opencv训练分类器

关于大模型 AGI 应知应会＿生在AI发展的时代

这些模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特
森焱森·2025-02-05 10:38

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 28 - 图像积分图算法

欢迎大家学习OpenCV4.8开发实战专栏，长期更新，不断分享源码。专栏代码全部基于C++与Python双语演示。
gloomyfish·2025-02-05 10:38

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 27 - 边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shift blur)

欢迎大家学习OpenCV4.8开发实战专栏，长期更新，不断分享源码。专栏代码全部基于C++与Python双语演示。
gloomyfish·2025-02-05 10:08

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 21 - 图像卷积操作

欢迎大家学习OpenCV4.8开发实战专栏，长期更新，不断分享源码。专栏代码全部基于C++与Python双语演示。
gloomyfish·2025-02-05 10:08

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 02-图像色彩空间转换

大家好，欢迎大家学习OpenCV4.8开发实战专栏，长期更新，不断分享源码。
gloomyfish·2025-02-05 10:07

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 03 - OpenCV中图像对象创建与赋值

大家好，欢迎大家学习OpenCV4.8开发实战专栏，长期更新，不断分享源码。
gloomyfish·2025-02-05 10:07

【知识图谱增强】大模型应用架构：融合智能与数据的新纪元！

ChatGPT的外部搜索能力，使其不仅限于预训练的数据，而是可以实时访问和检索互联网的最新信息。这就是典型的知识增强大模型应用，通过外部知识的增强能够扩展大模型的能力，让其
大模型入门教程·2025-02-05 10:36

如何利用DeepSeek打造医疗领域专属AI助手？从微调到部署全流程解析

本文将手把手带您实现医疗垂直领域大模型的定制化训练，以DeepSeek-R1为基座，打造专业可靠的医疗AI助手。
明哲AI·2025-02-05 10:05

学习笔记（1):Python+OpenCV计算机视觉-傅里叶变换的理论基础

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/10552/234966?utm_source=blogtoedu任何连续周期信号，可以由一组适当的正弦曲线组合而成时域-频域
小韩二子·2025-02-05 10:33

国内首个！百度成功点亮昆仑芯三代万卡集群，将于近日点亮3万卡集群

而24年9月升级的百度百舸AI异构计算平台4.0，围绕落地大模型全旅程的算力需求，在集群创建、开发实验、模型训练、模型推理四大方面，能为企业提供“多、快、稳、省”的AI基础设施，在万卡集群的建设中发挥了至关
·2025-02-05 09:50

大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）

文章目录大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）1.引言2.TensorFlow分布式训练基础概念3.TensorFlow中LLM分布式训练的关键技术及应用4.利用
North_D·2025-02-05 08:20

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

opencv图像处理框架

3)用opencv做简单的图像操作图像读取先导入c
weixin_58351028·2025-02-05 04:26

使用python跨平台录屏【基于OpenCV和pyautogui】

由于PIL的屏幕抓取只能在windows上可用，在linux上无法使用，故使用以下方法实现跨平台录屏。importcv2importpyautoguiimportnumpyasnpimporttimeimportdatetimeimportthreadingdefscreen_record():start_time=time.time()name=str(datetime.datetime.now
weixin_47883381·2025-02-05 04:26

GPU 进阶笔记（二）：华为昇腾 910B GPU

1术语1.1与NVIDIA术语对应关系1.2缩写2产品与机器2.1GPU产品2.2训练机器底座CPU功耗操作系统2.3性能3实探：鲲鹏底座8*910BGPU主机3.1CPU3.2网卡和网络3.3GPU信息
hao_wujing·2025-02-05 04:22

基于python使用OpenCV和MediaPipe通过人体姿态检测实现对标准的仰卧起坐数量的计量(一）

项目中主要运用到的库1.OpenCV2.MediaPipe3.math4.Numpy项目总流程用户准备仰卧起坐的时候，可以打开摄像头对准自己（本报告为方便呈现，将导入外部有关仰卧起坐的视频体现监测过程，
Komorebi_777·2025-02-05 03:21

【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇

AscendC是面向算子开发场景的编程语言，它原生支持C和C++标准规范，并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术，以提高算子开发效率。AscendC的特点C/C++原语编程编程模型屏蔽硬件差异类库API封装，兼顾易用与高效孪生调试，可在CPU侧模拟NPU侧的行为开发基本流程环境准备使用AscendC完成Add算子核函数开发；使用ICPU_RUN_KFCPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证
小超编程·2025-02-05 03:45

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读人工智能在过去十年中的发展令人惊叹。其中，2017年Google发布的“AttentionIsAllYouNeed”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破。OpenAI早期专注于强化学习（RL），但在Transformer结构问世后，迅速调整方向，借助Google的开源研究开发出强大的LLM。然而，尽
·2025-02-05 02:16

心法利器[128] | 2024年算法小结-个人成长-打开思路-生日

往期回顾心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125]|24年算法思考-RAG技术论文和实践小
机智的叉烧·2025-02-05 01:07

心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典深度学习

往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125
机智的叉烧·2025-02-05 01:37

大模型带你学pytorch课程

PyTorch是一个强大的开源机器学习框架，由Facebook的人工智能研究实验室开发，被广泛用于深度学习模型的构建和训练。让我们开始你的PyTorch旅程吧！1.预备课程大纲1.1引入Pyth
立杰说·2025-02-05 01:33

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据划分：-使用train_test_split函数将生成的数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为20%，同样通过random_state=42保证划分的一致性。SVM模型：-初始化SV
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

python里circle_Python OpenCV cv2.circle()用法及代码示例

OpenCV-Python是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。cv2.circle()方法用于在任何图像上绘制圆。
weixin_39952074·2025-02-04 23:16

python学opencv|读取图像（二十一）使用cv2.circle()绘制圆形进阶

【1】引言前序已经掌握了使用cv2.circle()绘制圆形的基本操作，相关链接为：python学opencv|读取图像（二十）使用cv2.circle()绘制圆形-CSDN博客由于圆形本身绘制起来比较简单
西猫雷婶·2025-02-04 22:43

招商银行2022 Fintech精英训练营数据赛道-第4名方案分享

0.比赛简介竞赛时间：4月29日9:00-5月12日17:00竞赛流程：4月29日9:00-5月9日24:00，赛题开放A榜数据（test_A榜），预测结果数据每天限提交3次；5月10日00:00-5月12日17:00，赛题开放B榜数据（test_B榜），预测结果数据每天限提交3次。重复提交或提交格式错误均扣除有效提交次数，请谨慎提交答案，结果提交后请务必点击“运行”按钮，方可查看当前个人排名。排
藏在云中的猫·2025-02-04 22:38

Llama最新开源大模型Llama3.1

以下是关于Llama3.1的详细介绍：参数规模与训练数据Llama3.1拥有4050亿（405B）参数，是目前开源领域中参数规模最大的模型之一。
kcarly·2025-02-04 21:32

MagicBot：AI 与算力让它在工厂立足

可能大家都曾在脑海中预想过机器人活跃于工厂的场景：它们如同训练有素的“工作狂魔”，在工厂的各个角落穿梭，自主分工合作，高效地完成各项任务。
算家云·2025-02-04 20:57

基于Opencv读取静态QR码信息并进行窗口展示

使用python的opencv库制作一个二维码扫描器，它通过摄像头捕获实时视频流并解码二维码。当扫描到二维码时，会通过tkinter创建一个窗口显示二维码的数据。
陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

基于 OpenCV 与 scikit-image 的图像表面光滑度判别：完整流程与实现解析

本文将介绍一段基于Python、OpenCV以及scikit-image的代码，展示如何通过图像预处理、纹理分析、轮廓检测和加权评分等步骤，实现对多张图像进行批量的表面光滑度判定。
陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

scikit-learn实现SVM

最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离，这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。
小白学视觉·2025-02-04 19:49

AI大模型学习的七个阶段，学完你就是大模型大师！

预训练、SFT、RLHF。第三阶段：编程基础与工具使用目标：掌握大
AGI大模型老王·2025-02-04 19:48

大模型文件格式GGUF格式

GGUF简介当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。
·2025-02-04 18:36

基于OpenCV对图像转置和翻转

学习目标：学会使用OpenCV对图像转置和翻转学习内容：基于OpenCV2库的学习1.图像转置函数的使用cv.transpose()2.图像翻转函数的使用cv.flip()变换过程：原始图片:imageimg1
Code-world-1·2025-02-04 18:08

OpenCV2彩色图像和灰度图像读取、显示、保存

学习目标：学会使用OpenCV2对彩色图像和灰度图像进行读取、显示、保存学习内容：基于OpenCV2库的学习读取函数的使用cv.imread()显示函数的使用cv.imshow()保存函数的使用cv.imwrite
Code-world-1·2025-02-04 18:38

【自然语言处理（NLP）】生成词向量：GloVe（Global Vectors for Word Representation）原理及应用

文章目录介绍GloVe介绍核心思想共现矩阵1.共现矩阵的定义2.共现概率矩阵的定义3.共现概率矩阵的意义4.共现概率矩阵的构建步骤5.共现概率矩阵的应用6.示例7.优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的
道友老李·2025-02-04 16:59

蓝桥杯算法训练 排序C++

代码：#includeusingnamespacestd;intmain(){intnum[3];inttemp;cin>>num[0]>>num[1]>>num[2];for(inti=0;inum[i]){temp=num[j];num[j]=num[i];num[i]=temp;}for(inti=0;i<3;i++)cout<<num[i]<<"";return0;}
王大头不吃藕·2025-02-04 15:47

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

整体思路图像读取与预处理：从采集装置传输到电脑的照片，使用OpenCV库读取图像，并进行灰度转换、高斯模糊等预处理操作。
max500600·2025-02-04 14:45

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

落地 dnn对象检测

"C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架，例如caffe，copyMobileNetSSD_deploy.prototxt
没学上了·2025-02-04 13:32

【AI开源项目】Dify- 轻松打造可持续运营的 GPT 系列的 AI应用 —— 全面解析LLMOps平台

Q2:如何使用Dify“训练”自己的
ChatGPT-千鑫·2025-02-04 13:02

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。
IT古董·2025-02-04 11:44

全场景深度学习开源框架（MindSpore）

无论是在数据中心的大规模计算，还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上，MindSpore都能灵活适配，充分发挥各硬件平台的性能优势，实现模型的高效训练和推理。
deepdata_cn·2025-02-04 11:41

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

它提供了一个可以进行训练的RNN层，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据，并支持多种功能和配置。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。
俞兆鹏·2025-02-04 10:35

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型
kcarly·2025-02-04 08:50

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

Databricks 开源 LLM，训练只需三个小时

像ChatGPT和Bard这样的生成式AI，它们使用的数据通常来自于在成千上万不同网站，使用的数据量十分惊人，而且想要使用这些数据训练AI还需要数以千计的强大GPU在背后提供支持。
唐 城·2025-02-04 07:15
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