opencv训练分类器第16页

GPU 分布式通信加速黑马！DeepEP 的实战与深度剖析

随着大模型和稀疏激活模型（如MoE/EP架构）的广泛应用，分布式all-to-all通信成为训练和推理过程中的核心瓶颈。

DeepLink_01·2025-07-01 10:33

门控循环单元（GRU）：LSTM 的轻量级高效 “记忆专家”

GRU就像是神经网络领域里的“精简版记忆大师”，它继承了LSTM处理长序列数据的优势，同时以更简洁的结构和更高的训练效率脱颖而出。

LNL13·2025-07-01 09:29

利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架

灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要，但由于演示收集和高维控制的挑战，其训练仍然困难重重。

三谷秋水·2025-07-01 07:21

【机器学习第四期（Python）】LightGBM 方法原理详解

它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现（如XGBoost）

WW、forever·2025-07-01 07:19

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一，给大家拜个年，祝大家鼠年吉祥，万事如意，趁着喜气，把Yolov3

郎郎不会飞·2025-07-01 04:54

Python训练营-Day25-异常处理

Python的异常处理机制为程序提供了强大的容错能力(faulttolerance)。当程序在运行时遇到意外情况（即异常），它不会直接崩溃，而是可以被设计成优雅地处理这些错误，并可能继续执行后续逻辑（如果设计允许）或以可控的方式结束。当异常发生时，Python会创建一个异常对象(exceptionobject)（通常是Exception类的子类实例）。如果这段可能出错的代码位于try语句块中，程序

Mallow Flowers·2025-07-01 04:54

Python训练营-Day26

DAY26函数专题1：函数定义与参数知识点回顾：函数的定义变量作用域：局部变量和全局变量函数的参数类型：位置参数、默认参数、不定参数传递参数的手段：关键词参数传递参数的顺序：同时出现三种参数类型时作业：题目1：计算圆的面积任务：编写一个名为calculate_circle_area的函数，该函数接收圆的半径radius作为参数，并返回圆的面积。圆的面积=π*radius²(可以使用math.pi作

Gxsugar·2025-07-01 03:53

Python训练营---Day26

知识点回顾：函数的定义变量作用域：局部变量和全局变量函数的参数类型：位置参数、默认参数、不定参数传递参数的手段：关键词参数传递参数的顺序：同时出现三种参数类型时题目1：计算圆的面积任务：编写一个名为calculate_circle_area的函数，该函数接收圆的半径radius作为参数，并返回圆的面积。圆的面积=π*radius²(可以使用math.pi作为π的值)要求：函数接收一个位置参数rad

2501_91182850·2025-07-01 03:52

paddlepaddle测试安装_python3.7中安装paddleocr及paddlepaddle包的多种方法

upgradepip下载paddleOCR下载链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR打开paddleOCR文件夹中requirements.txt文件，更改文件中opencv-py

瓦啦·2025-07-01 02:13

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用

AI天才研究院·2025-07-01 01:40

深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类

它是一种朴素贝叶斯分类器，因其假设特征（单词）之间相互独立而得名（虽然这在现实中不完全成立，但效果通常很好）。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。

大千AI助手·2025-06-30 23:26

从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本

我们将从基础概念讲起，逐步深入到实际代码实现，涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节，最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本教程中获得实用的知识和技能。

AIGC应用创新大全·2025-06-30 23:55

信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK

近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。

致Great·2025-06-30 23:19

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术，它通过对现有图像进行各种转换，人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。

alpszero·2025-06-30 21:08

PART 7 视频

在Debian10上安装OpenCV的两种方法：从存储库和源代码中安装OpenCV_debianopencv-CSDN博客本人的树莓派系统是pi@pi:~$lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID

qq_39717490·2025-06-30 18:20

FineWeb数据集

FineWeb是HuggingFace在2024年发布的一项革命性开源AI训练数据集，它通过提供高质量、大规模的数据，打破了AI训练数据的垄断局面。

frostmelody·2025-06-30 18:45

【LLaMA 3实战】2、LLaMA 3对话能力全解析：从架构革新到多智能体实战指南

本文将从底层架构到应用实战，系统拆解LLaMA3对话能力的技术奥秘，包含核心机制解析、训练策略、工程优化及多智能体系统开发，助你全面

无心水·2025-06-30 18:14

用Pytorch训练手写签名模型并进行签名识别

整体思路收集至少两个人的手写签名图片，每个人至少20张使用Pytorch进行模型训练使用Flask搭建Web服务使用Html/JavaScript实现前端调用进行签名识别项目结构signature-systemdatatrainuser001001

TBM矩阵·2025-06-30 17:14

继 Evo 2 之后，Arc Institute 发布首个虚拟细胞模型 STATE，训练数据涉及 70 种不同细胞系

众所周知，人体由不同类型的细胞组成——免疫细胞在感染发生时可引发炎症反应以抵御病原体；干细胞具有分化潜能，可生成多种组织类型；而癌细胞则通过逃避生长调控信号，实现异常增殖。尽管这些细胞在功能和形态上差异巨大，但它们几乎都拥有相同的基因组。细胞的独特性并非来自DNA序列本身的差异，而是源于它们如何调控和使用相同的基因信息。换言之，细胞的特性源于基因表达的差异，而一个细胞的基因表达模式不仅决定了它属于

·2025-06-30 16:33

[pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别

pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。

心心喵·2025-06-30 15:29

遥感影像数据处理-大图滑窗切分为小图

功能需求据所周知，遥感影像的尺寸有大有小，大的达到几万x几万像素，而图像分割算法模型在训练中尺寸适中，比如256x256，512x512，1024x1024等等，如果直接将遥感影像的原图输入模型中进行训练

GIS潮流·2025-06-30 15:28

【零基础学AI】第9讲：机器学习概述

本节课你将学到理解什么是机器学习，以及它与传统编程的区别掌握监督学习、无监督学习的基本概念使用scikit-learn完成你的第一个机器学习项目构建一个完整的iris花朵分类器开始之前环境要求Python3.8

1989·2025-06-30 14:19

EasyFeature软件特性四：星云空天大模型

通过海量高质量数据预训练，集成了包括遥感场景分类、快速目标检测、地物分类、变化检测等在内的丰富模型库，提供端到端的智能解译能力。

智绘中勘·2025-06-30 14:47

NLP随机插入

文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法，其核心思想是在原句中随机选择若干位置，插入与上下文相关的词语，从而生成新的训练样本。

Humbunklung·2025-06-30 13:46

Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南

文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象

东北豆子哥·2025-06-30 13:15

python + selenium通过滑块验证

本文介绍了两种通过滑块验证的方法：轮廓检测通过OpenCV进行轮廓检测，找到滑块背景中缺口的位置，计算缺口到滑块的距离。

weixin_51144854·2025-06-30 12:37

【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南：从少样本提示到企业级应用实战

一、上下文学习（ICL）的技术本质与LLaMA3突破（一）ICL的核心原理与模型机制上下文学习（In-ContextLearning）的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力，使模型无需微调即可适应新任务

无心水·2025-06-30 12:03

企业级RAG系统架构设计与实现指南（Java技术栈）

RAG系统通过结合信息检索与自然语言生成（NLG），能够有效提升模型对特定领域数据的适应能力，避免传统大模型在训练数据不足或数据更

在未来等你·2025-06-30 12:32

面向隐私保护的机器学习：联邦学习技术解析与应用

然而，机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持，这就产生了一个矛盾：如何在保护数据隐私的前提下，充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化？

Blossom.118·2025-06-30 11:30

3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例：新闻文章去重场景

SimHash算法文本去重实战案例：新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1：文本预处理与特征提取**3.**步骤2：特征向量化与哈希映射**4.**步骤3：特征向量聚合**5.**步骤4：降维生成SimHash值**6.**步骤5：计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码（Python简化示例）四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设

·2025-06-30 11:30

微调大语言模型后，如何评估效果？一文讲清

无论是在研究、项目落地，还是面试中，评估方法都不能停留在“训练loss降了”这么简单。本文从评估目标、技术指标、业务适配、实战建议四个维度，讲清楚微调后的模型评估怎么做，为什么这么做。

茫茫人海一粒沙·2025-06-30 11:28

2025年上半年软考系统架构设计师--案例分析试题与答案

必选题一:大模型训练系统某公司开发一个在线大模型训练平台，支持Python代码编写、模型训练和部署,用户通过python编写模型代码,将代码交给系统进行模型代码的解析,最终由系统匹配相应的计算机资源进行输出

不对法·2025-06-30 08:13

人脸识别常用数据集和Loss

人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大！很长一段时间MegaFace的效果都上不去，就是因为数据集噪声的原因。

JL_Jessie·2025-06-30 07:36

YOLOv13：开启目标检测新时代，手把手教你实操

目录一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络1.2YOLOv13独特之处二、前期准备工作2.1环境搭建2.2依赖安装三、深入使用指南3.1模型验证3.2模型训练3.3模型推理四、应用案例与拓展

奔跑吧邓邓子·2025-06-30 06:33

从入门到实战：YOLOv13 安装与使用全攻略

YOLO系列1.2YOLOv13核心技术亮点1.3性能优势展现二、前期准备2.1系统环境要求2.2软件依赖安装三、安装流程3.1获取源码3.2环境搭建3.3安装验证四、使用指南4.1模型验证4.2模型训练

奔跑吧邓邓子·2025-06-30 06:33

rnn-人名案例实现

模型训练实现:coding:utf-8导入torch工具importjsonimporttorch导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim

Ai玩家hly·2025-06-30 06:33

道可云人工智能每日资讯｜江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动

道可云人工智能&元宇宙每日简报（2025年6月26日）讯，今日人工智能&元宇宙新鲜事有：江苏首个机器人训练中心在苏州吴江启动近日，长三角一体化示范区智能机器人训练中心在东太湖度假区（太湖新城）正式启用，

道可云·2025-06-30 06:31

人名分类器（RNN案例）

案例介绍：人名分类案例是多分类问题，根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习，历史数据中已知y案例步骤：1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromjax.experimental.rnni

Turbo_O.·2025-06-30 06:31

RNN人名分类器案例

RNN人名分类器案例1任务目的：目的:给定一个人名，来判定这个人名属于哪个国家典型的文本分类任务:18分类---多分类任务2数据格式注意：两列数据，第一列是人名，第二列是国家类别，中间用制表符号"\t"

·2025-06-30 06:59

网络安全防御：蓝队重保备战与应急溯源深度解析

具体目标如下：增强综合攻防能力：通过综合训练，学员将能够模拟攻击者和企业安全人员，开展对抗练习，提升实战能力和团队协作能力。掌握蓝队核心技

网安认证小马135-2173-0416·2025-06-30 05:25

【Python】科研代码学习：十三 Accelerate

【Python】科研代码学习：十三AccelerateAccelerate统一的加速接口修改训练代码(torch.nn)更简单的使用Accelerate【HF官网-Doc-Accelerate：API】

溢流眼泪·2025-06-30 05:21

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

@浙大疏锦行知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)这里相关的概念比较多，如果之前没有学习过复试班强化班中

traMpo1ine·2025-06-30 04:44

数据标注工具详解

数据标注工具是构建高质量AI训练数据集的核心基础设施，其功能覆盖图像、文本、视频、音频、3D点云等多模态数据的标注与管理。

Sally璐璐·2025-06-30 01:32

深度学习使用Pytorch训练模型步骤

训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程，旨在通过大量数据学习模型参数，以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。

vvvdg·2025-06-30 01:29

opencv —— floodFill 漫水填充法实现证件照换背景

漫水填充：floodFill函数简单来说，漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域，利用指定颜色进行区域颜色填充。Windows画图工具中的油漆桶功能和Photoshop的魔法棒选择工具，都是漫水填充的改进和延伸。//第一个版本intfloodFill(InputOutputArrayimage,PointseedPoint,ScalarnewVal,Rect*rect=0,ScalarloDif

老干妈就泡面·2025-06-30 01:28

车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现（一）

车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域，车牌识别是一项极具实用价值的技术，广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。

喜欢踢足球的老罗·2025-06-30 01:28

Python实例题：基于 KNN 算法的手写数字识别

支持以下功能：使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能（准确率、混淆矩阵等）添加用户交互界面，允许用户绘制数字并进行识别。

·2025-06-29 22:45

mot数据集_MOT数据集转化成VOC格式脚本(mot2voc)

使用mmdetection检测框架进行相关的训练，由于MOT的数据集标注格式和检测常用的VOC以及COCO格式有很大的差距，因此用于检测任务的时候，需要将mot格式的数据集转化成VOC格式用于检测任务的训练

飞啦不休·2025-06-29 20:56

OpenCV实战：图像颜色识别与提取、掩膜制作

本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术，包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中，最常见的就是RGB颜色空间。

·2025-06-29 19:16

OpenCV图像添加水印

OpenCV作为一款强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。