安全、云计算、物联网、人工智能、共享经济和大数据等业务的企业、投资机构及应用信息化的单位组成。协会成立至今共产生5届理事会，目前为第五届。

北京信息化协会·2024-09-02 06:11

智能未来：低代码与AI如何重塑企业应用开发

与此同时，人工智能（AI）技术，尤其是大规模语言模型的进步，为应用程序赋予了前所未有的智能化能力。然而，单靠低代码或AI技术

HUIBUR科技·2024-09-02 06:14

BlinqIO：业界首个生成式 AI 测试平台

BlinqIO：业界首个生成式AI测试平台前言简介1.注册2.生成测试自动化代码3.运行测试4.查看报告5.使用AI添加场景总结前言生成式人工智能软件测试初创公司BlinqIO打造了业界首个生成式AI测试平台

blues_C·2024-09-02 06:43

Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波

应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程

Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

Ulord深度学习3：区块链应用场景解析

Ulord深度学习第三课对区块链的应用场景做了剖析，让我们对区块链有了更形象的了解。

luckfang·2024-09-02 03:16

大项目前章-4 人工智能问题

很好，开始我们今天的话题，人工智能，自2022年以来人工智能迎来迅猛发展，出现了很多非常厉害的语言大模型，后续发展出了图片生成大模型、视频生成大模型，甚至还有AI音频，可以说是五花八门，但是

zeifer001·2024-09-02 03:56

今日感悟：

近些年随着移动支付、物流配送、人工智能，云计算的日臻成熟，新技术不断运用到零售行业。

勤奋的许南·2024-09-02 02:33

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

组态软件

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！

ytffhew·2024-09-02 00:36

windows系统huggingface连接不上的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-09-02 00:34

深度学习100问43:什么是过拟合

嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

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