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3D深度学习
深度学习
(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型
目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch工具包调用经典网络架构resnet训练图像分类模型,用于分辨不同类型的花二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包importosimpor
GodFishhh
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2024-02-20 07:31
深度学习
深度学习
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人工智能
pytorch
Pytorch的常用模块和用途说明
PyTorch是一个开源的
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平台,提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。
肆十二
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2024-02-20 07:30
Pytorch语法
pytorch
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Pytorch-Adam算法解析
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi,兄弟们,这里是肆十二,今天我们来讨论一下
深度学习
中的Adam优化算法。
肆十二
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2024-02-20 07:30
Pytorch语法
pytorch
算法
人工智能
Adam
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
深度学习
实战、目标追踪、运动物体追踪
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭
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2024-02-20 06:33
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
python
行人车辆追踪
目标追踪
YOLOv8
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基于YOLOv8
深度学习
的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、
深度学习
实战
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭
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2024-02-20 06:32
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
深度学习
python
YOLOv8
中草药识别
深度学习实战
目标检测系列专栏:从基础到进阶,一步步掌握目标检测技术
随着
深度学习
技术的发展,目标检测技术取得了显著的进步,广泛应用于自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:02
目标检测专栏
目标检测
人工智能
计算机视觉
深度学习
与机器学习的关系:比较、展望与交叉点
深度学习
和机器学习,作为人工智能领域的两个重要分支,常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处,但也有各自的特点和优势。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:02
人工智能
强化学习入门到不想放弃-1
本来想写到
深度学习
里的,但是线下和别人聊RLHF,和PPO,DPO的时候,我发现大家一脑袋问号,其实也正常,
深度学习
里面数学的东西没那么多,入门容易一点,强化学习(现在也都谈强化
深度学习
,或者深度强化学习了
周博洋K
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2024-02-20 06:29
人工智能
深度学习
从入门到不想放弃-1
从今天开始陆续连载一些
深度学习
的基础,包括概念,数学原理,代码,最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和
深度学习
的对比:"数据和特征决定了机器学习的上限,而模型与算法则是逼近这个上限而已",机器学习和
深度学习
的本质区别之一是特征工程
周博洋K
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2024-02-20 06:59
深度学习
人工智能
深度学习
从入门到不想放弃-3
不知不觉我写了5篇公众号了,这个系列也写到了第三章了,我发现做什么事情还是自驱力很重要,如果觉得有意思,就能一直坚持下去,如果我公众号能写到50篇,我就去起点开一个号写仙侠小说去,我觉得小说可能我也能坚持写下去。继续写基础,这东西之所以学起来很麻烦就是基础太多上一篇文章我们介绍了,可以查中括号来确定张量是几维的,也能通过shape数量看到,同时shape也提供了每个维度的与元素个数,像上图前面每个
周博洋K
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2024-02-20 06:59
深度学习
人工智能
【
深度学习
】使用tensorflow实现VGG19网络
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】使用tensorflow实现VGG19网络本文章向大家介绍【
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】使用tensorflow实现VGG19网络,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值
杨得江-君临天下wyj
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2024-02-20 06:23
网络协议
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基于YOLOv8
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的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、
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阿_旭
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2024-02-20 06:51
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
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YOLOv8
深度学习实战
深度学习
从入门到不想放弃-7
上一章的内容
深度学习
从入门到不想放弃-6(qq.com)今天讲的也算基础(这个系列后来我一寻思,全是基础),但是可能要着重说下,今天讲前向计算和反向传播,在哪儿它都永远是核心,不管面对什么模型前向计算:
周博洋K
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2024-02-20 06:21
深度学习
人工智能
『论文阅读|利用
深度学习
在热图像中实现无人机目标检测』
利用
深度学习
在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4
Dymc
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2024-02-20 06:42
深度学习
目标检测
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无人机
【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet: High-Performance Multi-Camera
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Object Detection in Bird-Eye-View
【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera
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ObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet:鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测
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CV知识学习和论文阅读
3d
目标检测
目标跟踪
机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
GRU模型随着
深度学习
领域的快速发展,循环神经网络(RNN)已成为自然语言处理(NLP)等领域中常用的模型之一。但是,在RNN中,如果时间步数较大,会导致梯度消失或爆炸的问题,这影响了模型的训练效果。
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2024-02-20 05:43
机器学习入门
机器学习
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人工智能
数据仓库、大数据平台、数据中台的区别
层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷:顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台;平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,
深度学习
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2024-02-20 05:30
数据中台
我该建数仓、大数据平台还是数据中台?看完脑子终于清醒了
层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷:顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台;平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,
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zl1zl2zl3
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2024-02-20 05:30
大数据
中台
大数据
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《深入浅出OCR》第八章:文档处理多模态预训练
面向对象:本篇前言知识主要介绍
深度学习
知识,全面总结知知识点,方便小白或AI爱好者学习基础知识。
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2024-02-20 05:53
深入浅出OCR
深度学习
ocr
人工智能
计算机视觉
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表格识别
Java和人工智能哪个好?
而在人工智能领域,像机器学习工程师、
深度学习
工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的
华清远见成都中心
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2024-02-20 04:50
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人工智能
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白羊小姐app是什么(白羊小姐副业app是什么)
联系白羊小姐了解,扫码也可:https://www.jianshu.com/p/a8b749
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2024-02-20 04:34
深度学习
疆界:探索基本原理与算法,揭秘应用力量,展望未来发展与智能交互的新纪元
目录什么是
深度学习
深度学习
的基本原理和算法
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的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向
深度学习
与机器学习的关系
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与人类的智能交互什么是
深度学习
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是一种基于神经网络的机器学习方法
Srlua
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2024-02-20 04:54
人工智能
深度学习
人工智能
MT2500
3D
开关机振动
定义位置1、开机振动定义在mcu\plutommi\mmi\Bootup\BootupSrc\BootupFlow.c的mmi_bootup_flow_early_init函数中,具体如下:#ifdefined(__MMI_POWER_ON_OFF_MUTE__)||defined(__SMART_TERMINAL_SUPPER__)srv_vibrator_play_once();#endif2
tianxiaoMCU
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2024-02-20 04:38
参数化三维地下管网建模系统MagicPipe
3D
操作视频
经纬管网建模系统MagicPipe
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(www.magic
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.net),本地离线参数化构建地下管网三维模型(包括管道、接头、附属设施等),输出标准
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tiles服务、Obj模型等格式,支持Cesium
MagicUrban
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基于shp数据制作
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新增基于shp数据制作
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Tiles建筑白膜功能,欢迎下载试用:http://www.magic
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.net具有以下特点:(1)加载大范围建筑面状shp数据,自动读取几何和属性信息
MagicUrban
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2024-02-20 03:37
3d
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信息可视化
地下管线管网三维建模工具MagicPipe
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经纬管网建模系统MagicPipe
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V3.4.2持续更新,欢迎下载试用:http://www.magic
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.net1、修复管径为0时的建模错误2、修复地理坐标系错误时弹框提醒3、优化属性表查询刷新慢的问题
MagicUrban
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2024-02-20 03:36
数字孪生管网
3d
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信息可视化
个人技术总结——Unity
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ScriptableObject实现多存档
文章目录一、概述二、详述2.1什么是ScriptableObject?2.2ScriptableObject的主要作用2.3ScriptableObject的使用2.4多存档的实现三、技术使用过程中遇到的问题和解决过程3.1存储方式的选择四、总结关于使用ScriptableObject的优点和应用场景:参考文献一、概述在游戏开发过程中,我们会经常与数据打交道。很多时候,我们会为游戏对象配置数据,比
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游戏引擎
关于 Unity
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持久化数据存储的笔记 之 PlayerPrefs
持久化数据存储这个话题,无论在iOS、安卓都会经常见到的,更何况是跨平台的Unity。首先我们说说最简单数据存储的方式吧。1.PlayerPrefs类在iOS里面我们常用一种简单的方式存储读取简单的数据,就是通过NSUserDefaults类来获取数据、读取数据。而安卓处也有类似的方式进行存储、获取数据。当然我们要学习的Unity也有类似的方式进行存储、获取数据。下面我就用iOS来讲解一下。iOS
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点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|
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|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯
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YOLO
人工智能
GPT-4
在家不出门就能赚钱的工作,现在副业干什么挣钱?
给大家推荐一个陪聊赚米项目叭,正规陪聊项目,网易云旗下大平台,无任何费用,下方有微信二维码,可扫码了解,也可点击链接,联系我们了解:https://www.jianshu.com/p/a8b749
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ES加密算法Python实现
目前网上使用Python实现的DES算法,绝大部分是用原始的PC表、置换表E、S盒实现加解密计算的。这里给出另外一个更接近DES算法反编译后的版本。本文算法是根据此处链接的javascript改写的。fromstructimportpackclassDES():def__init__(self,key):self.sub_keys=self.create_keys(key)defencrypt(s
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传输层TCP协议前提概括一:TCP协议段格式二:确认应答三:超时重传四:连接管理五
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技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下
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技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法。观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题,如过拟合或欠拟合。
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深度学习技巧应用
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超参数
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是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
五行缺你94
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2024-02-20 02:58
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深度学习
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顾险峰:当
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遇到
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本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与
深度学习
融合的相关知识。2019年10月底11月初,国际计算机视觉大会(ICCV2019)在韩国首尔举行,参会学者多达七千五百多人,创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟
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顾险峰:当深度学习遇到3D
Michael Bronstein 最新几何
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综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
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python
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一周(2020.12.04-12.11)践行收获
一、
深度学习
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仰望天空,脚踏实地
当你阶段性取得一定业绩时,应该多看看别人的“失败案例”,你会发现成功只是暂时的,偶然的,但失败大多数是相通的,研究失败可以做到“防范于未然”,当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”,让自己深度历练,
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一阳归来
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之梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
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文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
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之反向传播算法
反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
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