神经网络+机器学习+深度学习第10页

3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值在形状+颜色的识别效果中，发现小球是不动，

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等，本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti

坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。

uu1224·2025-03-02 14:17

Linux进程间的关系

Linux进程间的关系前言一、进程组二、会话三、ps命令查看进程间的关系四、系统资源限制五、改变工作目录和根目录六、服务器程序后台化前言提示：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，机器学习这门技术也越来越重要

油菜花的菜·2025-03-02 13:40

指数移动平均（EMA）策略

在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。

Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(

lczdyx·2025-03-02 13:05

零基础程序员如何快速学会python

学会Python能做的事情也很多，常见的就有网络爬虫，数据分析，前端开发，机器学习，都能很好地提高工作效率，往任何一个领域发展，工作前景是非常不错的。

Java进阶营菌·2025-03-02 12:28

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。

杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

机器学习第一章绪论

1.1引言什么是机器学习（machinelearning）？机器学习是致力于研究如何通过计算手段，利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中，“经验”以“数据”的形式表现。

太炀·2025-03-02 11:16

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类

1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri

邀_灼灼其华·2025-03-02 09:00

构建神经网络之sklearn（完善）

1.数据预处理1.缺失值importpandasaspd#假设我们有一个DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据：fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据，使用均值填充imputer=SimpleImputer(strategy='mean')#可选：'mean','median','

邪恶的贝利亚·2025-03-02 08:23

入门Apache Spark：基础知识和架构解析

它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。

juer_0001·2025-03-02 08:19

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM

皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路

云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展，深度学习和自然语言处理（NLP）已经在很多领域得到了广泛的应用。

云边有个稻草人·2025-03-02 07:45

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

卷积的定义数学概念：在数学上，卷积是一种操作，通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言，这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用：卷积操作是通过滑动窗口（卷积核）与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核：一个卷积核是一个小矩阵，通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重（weights），这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗

abments·2025-03-02 06:05

Python vLLM 实战应用指南

加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎

ghostwritten·2025-03-02 06:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

目录1.什么是深度学习模型可视化？

Crazy learner·2025-03-02 06:33

查看Python库依赖关系的解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

考研导师选择方法

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·2025-03-02 04:20

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。

AOIWB·2025-03-02 04:19

深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互

文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st

皮皮冰燃·2025-03-02 03:43

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3

盼小辉丶·2025-03-02 02:39

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写

环工人学Python·2025-03-02 01:00

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

在机器学习中，

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分

一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域，处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作，通过NumPy库演示各种实用技巧。

秋‍.·2025-03-01 23:14

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵

坂田月半·2025-03-01 20:29

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

OpenVINO™：作为英特尔的深度学习推理框架，为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化：通过模型转换和硬件加速，去实现高

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。

qq924711725·2025-03-01 20:22

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

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 18:45

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

强化学习——基本概念

何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。

AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。

阿克兔·2025-03-01 17:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智

山海青风·2025-03-01 16:33

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简