vue.js深度学习第58页

[python]使用pyqt5搭建yolov8钢筋计数一次性钢材计数系统

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的深度学习模型，用于目标检测和识别。

FL1623863129·2024-01-23 10:46

如何利用PyTorch？

它是一个强大且灵活的深度学习框架，以其动态计算图特性而广受欢迎，在人工智能领域的研究和开发中备受欢迎。PyTorch提供以下功能：动态计算图：PyTorch支持动

科学禅道·2024-01-23 10:45

Pytorch文本分类入门

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf

风筝超冷·2024-01-23 10:44

深度学习 pytorch的使用（张量2）

深度学习pytorch的使用（张量1）五、张量索引操作简单行、列索引、列表索引、范围索引、布尔索引、多维索引importtorch#数据data=torch.randint(0,10,[4,5])print

在路上哟～·2024-01-23 10:13

基于深度学习的声音事件定位与检测-SELD_net_questions

SELD-net实验问题梳理源代码调试时遇到的错误及解决seld-net原版代码：https://gitee.com/karas1/seld-net拿到源代码后，按照readme.md文件中的提示尝试运行，发现出现了很多问题，这里总结了一下解决方案。1、整型变量问题运行的时候提示DataType数据类型不匹配，原因是调用含整数参数的方法时，没有声明赋给的参数时整数值。解决：根据错误提示信息，定位到

Dijkstra's Monk-ey·2024-01-23 10:05

MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文摘要使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。

稀里糊涂林老冷·2024-01-23 09:04

区块链技术能为人工智能做些什么？

区块链与人工智能被认为是改变整个互联网底层发展逻辑的两大技术力量，人工智能需海量大数据作为机器人深度学习的“饲料”，并要以不同领域的大数据来“训练”相应的人工智能。

的机会我会对·2024-01-23 09:34

如何利用chatgpt提升工作效率？教你chatGTP怎么提高效率

ChatGPT是一种基于深度学习技术的生成式AI系统，它能够根据输入的信息生成出合理的回答或者文章，实现了自然语言的生成和理解。与其他传统的

YG亲测源码屋·2024-01-23 09:32

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。

AAI机器之心·2024-01-23 08:20

在Vue.js中，什么是mixins？它们的作用是什么？

目录一、Vue.js介绍二、什么是mixins三、mixins的应用场景四、mixins的优势和作用一、Vue.js介绍Vue.js是一种流行的JavaScript前端框架,用于构建交互式的Web界面。

揣晓丹·2024-01-23 08:10

深度学习与大数据技术的进步：自然语言处理的显著突破

引言：随着深度学习和大数据技术的迅速发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）在过去几年取得了令人瞩目的进步。

梓德原·2024-01-23 08:33

视频美颜SDK与人工智能的结合：技术突破与挑战

一、技术原理：人工智能在美颜中的应用视频美颜SDK通过整合深度学习和计算机视觉技术，能够更准确地识别人脸特征、肤色、表情等信息，从而实现更加精细的美颜效果。

美狐美颜sdk·2024-01-23 08:27

四大深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe的概述与应用

目前，基于Python的四大深度学习框架分别为TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe。然而，值得注意的是，深度学习领域在不断发展和演变，新的框架和库可能已经出现。

努力の小熊·2024-01-23 07:19

掌握未来的钥匙：深入探索注意力机制在深度学习中的革命性作用

文章目录一、引言二、基础知识回顾三、注意力机制的起源与发展四、理解注意力机制五、注意力在实践中的应用六、深度学习模型与注意力机制七、注意力机制的优势与挑战八、结语一、引言在深度学习和人工智能的迅速发展过程中

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:49

Ubuntu 16.04 Server 安装深度学习环境(二)（Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2）

Ubuntu16.04Server部署深度学习环境（二）（Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2）前言深度学习框架介绍Anaconda（Python环境安装）TensorFlow

YeahHighly·2024-01-23 07:47

Caffe、Tensorflow和Pytorch通道维度顺序小结

目前世面上深度学习框架比较多，常用的有三大类：Caffe、Tensorflow和Pytorch，这三种深度学习框架都主要在英伟达显卡上面进行训练和测试，很奇怪的是，它们之间的通道维度顺序并没有保持一致，

天竺街潜水的八角·2024-01-23 07:15

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力，解决各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。

NCHU-Net·2024-01-23 07:43

自然语言处理的崛起：从初步分析到深度理解

随着时间的推移，NLP经历了一系列革命性的变化，从简单的规则和模式匹配到如今的深度学习模型，它们使计算机的理解能力接近人类水平。早期的NLP：规则中的艺术早期的NLP系统基于一系列硬编码的语言规则。

一尘之中·2024-01-23 07:09

深度学习之目标检测Fast-RCNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）

1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明，如果你对RCNN网络没太熟悉，可访问这链接，快速了解，点下面链接深度学习之目标检测R-CNN

Studying 开龙wu·2024-01-23 07:33

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程

详情点击链接：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT41、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）

夏日恋雨·2024-01-23 07:31

大创项目推荐疲劳驾驶检测系统 python

人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1简介4.2相关界面代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习驾驶人脸疲劳检测系统该项目较为新颖

laafeer·2024-01-23 07:00

每天五分钟计算机视觉：揭秘迁移学习

本文重点随着人工智能的迅速发展，深度学习已经成为了许多领域的关键技术。然而，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，这在很多情况下是不现实的。

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:59

竞赛保研机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-23 07:54

每天五分钟计算机视觉：掌握迁移学习使用技巧

本文重点随着深度学习的发展，迁移学习已成为一种流行的机器学习方法，它能够将预训练模型应用于各种任务，从而实现快速模型训练和优化。然而，要想充分利用迁移学习的优势，我们需要掌握一些关键技巧。

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:24

pycharm创建vue项目

registry.npm.taobao.org项目初始化第一步：安装vue-cli，在命令提示符中输入cnpminstallvue-cli-g第二步：在pycharm的settings中Plugin安装vue.js

utoui·2024-01-23 07:19

深度学习（5）---自注意力机制

文章目录1.输入与输出2.Self-attention2.1介绍2.2运作过程2.3矩阵相乘理解运作过程3.位置编码4.TruncatedSelf-attention4.1概述4.2和CNN对比4.3和RNN对比1.输入与输出 1.一般情况下在简单模型中我们输入一个向量，输出结果可能是一个数值或者一个类别。但是在复杂的模型中我们一般会输入一组向量，那么输出结果可能是一组数值或一组类别。 2.一句话

冒冒菜菜·2024-01-23 07:42

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备KerasKeras是一个用Python编写的用于神经网络开发的应用接口，调用开接口可以实现神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等常用深度学习算法的开发特点

小旺不正经·2024-01-23 07:05

day01 深度学习介绍

目录1.1深度学习介绍1.2神经网络NN1、概念：2、神经元3、（单层）神经网络4、感知机（两层）5、多层神经网络6、激活函数（1）饱和与非饱和激活函数（2）饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh

柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

TVM安装

为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率，设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎，例如NAVIDA的tensorRT，Intel的OpenVINO，Tencent针对移动端应用推出NCNN等

血_影·2024-01-23 06:20

深度学习-活体检测发展之背景篇（一）

掀起波澜·2024-01-23 06:32

【人工智能大脑】仿生学与人工智能交汇：基于MP神经网络的精准农业实践

MCP由来深度学习的历史可以追溯到1943年，当时WalterPitts(数学家)和WarrenMcCulloch(神经科学家)基于人类大脑的

德天老师·2024-01-23 06:40

pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的

背景做深度学习的小伙伴们可能都会在安装环境的时候经常遇到的cuda版本驱动版本以及和显卡是如何对应的，经常搞得特别糊涂，官网没有直接提供他们的对应关系，导致我们在升级显卡的时候发现原来的软件环境不兼容，

鱼游九天·2024-01-23 06:10

vue element-ui中的el-select选择器无法显示选中的内容

深入响应式原理—Vue.js检测变化的注意事项由于JavaScript的限制，Vue不能检测数组和对象的变化。尽管如此我们还是有一些办法来回避这些限制并保证它们的响应性。

qq_42440919·2024-01-23 05:49

走向核心素养，开展深度学习——以三年级下册《面积》为例

小学数学深度学习是在教师引领下，学生围绕着具有挑战性的学习主题，全身心积极参与，体验成功，获得发展的有意义的数学学习过程。

A_thinker·2024-01-23 05:37

深度学习|RCNN&Fast-RCNN

1.RCNN2014年提出R-CNN网络，该网络不再使用暴力穷举的方法，而是使用候选区域方法（regionproposalmethod）创建目标检测的区域来完成目标检测的任务，R-CNN是以深度神经网络为基础的目标检测的模型，以R-CNN为基点，后续的FastR-CNN、FasterR-CNN模型都延续了这种目标检测思路。1.1RCNN算法流程RCNN的流程如下图所示：步骤是：候选区域生成：使用选

AI小白龙*·2024-01-23 04:18

Vue开发者工具是什么？有哪些？

Vue开发者工具是用于Vue.js开发的浏览器扩展，提供了许多有用的功能和工具，帮助开发者更轻松地开发和调试Vue.js应用程序。Vue开发者工具的功能特点有哪些？

有颜有货·2024-01-23 04:04

Transformer 深度学习模型

文章目录Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。

JNU freshman·2024-01-23 03:44

vue3如何使用自定义组件内的方法？

$refs.方法名的方式进行使用而在vue3中想使用自定义组件中的方法或者值时需要使用编译器宏将方法和值暴露出来具体说明看文档单文件组件|Vue.js示例：给子组件起个名字吧=>{{name}}import

日夜熬夜使我黑眼圈·2024-01-23 02:50

李沐深度学习-多层感知机从零开始

！！！梯度的产生是由于反向传播，在自定义从零开始编写代码时，第一次反向传播前应该对params参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append

大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

基于Vue.js+bootstrap4的左侧可伸缩式菜单

一、Vue.js简介Vue(读音/vjuː/，类似于view)是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是，Vue被设计为可以自底向上逐层应用。

ayusong870·2024-01-23 01:22

Vue 2和Vue 3的区别：迈向更强大的前端开发

介绍：随着前端技术的快速发展，Vue.js作为一种流行的JavaScript框架，不断更新和演进。在这篇博客中，我们将探讨Vue.js的两个重要版本：Vue2和Vue3之间的区别。

沙尘暴炒饭·2024-01-23 01:15

「翻译」Vue3 相比 Vue2 都有哪些优化？

在过去的一年中，Vue团队一直在研究Vue.js的下一个主要版本，我们希望在2020年上半年发布该版本。（在撰写本文时，这项工作仍在进行中。）

小生方勤·2024-01-23 01:15

Vue 3的响应式框架：性能和开发效率的提升

尘缘..·2024-01-23 01:15

【AI】深度学习在编码中的应用（11）

——隐式神经表示隐式神经表示（ImplicitNeuralRepresentations,INR）是近年来在深度学习和计算机视觉领域中涌现的一种技术。

giszz·2024-01-23 00:37

【AI】深度学习在编码中的应用（10）

目录先看2个定义：P帧和B帧基于层次学习的高效视频压缩技术基于B帧的B-EPIC方法今天来学习编码配置优化技术。先看2个定义：P帧和B帧在视频压缩中，P帧和B帧都是关键的概念，它们与I帧一起构成了视频压缩的三种基本帧类型。P帧，即预测帧，是通过充分降低图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像。它采用运动补偿的方法传送它与前面的I帧或P帧之间的差值及运动矢量，解码时必须将这一差

giszz·2024-01-23 00:36

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

目录一、基于自编码器的架构二、基于可逆网络的架构三、基于GAN模型的架构四、多层结构图像压缩框架今天学习和梳理基础架构设计的4种模式：一、基于自编码器的架构在人工智能应用中，自编码器（Autoencoder,AE）是一种无监督的神经网络模型，用于学习输入数据的编码表示（即特征），并能够从这种编码表示中重构原始数据。自编码器通常用于数据降维、特征学习、去噪等任务。在基础架构设计中，基于自编码器的架构

giszz·2024-01-23 00:34

pytorch和pycharm的区别

PyTorch是一个深度学习框架，它主要用于深度学习模型的开发、训练和部署。它提供了很多用于深度学习的工具，例如自动求导、神经网络构建和训练等。

low sapkj·2024-01-23 00:02

深入浅出Pytorch(一）

Task01:Pytorch认知和安装python实现的深度学习的科学计算包，提供了一套深度学习框架。发展好，框架简洁，项目开源，上手快。

qq_42194332·2024-01-23 00:31

基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法

谦谦菜鸟·2024-01-23 00:58

路由的使用

以下是一个示例代码，展示了Vue.js路由的用法：//引入Vue和VueRouterimportVuefrom'vue'importVueRouterfrom'vue-router'//导入组件importHomefrom

我爱学习yq·2024-01-22 23:19

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