训练灰度图像数据集

kettle数据同步

Kettle是一个强大的数据集成工具，可以用来实现各种数据同步的需求。
zhz5214·2025-03-15 09:22

基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser）

一、技术原理1.数据集构建：从流行网页和应用中提取数据，构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集，为模型训练提供基础。
deepdata_cn·2025-03-15 09:51

GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2（HLS）

简介统一大地遥感卫星哨兵-2（HLS）项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率（SR）和大气层顶部亮度（TOA）数据。陆地成像仪（OLI）安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上，而多光谱仪（MSI）则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量，可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
此星光明·2025-03-15 09:18

Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算

目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数
此星光明·2025-03-15 09:17

深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）

一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。
ZHauLee·2025-03-15 08:12

otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)

OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。
weixin_39996742·2025-03-15 08:12

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

一、技术赋能，智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解
eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

Anthropic 的模型

Anthropic的模型（特别是Claude系列）之所以在性能和推理能力上表现强劲，可以从技术设计、研究理念、训练方法以及应用优化等多个方面进行详细分析。
调皮的芋头·2025-03-15 06:50

RV1126笔记三十七：PaddleOCR检测模型训练

PaddleOCR检测模型训练及验证测试1、准备数据集在PaddleOCR目录下新建文件夹：train_data,这个文件夹用于存放数据集的。
殷忆枫·2025-03-15 05:16

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

1.基本概念微调（Fine-tuning）定义：微调是指在预训练大语言模型的基础上，通过在特定领域或任务的数据上进一步训练，从而使模型在该特定任务上表现更优。
AI Echoes·2025-03-15 05:38

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
网络安全大白·2025-03-15 04:38

DeepSeek创始人专访：中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿

训练成本估计只有Llama3.1405B模型的11分之一，后者的效果还不如它。
AIBigModel·2025-03-15 04:06

十分钟学会微调大语言模型

在之前的文章中，我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法，也介绍了几个开源大语言模型的部署方式，有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型，让它更贴合自己的业务场景。
喝不喝奶茶丫·2025-03-15 04:35

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

1.定义与目标微调（Fine-tuning）目标：调整预训练模型（如GPT、LLaMA、PaLM）的参数，使其适应特定任务或领域。
AI Echoes·2025-03-15 04:34

神经网络完成训练的详细过程

神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，由大量的神经元（节点）和它们之间的连接（权重）组成。
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-15 04:34

Python的界面案例

作为python特定的GUI界面，是一个图像的窗口，tkinter是python自带的，可以编辑的GUI界面，用来入门，熟悉窗口视窗的使用，非常有必要。
稍微认真一点·2025-03-15 04:34

PyWavelets（pywt）安装与使用指南

该库广泛应用于信号处理、图像分析以及数据压缩等领域。以下是基于提供的
贾雁冰·2025-03-15 00:01

pytorch实现cifar10多分类总结

cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。
L_pyu·2025-03-15 00:31

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务，训练自己的数据集
小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

数据挖掘技术介绍

功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。
AI专题精讲·2025-03-14 23:52

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤，其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。
软件职业规划·2025-03-14 23:51

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法
天一生水water·2025-03-14 23:50

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
Evaporator Core·2025-03-14 23:17

H100解锁生成式AI算力新纪元

其创新性设计聚焦三大技术支柱：第三代TensorCore通过稀疏计算与混合精度支持，显著提升矩阵运算效率；显存带宽优化技术结合HBM3高带宽内存，将数据吞吐量提升至3.35TB/s，有效缓解大规模模型训练中的显存墙问题
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

Batch Normalization理解

BatchNormalization理解BatchNormalization：批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵
zhimengxiang·2025-03-14 22:13

python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程

随着人工智能和机器学习的快速发展，图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。
快撑死的鱼·2025-03-14 22:11

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接
羊小猪~~·2025-03-14 22:08

从零到一：Transformer模型的原理与实战之旅

1.2自注意力机制的核心1.3Transformer的结构2.实战：构建Transformer模型2.1任务目标2.2环境准备2.3数据准备2.4模型构建2.5模型训练3.推理实战：完整示例与输出结果3.1
樽酒ﻬق·2025-03-14 21:06

Python爬虫教程：如何通过接口批量下载视频封面（FFmpeg技术实现）

实际上，视频封面不仅能提供重要的信息（例如视频标题、主题或情感等），而且它们也能作为数据集中的重要属性，用于视频分类、推荐系统等应用。
Python爬虫项目·2025-03-14 20:23

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
进取星辰·2025-03-14 19:47

HiPixel开源AI驱动的图像超分辨率的原生macOS 应用程序，使用 SwiftUI 构建并利用 Upscayl 强大的 AI 模型

一、软件介绍文末提供程序和源码下载HiPixel是一个开源程序基于SwiftUI构建的macOS原生应用程序，用于AI驱动的图像超分辨率，并利用Upscayl的强大AI模型。
2301_78755287·2025-03-14 19:43

人工智能概念

随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成
zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

笔记:代码随想录算法训练营day39:LeetCode 198.打家劫舍,213.打家劫舍II,337.打家劫舍III

学习资料:代码随想录198.打家劫舍力扣题目链接思路：有点像贪心，是一个不断比较取最大路径的思路定义：偷到下标为i的这家，能偷到的最大值递推公式：选当前这家偷能得到的钱和不偷当前这家的钱作比较，选能偷到的最大金额。因为这个金额是逐一递推过来的，所以是能够代表最大值的。初始化：把第一家和第二家初始化，简单来说，因为递推公式需要i-1和i-2遍历顺序：顺着偷打印：//五部曲//定义:dp[i]为偷到第
jingjingjing1111·2025-03-14 18:07

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。
X.AI666·2025-03-14 17:28

打造专业海报，不再难！5款AI绘画工具助你轻松生成

该工具的AI图片生成功能，不仅支持一键生成高质量图像，还特
Ai工具分享·2025-03-14 17:26

4款老照片AI自动修复工具分享，让老照片重焕光彩

这些软件利用先进的图像处理技术，能够自动识别并修复照片上的瑕疵，让老照片重焕光彩。下面小编就来给大家分享几款AI自动修复工具，帮助你找回那些遗失的美好时光。
Ai工具分享·2025-03-14 17:25

2025年渗透测试面试题总结-阿里巴巴-阿里云安全（二面）（题目+回答）

目录阿里巴巴-阿里云安全二面一、职业方向与技术偏好1.安全研究vs安全研发的定位二、云安全与身份认证2.云上PKI与身份认证的关注方向三、项目实践与成果3.字节跳动训练营项目四、攻防技术深度解析4.SQL
独行soc·2025-03-14 17:25

python进程与线程_python进程和线程

(一个线程运行一段时间后会释放GIL,另一个线程获取GIL便会执行，然后再释放)进程：是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动。进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
weixin_39543758·2025-03-14 16:21

图像工具插件：Editor.js 的图像处理解决方案

图像工具插件：Editor.js的图像处理解决方案imageImageBlockforEditor.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/image8/imageEditor.js
贡沫苏Truman·2025-03-14 16:17

KNN算法实例_手写识别系统

在数据处理过程中，将使用一个常见的手写数字数据集，如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集，它包含60000个训练样本和10000个测试样本。
V文宝·2025-03-14 16:47

书法绘画类毕业论文文献都有哪些？

中国唐代书法与西方现代派绘画的异同——以欧阳询和马蒂斯为例期刊：《美与时代（中旬刊）·美术学刊》|2021年第003期摘要：元代赵孟頫提出"书画同源"一词,意为书法和绘画关系密切,二者的产生和发展相辅相成.书法的源头本来就是极简的图像
六维论文推荐·2025-03-14 15:13

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型
时光旅人01号·2025-03-14 15:40

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习
时光旅人01号·2025-03-14 15:10

ddddocr识别图片中的汉字

img=Image.open(BytesIO(resp.content))#初始化OCR模型#创建DdddOcr对象并初始化模型ocr=ddddocr.DdddOcr()#调用recognize函数进行图像
雪小妮·2025-03-14 15:10

LibreTranslate的本地部署与应用服务开发

最近在关注大模型预训练文章和应用服务开发，有时候需要借助翻译工具，使用起来都不太方便，就找了一下类似的常见语言的翻译方案，无意中看到一个开源翻译方案（即LibreTranslate），对于通用和计算机类内容的翻译效果还是不错的
一望无际的大草原·2025-03-14 15:08

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四
数据知道·2025-03-14 15:37

OpenCV图像基础

OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持OpenCV可用于开发实时的图
天行者@·2025-03-14 14:02

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

基于这一洞见，我们提出了TPDiff，一个统一的框架，用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段，我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率，仅在最后阶段采用全帧率，从而优化计算效率。
东临碣石82·2025-03-14 14:31

DeepSeek 与其他 AI 模型的对比：优势与特色分析

多模态能力：DeepSeek支持多种输入和输出形式，如图像和语音。行业适配性：DeepSeek提供了针对不同行业的优化方案。三、与BERT系列的对比生成能力：Dee
CarlowZJ·2025-03-14 14:00
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