pde人工智能算法深度学习模型

直播美颜技术革命：人脸美颜SDK开启直播行业的新纪元

在这一背景下，人脸美颜技术通过强大的人工智能算法和实时处理能力，为直播主和观众带来了全新的视觉感受。本文将深入探讨人脸美颜SDK如何开启了直播行业的新纪元，为直播带来了前所未有的革命性变化。
美狐美颜sdk·2023-07-20 11:38

TextCNN 实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

这是深度学习模型成功的关
K同学啊·2023-07-20 07:27

RuntimeError: Expected to mark a variable ready only once.

在进行深度学习模型训练时，我们可能会遇到以下错误：RuntimeError:Expectedtomarkavariablereadyonlyonce.Thiserroriscausedbyoneofthefollowingreasons
Lethe♪·2023-07-20 05:54

ChatGPT 速通手册——GPT 训练数据集介绍

GPT训练数据集介绍所有人工智能算法都会分为训练和推理两步。算法的效果好坏，很大程度上取决于训练数据本身的质量。ChatGPT所用的训练数据，openai公司没有单独公布过细节。
云哲-吉吉2021·2023-07-20 04:21

长短期记忆网络（LSTM）原理解析

长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，简称LSTM）是一种常用于处理序列数据的深度学习模型。
Aresiii·2023-07-19 21:19

PyTorch：没有可用的CUDA GPU解决方案

PyTorch：没有可用的CUDAGPU解决方案在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们经常会遇到“NoCUDAGPUsareavailable”的问题。
uoiqu90093jgj·2023-07-19 19:10

深度学习模型部署docker+TensorFlow Serving

系统环境：1、按照docker，官网有详细步骤，根据自己的系统选择相关教程就可。2、镜像拉取dockerpulltensorflow/serving如果超时可以使用国内镜像。dockerpullregistry.docker-cn.com/tensorflow/serving出现如下类似画面则表示成功。3.克隆仓库，创建文件目录并克隆仓库mkdir-p/tmp/tfservingcd/tmp/tf
我真不会写代码·2023-07-19 11:43

使用onnx和onnxruntime完成模型部署

模型部署定义深度学习模型部署是指训练好的模型在特定环境中运行的过程。
chen_zn95·2023-07-19 10:23

pytorch 关于深度学习模型的拷贝问题

调参调了很久，知道最近才发现自己的训练过程是错误的，我一直把验证集丢到模型里面去训练（手动蠢死）。不过还好，错处不大。不过为了防止你们也犯这样的错误，先贴上一张训练集，验证集和测试集在训练过程中的作用表格吧！所以现在的需求就是，在训练过程中最优的模型来测试测试集，并在测试前使用验证集训练一次模型。起初是直接使用ifval_loss
永远的小白虾·2023-07-19 09:15

yolo

深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。那么，如何理解一张图片？根据后续任务的需要，有三个主要的层次。
python算法工程师·2023-07-19 06:52

学习AI，需要掌握哪些基础知识？

2、编程和计算机科学：熟悉至少一种编程语言，如Python或Java，以便能够实现和运行人工智能算法。理解数据结构和算法，对算法的复杂度和效率有一
金木讲编程·2023-07-19 05:43

BiLSTM(双向LSTM)实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

这是深度学习模型成功的关
K同学啊·2023-07-18 18:17

GPT模型训练实践（1）-基础概念

GPT是GenerativePre-trainedTransformers的缩写，一种先进的深度学习模型，旨在生成类人文本。
云上笛暮·2023-07-18 17:41

GPT与人类：人工智能是否能够真正复制人类语言？

然而，人工智能的语言处理能力相对还比较薄弱，尽管在近年来的深度学习模型中，如GenerativePre-trainedTransformer(GPT)，已经取得了一定的进展。接下来，本文将探讨GPT
卑微阿文·2023-07-18 11:56

深度学习中的IR

在深度学习中，IR（IntermediateRepresentation，中间表示）是一种用于表示深度学习模型的中间形式。它可以用计算图的形式来表示神经网络模型的结构和计算过程。
一片叶子在深大·2023-07-18 08:31

TextCNN 实现股票时间序列预测(TensorFlow2版)

这是深度学习模型成功的关
晨星同行·2023-07-18 05:33

ONNX简介

ONNX简介OpenNeuralNetworkExchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。
机器视觉001·2023-07-18 02:21

基于深度学习网络 在可穿戴式机器人中使用IMU实现人体活动实时识别

来自韩国的Tae-SeongKim团队用一个集成了IMU（惯性测量单元）的可穿戴式机器人，在其边缘设备中嵌入了轻型的深度学习模型，以此来测试可穿戴式机器人实时识别人体
惯师科技·2023-07-18 02:32

【Python入门系列】第十六篇：Python人工智能和深度学习

Python入门系列】第十六篇：Python人工智能和深度学习文章目录前言一、Python在人工智能中的应用二、深度学习的基本原理三、Python实现深度学习的示例代码1、简单卷积神经网络2、图像分类：使用深度学习模型对图像进行分类
JosieBook·2023-07-17 21:13

解决Original error was: DLL load failed while importing _multiarray_umath: 找不到指定的模块。永久解决问题

两次电脑关机后，在此运行深度学习模型后出现错误两个解决办法：1、重新安装torch，但是这种办法太过于麻烦了，昨天装了一下午，各种折腾。
你是怎么睡得着的40·2023-07-17 19:57

深度学习卷积神经网络

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像、视频、自然语言处理等领域的深度学习模型。
薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:07

海睿思分享 | 类chatgpt模型在信息抽取领域的应用

大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）是指能够处理海量数据、拥有百亿级参数的深度学习模型，它已成为⼈⼯智能领域中的新热点。
海睿思·2023-07-17 13:42

PLSQL工具导出导入dmp文件&&sql文件&&pde文件

本来今晚打算写Oracle数据库的数据移动相关知识的，当然自然就想到数据泵的，但是发现自己对它的理解很浅，正好最近有遇到简单的导出数据等问题，第一时间没有想起操作，生疏了，很不应该，所以还是记录一下，简单的使用PL导入导出sql以及数据文件吧。导出格式介绍①Dmp格式：.dmp是二进制文件，可跨平台，还能包含权限，效率好， ②Sql格式：.sql格式的文件，可用文本编辑器查看，通用性比较好，效率不
偷偷学习被我发现·2023-07-17 03:36

深度学习——LSTM解决分类问题

RNN基本介绍概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，如文本、语音、时间序列等具有时序关系的数据。
时代&信念·2023-07-16 23:25

医学影像常用Python包

一、图像操作类医学影像往往需要操作的图像种类较多，类似于nii图像，dicom图像等，传统的工具为SimpleITK，NiBabel，目前也有很多集成的工具，便于深度学习模型的使用和调优。
Joker 007·2023-07-16 23:08

端智能在大众点评搜索重排序的应用实践

本文主要讲述大众点评搜索场景下，在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案，包括端上特征工程、模型迭代思路，以及具体部署优化的过程，希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。
文文学霸·2023-07-16 17:55

Oracle快速将A库的数据库对象同步到B库（包括数据）

1.在pl/sql中导出A的用户对象2.导出表数据，直接导PDE文件如果PDE不行的话就到选择第一个dmp3.然后把用户B的对象重新创建一遍，数据导进去。
梁萌·2023-07-16 15:35

TensorFlow-GAN

GAN是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个神经网络组成。生成器网络以随机噪声作为输入，并生成合成数据，如图像或文本，试图模仿训练数据的分布。判别器网络则尝试区分真实数据和生成数据。
奋进的大脑袋·2023-07-16 12:54

二分类任务为什么常见用softmax而不是sigmoid

在搭建深度学习模型处理二分类任务的时候，我们常常想到的是定义模型一个输出，然后sigmoid激活输出结果，映射到0-1之间，然后二分类交叉熵损失函数进行训练即可，但是我常常看到的很多别人写的工程代码中，
Guapifang·2023-07-16 12:20

【工具】pytorch和torch的关系与区别

官方认为：两者最大的区别就是Pytorch重新设计了model模型和intermediate中间变量的关系相同点PyTorch是一种用于构建深度学习模型的功能完备框架，是一种通常用于图像识别和语言处理等应用程序的机器学习
qq_43520842·2023-07-16 11:03

如何在笔记本上搭建ChatGPT

你可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载最新版本的Python，然后使用pip安装以下必要的库：tensorflow：用于深度学习模型的训练和推理
liyu.info·2023-07-16 02:00

【深度学习】深度强化学习初学者指南

一、说明GAN（GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，它由两个神经网络组成：一个生成网络和一个判别网络。
无水先生·2023-07-15 22:27

复现成功！深度学习口罩目标检测！

深度学习模型
大大U·2023-07-15 17:43

鸟类识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型

一、介绍鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。二、效果图片三、演示视频and代码视频+代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/wsdglil6ub5fkvrg四、M
　子午·2023-07-15 12:29

2022-10-12

发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：huacishuIF=59.581推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：1、作者回顾了可解释人工智能（xAI）新兴领域的进展，这一领域有可能使生命科学研究人员获得对复杂深度学习模型的机械洞察力
图灵基因·2023-07-15 08:45

PyTorch深度学习实战（4）——常用激活函数和损失函数详解

激活函数1.3ReLU激活函数1.4线性激活函数1.5Softmax激活函数2.常用损失函数2.1均方误差2.2平均绝对误差2.3分类交叉熵2.4实现自定义损失函数小结系列链接0.前言激活函数和损失函数是深度学习模型中重要组成部分
盼小辉丶·2023-07-15 08:59

如何用爬虫实现GPT功能？

GPT是由OpenAI开发的一种深度学习模型，它通过大规模的预训练来学习语言的统计规律和语义关系，然后可以用于生成各种类型的文本，如文章、对话等。G
qq^^614136809·2023-07-15 08:38

GPT和爬虫有什么区别?如何利用爬虫实现GPT功能

GPT是由OpenAI开发的一种深度学习模型，它通过大规模的预训练来学习语言的统计规律和语义关系，然后可以用于生成各种类型的文本，如文章、对话等。GPT模型的核心是Trans
super_ip_·2023-07-15 07:36

C++大神级高阶算法，象棋人工智能算法的C++实现（五）

image上一期博客介绍了最为简单的人机博弈算法，包括获取所有合法路径、简单的估值以及电脑走棋。本期博客的进阶之处在于，所介绍的估值算法是建立在上一期博客的简单估值函数基础上的极大极小值算法（Minimax算法）。下面是小编整理好的一整套系统性学习C/C++的资料，加小编C/C++学习群（825414254）获取一整套C/C++学习资料！image关于极大极小值算法：极大极小值算法是一种找出失败的
Python编程导师·2023-07-15 06:56

使用stat时出现“‘DataFrame‘ object has no attribute ‘append‘”的解决办法

出现的问题：在深度学习模型使用中，再查看模型的结构参数量、Flops等参数时，要用到stat函数。
我闻 如是·2023-07-15 06:24

ChatGPT: 从GPT-3.5到GPT-4，探索语言模型的演进之路

从最初的基于规则的系统，到基于统计的模型，再到近年来的深度学习模型，语言模型的能力不断提升，推动了人工智能在对话和交流领域的广泛应用。
Calvin880828·2023-07-14 22:05

使用 PostgreSQL pgvector 和 Amazon SageMaker 构建 AI 驱动的搜索应用

人工智能算法分析用户喜好和数据，生成独具特色的服装图案和设计，将个性化和成本效益提升到全新的高度。在线流媒体平台也得益于人工智能的强大功能，特别是视频相似性搜索和推荐方面。
亚马逊云开发者·2023-07-14 15:50

Pytorch基本使用—参数初始化

深度学习模型参数初始化是指在训练深度神经网络时，对网络的权重和偏置进行初始化的过程。合适的参数初始化可以加速模型的收敛，并提高模型的性能。
白三点·2023-07-14 14:50

第51步 深度学习图像识别：Convolutional Vision Transformer建模（Pytorch）

ConvolutionalVisionTransformersConvolutionalVisionTransformer（ConViT）是一种结合了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）和Transformer结构的深度学习模型
Jet4505·2023-07-14 12:39

pytorch构建深度网络的基本概念——交叉熵

而在一般的深度学习模型中，使用的损失计算函数一般是使用交叉熵。在pytorch中是使用函数torch.nn.CrossEntropyLoss()来定义。
新兴AI民工·2023-07-14 11:46

医学图像分割的三视图特征学习

Triple-ViewFeatureLearningforMedicalImageSegmentation摘要本文方法实验结果Triple-ViewFeatureLearningforMedicalImageSegmentation摘要深度学习模型
小杨小杨1·2023-07-14 11:45

详解python架构 PyNeuraLogic超越Transformers

在本文中，我们将探索一种简洁、可解释和可扩展的方式来表达深度学习模型，特
·2023-07-14 11:19

深度学习常用优化器总结

一、优化器的定义优化器（optimizer）本质上是一种算法，用于优化深度学习模型的参数，通过不断更新模型的参数来最小化模型损失。
chen_zn95·2023-07-13 22:52

什么是深度学习的误差分解

误差分解是将深度学习模型的预测误差拆分为多个组成部分，以便更好地理解模型性能。
Mark White·2023-07-13 22:17

2023（WAIC）智能驾驶科技峰会丨拓数派大模型下的数据计算系统，助力汽车智能化产业数据增值

图为：WAIC2023智能驾驶科技大会同时，由拓数派发起的“汽车人工智能算法、软件
OpenPie｜拓数派·2023-07-13 22:55
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