• 2024-11-20PyTorch深度学习在医学影像端到端判别项目中的应用:构建企业级解决方案
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  • 2024-11-2010.1 基于深度学习的目标检测
    首次完成时间:2024年 11月20日1. 使用OpenCV的dnn模块实现图像分类。1)程序代码:importnumpyasnpimportcv2#解析标签文件row=open("model1/synset_words.txt").read().strip().split("\n")class_label=[r[r.find(""):].split(",")[0]forri
  • 2024-11-20快速创建可移植的深度学习Docker环境
    0镜像拉取首先拉取带有cuda的镜像:nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu18.04现在镜像被ban了,推荐使用国内镜像站,这里我用的nvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu18.04dockerpullnvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu18.04当然也可以
  • 2024-11-19深度学习的实践层面
    深度学习的实践层面设计机器学习应用在训练神经网络时,超参数选择是一个高度迭代的过程。我们通常从一个初步的模型框架开始,进行编码、运行和测试,通过不断调整优化模型。数据集一般划分为三部分:训练集、验证集和测试集。常见的比例是60%用于训练,20%用于验证,20%用于测试。然而,
  • 2024-11-19哋它亢编程语言机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)
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  • 2024-11-19哋它亢在LLM的优势应用
    转自https://datacon-14259.xyz/“哋它亢”编程语言的优势高性能计算低延迟与高效率:“哋它亢”被设计为针对机器学习与深度学习等高性能计算任务进行优化,能够充分利用现代硬件资源,如GPU和TPU,提供低延迟、高效率的计算性能。并行与分布式处理:它内置了高效的并行与分布式处理机
  • 2024-11-19亢哋它:超越哋它亢的下一代智能分析技术
    亢哋它:超越哋它亢的下一代智能分析技术在当前飞速发展的科技浪潮中,一种新兴技术——亢哋它,正在迅速崛起并掀起了广泛关注。相比已有的哋它亢技术,亢哋它不仅在算法精度和处理速度上实现了显著提升,更具备更为智能的资源优化和多场景应用能力,真正实现了“智能更智能”的跨越。
  • 2024-11-19【Trans论文复现】基于Agent的电力市场深度决策梯度(深度强化学习)算法建模研究(Python代码实现)
      
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  • 2024-11-17orange图像识别
    实验介绍:图像识别是人工智能的重要领域怎么识别图像呢?人眼识别人的性别看头发长度,身型,穿衣打扮这些特征,比如:长发是女孩,短发是男孩。使用神经网络算法就可以自动学习特征并用于分类等任务。一:神经网络每层学习一些特征神经网络是好几层逻辑回归叠在一起最终使用逻辑回归预
  • 2024-11-17python基于深度学习的音乐推荐方法研究系统
    需求设计一款好的音乐推荐系统其目的是为用户进行合理的音乐推荐,普通的用户在登录到系统之后,能够通过搜索的方式获取与输入内容相关的音乐推荐,而以管理员登录到系统之后,则可以进行徐昂管的数据管理等内容操作。此次的需求主要有以下的一些方面:(1)用户的登录过程实现,要实现为
  • 2024-11-16使用Python实现智能食品安全监测的深度学习模型
    食品安全是关乎公共健康的重要议题。随着科技的发展,深度学习技术在食品安全监测中的应用越来越广泛,通过自动化和智能化手段,可以有效提高食品质量检测的效率和准确性。本文将介绍如何使用Python实现一个智能食品安全监测的深度学习模型,并通过代码示例展示实现过程。项目概述
  • 2024-11-15104. 二叉树的最大深度
    题目链接解题思路普通的递归可能很简单,但是,现在要求,使用「二叉树递归套路」来思考问题每个节点需要什么信息?如果根节点,能够有一个「最大深度」的信息,那么直接返回就可以了。那么,这个信息可以通过左子树信息+右子树信息得到吗?max(左子树最大深度,右子树最大深度)+1
  • 2024-11-15Jetson部署
    Jetson嵌入式系列模型部署-1_onnx部署jetsonnano-CSDN博客 ,右下角,专栏目录JetsonOrinNANOjetson-inference:jetson-inference:提供了一个用于NVIDIAJetson设备的深度学习推理和实时视觉DNN库,支持多种深度学习模型和应用。-GitCode
  • 2024-11-15从大模型到通用AI《智能计算系统》带你揭秘大模型背后的智能计算革命_智能计算系统 大模型
    “只要你想把大模型做得更好、做得更大、做得更快、做得更省电,你就必须要有系统的人才跟思维。.我们这个领域变化得特别快,教的内容,教的方式,都要不断地变化。如果我们中国的研究者和教育者做得更好一点如果我们在具身智能的大模型上,或者是说在未来终极的通用人工智能
  • 2024-11-15深度学习中常见的学习率调整策略
    一、简介        在深度学习中,学习率是一个关键的超参数,它决定了模型在每次迭代中更新参数的步长。选择合适的学习率对于模型的收敛速度和最终性能至关重要。为了提高模型的训练效果,常常需要动态调整学习率。二、常见策略    这里,我们介绍一些常用的学习率
  • 2024-11-15深度学习在岩土工程中的应用与实践
    在深度学习与岩土工程融合的背景下,科研的边界持续扩展,创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟,从数据驱动的分析到工程问题的智能解决,深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查,目前在岩土工程领域内,深度学习的应用主要集中在以下几个
  • 2024-11-15如何深度学习SpringBoot?
    SpringBoot对于SpringBoot,我们都知道他的设计初衷是解决Spring各版本配置工作过于繁重的问题,简化初始搭建流程、降低开发难度而出现的。可以说用SpringBoot开发,我们在配置上是不用花费太多时间的。我们常常看到这样一种现象:面对Spring繁重配置工作,要是一位初学者仅仅掌握
  • 2024-11-14深度学习平台术语
    以下是开源深度学习平台kubeflow需要了解的相关术语。掌握它们,会更加理解搭建一个深度学习平台所需要的概念或框架。1.RPC提供远程调用对方的函数的框架。远程过程调用带来的新问题:CallID映射。序列化和反序列化。网络传输https://www.zhihu.com/question/255366952.
  • 2024-11-14深度神经网络
    深度神经网络这是一个深度神经网络用\(L=4\)表示神经网络层数,用\(n^{[l]}\)表示第\(l\)层神经元数量,有\(n^{[1]}=n^{[2]}=5\),\(n^{[3]}=3\),\(n^{[4]}=n^{[L]}=1\),\(n^{[0]}=n_x=3\)。对于前向传播有:\[z^{[l]}=\omega^{[l]}a^{[l-1]}+b^{[l]}\\a^{[l]}=g^{[l]}(
  • 2024-11-14人工智能AI→计算机视觉→机器视觉→深度学习→在ImageNet有限小样本数据集中学习深度模型的识别任务实践二
    前言:通过前篇《人工智能AI→计算机视觉→机器视觉→深度学习→在ImageNet有限小样本数据集中学习深度模型的识别任务实践》我们可以学到如何对实际生活、工作场景中的字符识别、人脸识别、图像类别进行识别的基于深度学习方法的技术路径实现具体包括:准备数据集制作、创建深
  • 2024-11-14深度学习模型的原理、应用与未来发展
    深度学习(DeepLearning)是机器学习的一个分支,已在近十年里取得了巨大进展,推动了人工智能(AI)的跨越式发展。从自动驾驶、语音识别到医疗诊断,深度学习正在深刻影响各行各业。本文将对深度学习模型的基本原理、常见模型类型、实际应用以及未来趋势进行详细介绍,以帮助读者更深入地理