自动驾驶pytorch机器学习第23页

如何使用Pycharm中的image模块以及导入打开图片（属性）

在学习pytorch深度学习的过程中，通常会使用到大量的数据集，包括训练集和测试集。

JayGboy·2024-02-19 10:00

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

1.PyTorch简介：PyTorch是一个开源的Python机器学习框架，专注于深度学习任务。

JayGboy·2024-02-19 10:30

【日常聊聊】深度学习进度

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文方向一：深度学习的基本原理和算法方向二：深度学习的应用实例方向三：深度学习的挑战和未来发展方向方向四：深度学习与机器学习的关系方向五

还在路上的秃头·2024-02-19 10:29

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）

张九日zx·2024-02-15 10:27

安装Pytorch

第一步，配置conda镜像源（1）打开C:\Users(用户)\username\.condarc文件如果C:\Users(用户)\username\路径下没有.condarc文件，则需要在cmd命令行执行如下命令condaconfig--setshow_channel_urlsyes如果.condarc文件打不开，则先将.condarc改为.txt，修改文件内容之后，再改回.condarc。（2

WarmOrange0·2024-02-15 10:35

【安装pytorch】

Winner1300·2024-02-15 10:34

vgg19-dcbb9e9d.pth文件网盘下载

VGG19pth文件网盘链接官网下载地址（特别慢）：https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth网盘下载地址：链接:https://pan.baidu.com

Sherry_Yue·2024-02-15 10:58

Pycharm里如何设置多Python文件并行运行

有时候在跑一个机器学习或者网络爬虫或者其

Python进阶者·2024-02-15 10:22

如何在极低成本硬件上落地人工智能算法 —— 分布式AI

**物联网（IoT）与智能设备**：-分布式AI使得AI能够下沉到终端设备，实现端到端的智能化，尤其是在智能家居、自动驾驶汽车、无人机、工业机器人等领域，可以实时处理大量数据，做出快速响应。2.

初心不忘产学研·2024-02-15 10:20

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出

向来痴_·2024-02-15 10:20

【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)统计操作

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)统计操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、最值查找二、特殊值查询前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的计算操作，

咸鱼鲸·2024-02-15 09:41

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力

天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

电动(无人)汽车能成为苹果的“新火车头”吗？

备受关注的“苹果汽车”5月4日，有产业链媒体报道，苹果正在为旗下的自动驾驶汽车寻找关键的电池供应商。并可能会和电池厂商一起共同打造AppleCar所需要的电池。

何玺·2024-02-15 09:26

C#实现矩阵计算

矩阵计算是一项重要的数学运算，在数据科学、机器学习等领域具有广泛的应用。首先，我们需要定义一个Matrix类来表示矩阵，并实现一些基本的矩阵操作。

湫秋刀鱼·2024-02-15 09:36

机器学习案例3：从科学论文图片中提取标题、作者和摘要

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件，其中包含标题、作者和摘要部分，如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分，然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页（图片格式）图2

suoge223·2024-02-15 09:03

如何设置 iPad 进行机器学习开发

如果您有iPad并想将其用作开发工具，则只需完成5个步骤即可使用。在本指南中，您将学习如何：在云中设置一个实例，购买ssh客户端设置ssh连接到服务器借助Wazaterm，您可以在浏览器中使用Linux终端。1.转到Wazaterm并设置您的终端按照入门页面操作，然后运行终端。

suoge223·2024-02-15 09:33

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

目录1.机器学习简介2.机器学习和深度学习有什么区别？

suoge223·2024-02-15 09:31

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-15 09:58

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。

lichunericli·2024-02-15 09:27

LLM大模型相关问题汇总---包括问题与答案

-PyTorchLightning：一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架，用于快速原型设计和实验。

lichunericli·2024-02-15 09:56

基于LightGBM的回归任务案例

在本文中，我们将学习先进的机器学习模型之一：Lightgbm。

python收藏家·2024-02-15 09:21

paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络

paddlepaddle2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。

kampoo·2024-02-15 09:47

机器学习4----随机森林

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra

pyniu·2024-02-15 08:31

基于Java学生干部管理系统设计和实现(源码+LW+部署讲解)

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等

java李杨勇·2024-02-15 08:00

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no

pyniu·2024-02-15 08:29

黑暗中工作的人脸识别技术

概述性说明热与视觉合成与现有基于可见光的面部识别系统的互操作性陆军研究人员开发了一种人工智能和机器学习技术，通过在低光照或夜间条件下拍摄人脸热图像产生可见的人脸图像。

飞猪share·2024-02-15 08:53

【百面机器学习笔记】模型评估

模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本

葡萄肉多·2024-02-15 08:06

Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境

这里主要介绍在conda+pytorch都正确安装的前提下，如何通过pycharm建立开发环境；Ubuntu下Anaconda+PyCharm搭建PyTorch环境系统环境：Ubuntu22.04conda

丰色木夕·2024-02-15 08:49

【机器学习】详解 Optimizers

目录一、简介二、原理2.1BGD(BatchGradientDescent)2.2SGD(StochasticGradientDescent)2.3MBGD(Mini-BatchGradientDescent)2.4BGD、SGD、MBGD小结2.5SGDM(StochasticGradientDescentwithMomentum)2.6AdaGrad(AdaptiveGradient)2.7R

何处闻韶·2024-02-15 08:11

机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整？

近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更

cuiliuyun·2024-02-15 08:11

[机器学习]详解transformer---小白篇

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA，现阶段，Transformer在cv领域也是全面开花，基于transformer的目标识别，语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762

是安澜啊·2024-02-15 08:11

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。

第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

机器学习矩阵运算库Numpy入门25例

导入numpyimportnumpyasnp打印numpy的版本和配置信息print(np.version)print(np.show_config)查看函数帮助文档#np.info(np.abs)创建0向量np.zeros(10)array([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.])np.zeros((5,2))array([[0.,0.],[0.,0.],[0.,0.],

皮皮大·2024-02-15 08:54

机器学习LDA线性判别器代码实现

机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name)

Longlongaaago·2024-02-15 07:38

Evolutionary algorithm （遗传算法）介绍

Evolutionaryalgorithm（遗传算法）介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法，实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

pytorch图像分类全流程(五)--图像分类算法精度评估指标

本次我们来学习图像分类算法精度的各种评估指标：precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。首先我们来学一个很重要的概念，混淆矩阵：1.精确率(Precision)：指的是所有被判定为正类（TP+FP）中，真实的正类（TP）占的比例。2.召回率(Recall)：指的是所有真实为正类（TP+FN）中，被判定为正类（TP）占的比例。3.准确率(accuracy)：

已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

图像配准之HomographyNet

DeepImageHomographyEstimation，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03798.pdf，代码地址：GitHub-mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch

alex1801·2024-02-15 03:27

基于决策树的金融市场波动性预测与应用

基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine

OverlordDuke·2024-02-15 02:42

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。

FL1623863129·2024-02-15 02:40

今日arXiv最热NLP大模型论文：基于语言模型模拟的经济学研究

近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息

夕小瑶·2024-02-15 02:26

基于 Apache Flink 的实时计算数据流业务引擎在京东零售的实践和落地

内容主要包括五个方面：京东零售实时计算的现状实时计算框架场景优化：TopN场景优化：动线分析场景优化：FLINK一站式机器学习点击查看更多技术内容一、京东零售实时计算的现状1.1现状技术门槛高、学习成本大

Apache Flink·2024-02-15 01:50

快速建立Pytorch的训练Pipline

记录一下Pytorch构建的通用，简单的完整训练过程的代码结构。假定你已经知道了简单的神经网络原理。在实际的项目中，需要按找需要在对应模块中增加功能。

Shelomith·2024-02-15 00:43

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层

茗创科技·2024-02-15 00:09

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩

沫2021·2024-02-15 00:38

如何使用pytorch自动求梯度

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认

浩波的笔记·2024-02-14 23:47

Python的Sklearn库中的数据集

一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。

王荣胜z·2024-02-14 23:13

2019-12-01

利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([

xias147·2024-02-14 22:25

达摩院官方刚刚发布了最新的Python教程，整套427集系统学习视频

主要分为以下章节：概述初学者Python入门通过Python进行Web开发通过Python编写脚本与自动化通过Python进行机器学习开发常见问题其他资源补充多语言版本自由选择，将近7

刘好看静静·2024-02-14 22:41

什么是信号卷积，信号卷积的物理意义是什么，功能有哪些

在信号处理领域，卷积运算具有非常广泛的应用，包括数字信号处理、图像处理、机器学习和物理工程等。

kfjh·2024-02-14 22:25

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于

魏清宇·2024-02-14 21:14

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