自动驾驶pytorch机器学习

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-20 17:20

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
时光旅人01号·2025-02-20 17:46

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。
快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一
某龙兄·2025-02-20 17:40

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
·2025-02-20 17:46

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地
い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

【CUDA】Pytorch_Extensions

【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？
joker D888·2025-02-20 15:28

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/
非著名架构师·2025-02-20 15:55

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer
2401_89793006·2025-02-20 15:24

利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战

目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中，数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。
傻啦嘿哟·2025-02-20 14:20

鸢尾花分类项目 GUI

1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。
编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

第2章机器学习概述基本概念：
code_stream·2025-02-20 13:12

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2301_82243733·2025-02-20 13:39

代理IP助力AI图像处理，开启行业新篇章

从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析，AI图像处理技术无处不在，发挥着不可
傻啦嘿哟·2025-02-20 13:38

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。
AI拉呱·2025-02-20 13:08

FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具

通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工
柳旖岭·2025-02-20 12:55

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。
AI天才研究院·2025-02-20 11:45

机器学习·文本数据读写处理

前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(
AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

在自动驾驶、智能安防、电商推
小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

MapEX - Mind the map! Accounting for existing maps when estimating online HDMaps from sensors.

MapEX加入地图编码的MAP检测论文链接MapEX背景与动机：HD地图的重要性与高成本：HD地图是自动驾驶的关键组成部分，但其采集和维护成本极高。
zisuina_2·2025-02-20 07:49

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。
lozhyf·2025-02-20 07:48

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。
WeiLai1112·2025-02-20 07:17

自动驾驶感知、端到端论文集（2024-10-11）

文章目录1.Detection2.Segmentation（Map）3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV
自动驾驶小学生·2025-02-20 07:43

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变
MUKAMO·2025-02-20 07:43

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。
姚家湾·2025-02-20 06:42

机器学习（1）安装Pytorch

1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log
CoderIsArt·2025-02-20 06:11

还是继续走前端或机器学习？

还是继续走前端或机器学习？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。
程序员yt·2025-02-20 06:37

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目：FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance（FIDGAN：具有初始距离的生
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练
华东算法王·2025-02-20 02:04

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

一、引言在数据科学和机器学习领域，异常检测（AnomalyDetection）是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

核心内容模型热加载概念科普场景化描述：想象一下，你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-20 00:24

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
GoAI·2025-02-20 00:22

模型保存、训练与验证

模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。
钰见梵星·2025-02-20 00:21

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。
大懒猫软件·2025-02-20 00:51

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。
·2025-02-20 00:24

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

《机器学习数学基础》补充资料：四元数、点积和叉积

《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念，特别辨析了内积空间、欧几里得空间；第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念；4.1.2节介绍了张量积（也称外积）的概念。
CS创新实验室·2025-02-19 23:36

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

它由开发者Wasserth创建，旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性，能够处理多种
计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

《机器学习数学基础》补充资料：求解线性方程组的克拉默法则

《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点，只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为，如果用程序求解线性方程组，相对于高等数学教材中强调的手工求解，要简单得多了。
CS创新实验室·2025-02-19 22:30

从零到入门：人工智能学习路径全解析

从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统，从自动驾驶到医疗影像分析，AI技术正在重塑人类社会的运行方式。
这题有点难度·2025-02-19 21:24

探索并应用Copilot背后的技术：自主代理架构

Copilot技术概述Copilot是由GitHub和OpenAI合作开发的一项技术，它利用机器学习模型来理解代码上下文，并提供智能的代码补全建议。这项
花生糖@·2025-02-19 20:18

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-02-19 20:45

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明

1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。
深图智能·2025-02-19 18:26

（一）大数据---Hadoop整体介绍（架构层）----（组件(3)

=============================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习
2401_84166965·2025-02-19 16:15

chatgpt赋能Python-python_dag

PythonDAG学习指南在数据处理和机器学习领域，处理复杂问题通常需要执行多个任务，并按特定顺序执行这些任务。
yakuchrisfor·2025-02-19 16:11
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