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讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛-三等奖方案
前言 本文公开了 讯飞AI算法挑战大赛 校招简历信息完整性检测挑战赛 赛道的技术方案和代码 本次比赛主要采用 pdf解析 和 特征工程 的方法 通过使用 lightgbm 的树模型10折交叉验证进行 二分类 的任务 最终取得三等奖的成绩 一
机器学习
NLP与大模型
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深度学习
python
Deep learning 八
2 使用预训练的词嵌入 有时可用的训练数据很少 以至于只用手头数据无法学习适合特定任务的词嵌人 那么可以从预计算的嵌人空间中加载嵌入向量 这个嵌人空间是高度结构化的 并且具有有用的属性 即抓住了语言结构的一般特点 而不是在解决问题的同时学习
深度学习
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神经网络
yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
要在YOLOv5中添加测距和测速功能 您需要了解以下两个部分的原理 单目测距算法 单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离 常见的单目测距算法包括基于视差的方法 如立体匹配 和基于深度学习的方法 如神经网络 基于深度学习的方法通常使用
目标跟踪
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yolov5测速
Deep learning 九 循环神经网络
目前见过的所有神经网络 比如密集连接网络和卷积神经网络 都有一个主要特点 那就是它们都没有记忆 它们单独处理每个输人 在输人与输人之间没有保存任何状态 对于这样的网络 要想处理数据点的序列或时间序列 需要向网络同时展示整个序列 即将序列转换
深度学习
RNN
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神经网络
深度学习小白学习路线规划
作为深度学习的初学者 以下是一个建议的学习路线 可以帮助你逐步掌握图像分类 目标检测与跟踪 实例分割和姿态估计 掌握这些 计算机视觉算是入门了 1 基础知识 学习Python编程语言 它是深度学习最常用的编程语言之一 了解机器学习和深度学习
深度学习
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小白学视觉
小白学深度学习
软件测试/人工智能丨卷积神经网络,与普通的神经网络有何不同
卷积神经网络 Convolutional Neural Network CNN 是一种专门设计用于处理网格化数据 如图像和视频 的神经网络架构 与传统的全连接神经网络相比 CNN在结构和运算上有一些关键的不同之处 下面是卷积神经网络的概念以
人工智能
神经网络
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机器学习
软件测试
软件测试/人工智能丨神经网络的概念,它与深度学习是什么关系
神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型 用于机器学习任务 它是由神经元 或称为节点或单元 组成的网络 这些神经元通过连接权重相互连接 这些连接和权重的调整使得神经网络能够从输入数据中学习 并产生与任务相关的输出 神经网络的目标是
人工智能
深度学习
神经网络
软件测试
Python情感分析
usr bin python3 coding utf 8 author JHC000abc gmail com file test py time 2023 12 6 13 45 desc from sklearn feature extr
python
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开发语言
超越BEV视角 | 新型紧凑占用Transformer助力自动驾驶3D占用预测
作者 小书童 编辑 集智书童 点击下方 卡片 关注 自动驾驶之心 公众号 ADAS巨卷干货 即可获取 点击进入 自动驾驶之心 占用栅格 技术交流群 本文只做学术分享 如有侵权 联系删文 自动驾驶社区对3D占用预测表现出显著兴趣 这主要得益于
Transformer
自动驾驶
3d
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人工智能
halcon视觉缺陷检测常用的6种方法
一 缺陷检测综述 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求 主要是其稳定性和精度的保证 首先常见缺陷 凹凸 污点瑕疵 划痕 裂缝 探伤等 常用的手法有六大金刚 在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测 有对应算子封装 1 blob
视觉源码共享社群
视觉Opencv
计算机视觉
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使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型
目录 安装paddle2onnx环境 将paddle模型导出onnx模型 安装rknn toolkits 转化rknn模型 安装paddle2onnx环境 首先创建一个python虚拟环境 conda create n paddle2onn
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深入理解人工智能中的图神经网络:原理、应用与未来展望
导言 图神经网络 Graph Neural Networks GNNs 作为人工智能领域的一项前沿技术 在社交网络分析 推荐系统 生物信息学等多个领域展现出卓越的性能 本文将深入剖析图神经网络的原理 当前应用场景以及未来可能的发展方向 1
资源分享(resource)
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浅析特征增强&个性化在CTR预估中的经典方法和效果对比
在CTR预估中 主流都采用特征embedding MLP的方式 其中特征非常关键 然而对于相同的特征 在不同的样本中 表征是相同的 这种方式输入到下游模型 会限制模型的表达能力 为了解决这个问题 CTR预估领域提出了一系列相关工作 被称为特
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西瓜书-主要符号表
主要符号表 LaTeX 符号 说明 How to read letter mathit x 标量 boldsymbol x 向量
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GPU深度学习性能的三驾马车:Tensor Core、内存带宽与内存层次结构
编者按 近年来 深度学习应用日益广泛 其需求也在快速增长 那么 我们该如何选择合适的 GPU 来获得最优的训练和推理性能呢 今天 我们为大家带来的这篇文章 作者的核心观点是 Tensor Core 内存带宽和内存层次结构是影响 GPU 深度
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加快10倍!GPT-Fast来了!使用原生 PyTorch 加速生成式 AI
点击下方 卡片 关注 CVer 公众号 AI CV重磅干货 第一时间送达 点击进入 gt 视觉和Transformer 微信交流群 扫码加入CVer知识星球 可以最快学习到最新顶会顶刊上的论文idea 和CV从入门到精通资料 以及最前沿项目
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请老师修改论文怎么说【一文读懂】
大家好 今天来聊聊请老师修改论文怎么说 希望能给大家提供一点参考 以下是针对论文重复率高的情况 提供一些修改建议和技巧 请老师修改论文怎么说 一 引言 在学术领域 论文的质量和准确性是至关重要的 当我们在撰写论文时 可能会遇到各种问题 如语
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改了论文查重率依然很高怎么办【保姆教程】
大家好 今天来聊聊改了论文查重率依然很高怎么办 希望能给大家提供一点参考 以下是针对论文重复率高的情况 提供一些修改建议和技巧 改了论文查重率依然很高怎么办 在学术领域 论文查重是保证学术诚信和论文质量的重要环节 伪原创 然而 有些同学在修
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小狗写作
论文重复率和查重率一样吗【详细教程】
大家好 今天来聊聊论文重复率和查重率一样吗 希望能给大家提供一点参考 以下是针对论文重复率高的情况 提供一些修改建议和技巧 论文重复率和查重率一样吗 摘要 在论文撰写过程中 了解论文重复率和查重率的概念及其关系是非常重要的 伪原创 本文将详
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Linux系统配置深度学习环境之cudnn安装
前言 一个针对深度学习应用优化的 GPU 加速库 它提供了高性能 高可靠性的加速算法 旨在加速深度神经网络模型的训练和推理过程 cuDNN 提供了一系列优化的基本算法和函数 包括卷积 池化 规范化 激活函数等 以及针对深度学习任务的高级功能
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