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深度学习毕设项目 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**学长这里
DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

计算机设计大赛 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-20 20:58

Unity两行代码控制前后左右，并解决倒车反向问题

this.transform.Translate(Input.GetAxis("Vertical")*Vector3.forward*Time.deltaTime*MoveSpeed,Space.Self
谢泽浩·2024-02-20 19:36

java实现Word文件转换成PDF

坐标com.documents4jdocuments4j-local1.0.3com.documents4jdocuments4j-api1.0.3com.documents4jdocuments4j-transformer-msoffice-word1.0.3
@Ciano·2024-02-20 19:03

Java 实现 WORD转PDF，用Documents4j

https://stackoverflow.com/a/59624576依赖：com.documents4jdocuments4j-local1.0.3com.documents4jdocuments4j-transformer-msoffice-word1.0.3Java
总有刁民想害朕啊·2024-02-20 19:32

深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？

问题描述：深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？问题解答：在深度学习图像分类任务中，通常假设每张图像只包含一类物体。
神笔馬良·2024-02-20 19:25

11.8 RNA-seq表达rpkm数据操作实践（二）

一篇文章说：RPKMvalueswerelog2transformedbeforegeneratingheatmaps.TheheatmapwasgeneratedbyBARHeatmapperPlus
KK_f2d5·2024-02-20 19:56

s l t

英文名称：SAPLT（LandscapeTransformation）ReplicationServer在以SAP系统作为主要ERP的企业中，不同系统之间的数据库数据同步是个重要的工作。
幕光_fafe·2024-02-20 19:42

openai chat GPT-4 Technical Report 技术报告论文

GPT-4是基于Transformer架构的模型，经过预训练以预测文档中的下一个标记。后训练对齐过程导致在事实性和符合所需行为方面的性能得到改善。该
·2024-02-20 19:06

ETL、ELT区别以及如何正确运用

一、浅谈ETL、ELTETL与ELT的概念ETL(Extract,Transform,Load)是一种数据集成过程，通常用于将数据从一个或多个源系统抽取出来，经过清洗、转换等处理后，加载到目标数据存储中
·2024-02-20 18:00

openai chat GPT-4 Technical Report 技术报告论文

GPT-4是基于Transformer架构的模型，经过预训练以预测文档中的下一个标记。后训练对齐过程导致在事实性和符合所需行为方面的性能得到改善。该
·2024-02-20 18:30

认知篇-剖析LLM基座

随着深度学习技术的不断发展，语言模型（LanguageModel，LM）在自然语言处理领域的应用越来越广泛。
·2024-02-20 18:29

openai chatGPT 原理通俗介绍

引言近年来，随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理（NLP）领域取得了长足的进步。
·2024-02-20 18:29

Pytorch-RMSprop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RMSprop优化算法。
肆十二·2024-02-20 18:59

Vis-TOP：视觉Transformer叠加处理器

摘要近年来，Transformer[23]在自然语言处理(NLP)领域取得了良好的效果，并开始向计算机视觉(CV)领域拓展。
离欢·2024-02-20 18:47

【Transformer养猪】Livestock Monitoring with Transformer

对牲畜行为的跟踪有助于在现代动物饲养场及早发现并预防传染病。除了经济收益，这将减少畜牧业中使用的抗生素数量，否则这些抗生素将进入人类的饮食，加剧抗生素耐药性的流行，这是导致死亡的主要原因。我们可以使用大多数现代农场都有的标准摄像机来监控牲畜。然而，大多数计算机视觉算法在这项任务中表现不佳，主要原因是:(i)农场饲养的动物看起来相同，缺乏任何明显的空间特征，(ii)现有的跟踪器都不能长时间保持健壮，
离欢·2024-02-20 18:47

Vite按需引入自定义组件unplugin-vue-components

1.安装插件npmiunplugin-vue-components-D2.vite.config.ts文件加如下代码plugins:[vue({reactivityTransform:true}),Components
前端~·2024-02-20 18:42

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

unity 射线检测 碰撞点不准确的原因分析

下面是代码privatefloatGetValue(Transformorign,boolblack,boolis76){floatvalue=0;ray=correctCam.ScreenPointToRay
爱岗酸豆角吖·2024-02-20 17:36

XSL 转换与 ABAP 数据的关系

对于使用ABAP数据作为源的转换，ABAP数据首先被序列化为具有SAP标准transformationID的规范XML表示形式(canonicalXMLrepresentation，简称asXML)。
·2024-02-20 17:23

做一名有魅力的现代教师

实现深度学习）为未来而学：专业成长、专业自信、自主发展、自我精进（常用老母亲心态，去思考年轻人对家长时有的色眼镜）视频分享魅力体现在个人由内而外的身份感，现代教师的魅力来自哪里？
心开花香尚老师·2024-02-20 17:31

ChatGPT-01 用ChatGPT指令，自学任何领域的系统知识

指令位置Github仓库：MrRanedeerAITutor但是需要开通chatgtpplus版本，并且打开代码解释器2使用学习内容开始学习GPT甚至可以给你思考题，给出的答案还能进行评价配置通过配置表修改深度学习风格沟通风格语气风格推理框架例如可以深度调整本科以上
:Concerto·2024-02-20 17:45

聊聊transformers库； 微软推出ZeRO++技术：优化大型AI模型训练时间和成本

AI新闻微软推出ZeRO++技术：优化大型AI模型训练时间和成本摘要：据报道，微软研究人员最近发布了一项名为ZeRO++的新技术，旨在优化训练大型AI模型时常遇到的数据传输成本和带宽限制问题，可大幅减少训练时间和成本。ZeRO++建立在现有的ZeRO传输技术基础上，并通过提供增强的通信策略来提高训练效率并降低成本。通过对权重进行量化，ZeRO++可以减少参数通信量，同时保持训练精度。为了最小化通信
go2coding·2024-02-20 17:05

React源码之render过程中发生了什么？

理解JSX对于我们直接书写jsx语法，我们的浏览器是不理解我们这种语法的，所以需要babel来去转义，那么可以通过plugin-transform-react-jsx来转译jsx语法，使得浏览器可以识别我们的
我的名字豌豆·2024-02-20 17:03

深度学习与机器学习的关系

深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 16:19

【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制）

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2、张量的数学运算1.向量运算a.简单运算b.广播操作c.运算函数加法add乘法mul内积（点积）dot外积（叉积）cross范数norm一、前言  本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之向量运算
QomolangmaH·2024-02-20 16:47

人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测

代码下载：基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip资源-CSDN文库1研究背景1.1.研究背景与意义目前随着人们生活水平的不断提高，对于中医主张的理念越来越认可，对中医的需求也越来越多。
博士僧小星·2024-02-20 16:35

Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍

2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN
lida2003·2024-02-20 16:18

文献阅读（42）——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）

使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages
柚子味的羊·2024-02-20 16:39

【Transformer】Transformer的简单了解：Positional Encoding、Self-attention、Batch 与 Layer Norm 等

自从2017年Transformer模型被提出以来，它已经从论文最初的机器翻译领域，转向语音，图像，视频等等方面的应用。
magic_ll·2024-02-20 16:38

第34期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大型语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2024-02-20 15:56

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN
小葵向前冲·2024-02-20 15:34

计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
ZW9·2024-02-20 15:32

深度学习+计算机语言,深度学习 计算机语言

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
中国计算机学会·2024-02-20 15:32

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问：笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝，彩色图像如何进行分类？一辆带车牌的汽车，图像亮度整体呈现偏亮状态，如何去提高图像的清晰度？并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点
有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络，Sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在Sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信
小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF

2、特征提取分类：字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API：sklearn.feature_extraction二、字典特征提取：作用：对字典数据进行特征值化
涓涓自然卷·2024-02-20 15:19

计算机设计大赛 深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
iuerfee·2024-02-20 15:09

GPT在机器学习，深度学习等领域应用

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34
夏日恋雨·2024-02-20 14:02

MIT-BEVFusion系列八--onnx导出1 综述及相机网络导出

目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx
端木的AI探索屋·2024-02-20 14:25

RNN循环神经网络原理理解

深度学习的网络都是水平方向延伸的，都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的，例如，在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。
Andy_shenzl·2024-02-20 14:54

Bert基础(一)--transformer概览

1、简介当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。
Andy_shenzl·2024-02-20 14:22

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果，接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作，最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处
牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

【踩坑系列记录 】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu

概要很早前做过深度学习，配环境之类的坑由于没记录都记不清了。
RoyZz_·2024-02-20 13:37

深度学习模型：GAN（生成对抗网络）

简述生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。
缘起性空、·2024-02-20 13:59

33从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --图像金字塔

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im
Jachin111·2024-02-20 13:58

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。
Tim_Van·2024-02-20 12:56

计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv

3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析
iuerfee·2024-02-20 11:15

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15
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