TF2.0.keras深度学习第31页

使用colab、featurize进行深度学习

神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行深度学习_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数

TowerCrane2C·2024-02-02 04:55

深度学习-搭建Colab环境

Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。

Damon小智·2024-02-02 04:24

深度学习框架PyTorch的介绍和安装方法

一、Pytorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，由FacebookAIResearch开发。它为用户提供了构建和训练深度学习模型的强大工具，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

精英的英·2024-02-02 03:20

医疗设备卓健控费系统的特点

医疗设备卓健控费系统的特点：卓健ZJ-V6.0控费系统基于人工智能的医疗设备智能控费系统，具有强大的数据挖掘、数据处理和深度学习分析能力，可以读取设备内部图像和项目信息，深度学习图像并分析患者检查部位、

zhengzhouliuhaha·2024-02-02 02:10

结合创新！11种多尺度特征融合方法，附论文和代码

随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，多尺度特征融合已经成为一个备受关注的、不断探索的研究方向，它通过捕捉不同尺度和层次上的特征信息，提高对图像和视频内容的理解能力，为图像处理、计算机视觉和深度学习等领域的应用提供了坚实的基础

AI热心分享家·2024-02-02 02:38

14篇最新Transformer热门论文！涵盖注意力机制、架构改进、适用性扩展等

在深度学习技术的飞速发展中，Transformer模型无疑成为了当今研究的热点，它凭借其独特的架构和强大的表达能力，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。

AI热心分享家·2024-02-02 02:37

算法面试八股文『基础知识篇』

正文来了什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，核心思想是使用深度神经网络来模拟和解决复杂的问题。深度神经网络是一种由多层神经元组成的模型，通常包含输入层

Daniel Muei·2024-02-02 02:59

IT运维如何帮助企业降本增效？

通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对IT系统的自动化监控、故障预测和智能维护，提高运维效率和质量。2、容器化和微服务随着容器技术的不断发展，容器化和微服务将成为IT监控运维管理的新趋势。

LinkSLA·2024-02-02 01:44

码视野·2024-02-02 01:23

毕业设计：基于深度学习的天气短期风速预测系统神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑

Krin_IT·2024-02-02 01:53

毕业设计：基于深度学习的城市交通客流量预测人工智能 LSTM

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑

Krin_IT·2024-02-02 01:53

毕业设计：深度学习在文本情感分类中的研究与实践

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投

Krin_IT·2024-02-02 01:52

【Docker】【深度学习算法】在Docker中使用gunicorn启动多个并行算法服务，优化算法服务：从单进程到并行化

文章目录优化算法服务：从单进程到并行化单个服务架构多并行服务架构Docker化并指定并行服务数量扩展知识优化算法服务：从单进程到并行化在实际应用中，单个算法服务的并发能力可能无法满足需求。为了提高性能和并发处理能力，我们可以使用Gunicorn和Docker来实现算法服务的并行化部署。单个服务架构首先，让我们来看看单个服务的架构：fromfastapiimportFastAPIapp=FastAP

XD742971636·2024-02-02 00:47

深度学习：人工智能的新篇章

深度学习是人工智能领域的一项重要技术，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了对大规模数据的学习和模式识别。

GIS遥感数据处理应用·2024-02-02 00:07

第7章 python深度学习——波斯美女

第7章高级的深度学习最佳实践本章包括以下内容：Keras函数式API使用Keras回调函数使用TensorBoard可视化工具开发最先进模型的重要最佳实践本章将介绍几种强大的工具，可以让你朝着针对困难问题来开发最先进模型这一目标更近一步

weixin_42963026·2024-02-02 00:01

第8章 python深度学习——波斯美女

第8章生成式深度学习本章包括以下内容：使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务

weixin_42963026·2024-02-02 00:31

人工智能与大数据：技术前沿与实践

近年来，随着深度学习和神经网络的崛起，人工智能在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著突破。1.1深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层

吾忆da·2024-02-01 23:03

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

2.5分类算法的评估指标有哪些？图1混淆矩阵上图中术语解释：TP（Truepositives）。表示被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；FP（Falsepositives）。表示被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；FN（Falsenegatives）。表示被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；TN（Tru

深度学习模型优化·2024-02-01 22:20

【深度学习】全连接神经网络

全连接神经网络全连接神经网络的结构整体结构神经网络：类似神经元，前一层可以不断地传递给下一层。神经网络模型由多个单元结构组成。单元结构单元结构的数学公式：a=h(wx+b)a=h(wx+b)a=h(wx+b)h(x)：激活函数比如sigmoid就是激活函数之一隐藏层大多需要激活函数激活函数激活函数概述激活函数是非线性的函数（图像不是直线的）。非线性激活函数引入了非线性变换，使得神经网络可以逼近任意

wmh1024·2024-02-01 22:13

【变化检测】变化检测相关数据集+代码+论文合集

本文包含：光学影像变化检测领域数据集（有label的，无label的）、高光谱影像变化检测领域数据集、3D变化检测领域数据集、传统变化检测算法、深度学习变化检测算法、SAR变化检测算法、高光谱变化检测算法论文及代码等资源

zy_destiny·2024-02-01 22:12

【mmseg】python代码实现mmseg工程的FPS、Params参数量、FLOPs

送你们一条美丽的--分割线--1.指标定义FPS：FramesPerSecond的缩写，指刷新帧率，通常在深度学习中表示每秒推理多少张图，是衡量算法推理速度的一个指标。Params：parame

zy_destiny·2024-02-01 22:12

NLP任务之Named Entity Recognition

深度学习的实现方法：双向长短期记忆网络（BiLSTM）:BiLSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。

sunshine2853·2024-02-01 21:27

深度学习侧信道攻击的集成方法

深度学习侧信道攻击的集成方法深度学习侧信道攻击的集成方法项目背景与意义摘要项目链接作者数据集CHESCTF数据集ASCADFIXEDKEY数据集ASCADRANDOMKEY数据集代码代码执行神经网络深度学习侧信道攻击的集成方法项目背景与意义在

OverlordDuke·2024-02-01 21:46

深度学习的进展

方向一：深度学习的基本原理和算法一、深度学习概述1、什么是深度学习？2、深度学习与传统机器学习的区别3、深度学习的应用领域二、深度学习基本原理1、神经网络的基本结构（1）什么是神经网络？

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

【深度学习】SDXL TensorRT Dockerfile Docker容器

文章目录过程SDXLTensorRT构建SDXLTensorRTLCM调度器过程dockerpushkevinchina/deeplearning:cuda12.1torch2.1.1FROMnvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04ENVDEBIAN_FRONTEND=noninteractive#安装基本软件包RUNapt-getupdate&&\a

XD742971636·2024-02-01 19:49

【知识图谱--第一讲概论】

深度学习–连接主义知识图谱–符号主义表示有属性图和RDF图两种RDF由三元组表示：Subject-Predicate-Object存储图数据库抽取融合推理问答图算法

韩韩吖吼·2024-02-01 18:51

深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算

文章目录1.卷积层2.池化层3.全连接层4.参数量计算1.卷积层我们以灰度图像为例进行讲解：让一个权重矩阵即卷积核（kernel）逐步在二维输入数据上“扫描”。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积，然后把结果汇总成一个输出像素。使用3x3卷积核，在未使用padding的情况下，卷积之后的图像尺寸为(width-2)*(height-2)。以下动图展示了in_channels

LittleRuby·2024-02-01 18:16

初识大模型

1大模型定义：“大模型”全称为大型语言模型（LLM）,，狭义上指基于深度学习算法进行训练的自然语言处理（NLP）模型，主要应用于自然语言理解和生成等领域，广义上还包括机器视觉（CV）大模型、多模态大模型等

一刀道人·2024-02-01 18:14

深度学习断层实战（五）——预测结果定性分析（附程序）

地震断层显示了地下地层的运行情况，对地震勘探，油气藏预测起着重要的参考的作用。断层可以显示地震带的走向，也可以在油气运移中起到通道的作用，对油气形成起到圈闭的作用。因此通过图形化界面，清晰显示出剖面的断层，成为了地震勘探研究中不可或缺的部分。01断层数据准备我们使用程序自动生成了三维地震数据体和对应的断层标识，包括了20对地震数据体和对应的断层标识。每个数据体的尺寸是128*128*128。数据如

科技州与数据州·2024-02-01 17:21

深度学习—目标检测标注数据集

深度学习之目标检测PASCAL数据集PASCALVOC挑战赛（ThePASCALVisualObjectClasses）是一个世界级的计算机视觉挑战赛，PASCAL全称：PatternAnalysis，

程序小旭·2024-02-01 16:31

C++调用yolo模型有哪些方法

它是一个轻量级的深度学习框架，用C语言编写，可以很容易地在C++应用程序中使用。你可以直接使用DarknetAPI来加载训练好的YOLO模型，并进行图像的推理。

jjm2002·2024-02-01 16:01

Label studio介绍

LabelStudio的灵活性在于其可以处理不同来源的数据，包括图像、文本、音频、视频以及时间序列数据，使其成为一个适用于多种深度学习任务的综合性标注平台。

jjm2002·2024-02-01 16:00

深度学习的数据集制作、标注、处理相关软件

制作深度学习数据集通常涉及数据的采集、标注和预处理等步骤。

jjm2002·2024-02-01 16:59

超详细||YOLOv8基础教程（环境搭建，训练，测试，部署看一篇就够）（在推理视频中添加FPS信息）

一、YOLOv8环境搭建这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建，如果没有完成的可以看我的这篇博客：超详细||深度学习环境搭建记录cuda+anaconda+pytorch+pycharm-CSDN博客1

liuzifu123·2024-02-01 15:41

从换脸到克隆：IP Adapter FaceID的技术突破与应用

近年来，随着深度学习和计算机视觉技术的发展，换脸技术开始向更加智能化、自动化的方向演进。在这一演进过程中，IPAdapterFaceID技术的出现，标志着换脸技术迈入了一个新的阶段。

努力犯错·2024-02-01 14:14

深度学习中的各种数据增强

引言随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。

一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-01 14:06

深度学习中的各种数据增强方法大全

随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。

程序员奇奇·2024-02-01 14:35

一文看尽深度学习中的各种数据增强

目录引言数据增强的定义数据增强的作用省钱·省时·省心提升模型性能数据增强的方式基础数据增强方法ImageManipulation**Rotation****Translation****Shearing****Flipping****Croppingandresizing****NoiseInjection****ColorSpace****Jitter****KernelFilters**[Cu

CVHub·2024-02-01 14:04

《终身成长》：成长心态，提高职场竞争力的必备武器

人工智能产品全面进入消费级市场，基于深度学习的人工智能的认知能力，将达到人类专家顾问级别。那我们该如何应对这个数字化快

熊米妮·2024-02-01 11:25

大创项目推荐题目：基于深度学习的中文汉字识别 - 深度学习卷积神经网络机器视觉 OCR

文章目录0简介1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

laafeer·2024-02-01 11:02

【深度学习： C-统计量】C-统计量：定义、示例、权重和显著性

【深度学习：C-统计量】C-统计量：定义、示例、权重和显著性什么是C统计量？权重统计显著性什么是C统计量？一致性统计量等于ROC曲线下的面积。

jcfszxc·2024-02-01 11:32

深度学习有何新进展？

深度学习是人工智能领域一项重要的技术，在过去几年里有许多新的进展。

博瓦科技·2024-02-01 11:31

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集

jcfszxc·2024-02-01 11:59

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

【Week-P6】VGG16-好莱坞明星识别

修改部分参数，提高test_accuracy6.1修改为每2个epoch学习率衰减一次，得到test_accuracy=24.7%6.1修改三个地方，得到test_accuracy=23.9%本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

m_Molly·2024-02-01 10:57

AIGC从入门到入坑01（初学者适用版）

特别是作为人工智能重要分支的深度学习，展现出独有的统治力，引领了一场科技革命。作为一名刚毕业的本科生，本身对人工智能感兴趣的我也选择加入

泽也AI-Monster·2024-02-01 09:19

【OpenVINO™】在 Windows 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov8-obb 实现任意方向的目标检测

前言UltralyticsYOLOv8基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术，在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云API等不同硬件平台。

椒颜皮皮虾྅·2024-02-01 09:14

《成长边界》

最好的学习之路“道阻且长”，不仅进度缓慢，而且在眼下也可能表现不佳，而这些困难正是为了让人在之后表现得更好2：经济学家认为，那些让学生们短期痛苦但是长远获益的教授，正是通过“建立联系”的提问方式实现了“深度学习

艳子姐姐·2024-02-01 08:23

【Apollo】赋能移动性：阿波罗自动驾驶系统的影响

风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/zChatGPT体验地址文章目录前言阿波罗自动驾驶系统的影响1.清晰的任务流水线，多样的算法插件2.全新的模型训练，易用的深度学习模型

雪碧有白泡泡·2024-02-01 08:36

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