图像 示例 深度pytorch
深度优先算法
一、例子 提问：输入一个数字n，输出1~n的全排列。 首先，将全排列比作小盒子和扑克牌 将数字比作扑克牌，我们有1号，2号，3号扑克牌和1号2号3号3个盒子。每个盒子只能放置一个扑克牌，实现全排列。那我们如何往小盒子中放入扑克牌。每个小盒子都可能放1号、2号或者3号扑克牌，这都需要一一尝试，这里一个 ......
一个简单的QQ空间下雪效果的Java代码示例
以下是一个简单的QQ空间下雪效果的Java代码示例编辑 ```java import java.awt.*; import javax.swing.*; public class SnowFall extends JFrame { private int width, height; priv ......
深度学习设置随机数种子
seed = 2023 torch.manual_seed(seed) # torch的CPU随机性，为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # torch的GPU随机性，为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed ......
深度学习环境搭建(Windows11)
偶然重装了系统，再此记录下环境的恢复
基本深度学习环境的搭建，包括Anaconda+CUDA+cuDNN+Pytorch+TensorRT的安装与配置。 ......
动手学深度学习--第三方库的学习
from pixiv Pandas Creating, Reading and Writing pandas中有两类实体类： the DataFrame and the Series. DataFrame A DataFrame is a table. Series A Series, by con ......
windows的深度学习环境软件版本（cuda/cudnn/pytorch）
恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
48. 旋转图像
目录题目法一、找规律 题目 给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1： 输入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7, ......
什么是线程池，线程池的用法示例
线程池（Thread Pool）是一种用于管理和重复使用线程的并发编程机制。它是一种有效的方式来管理线程的生命周期、控制并发任务的执行，以及减少线程创建和销毁的开销。线程池在多线程应用程序中被广泛使用，因为它可以提高性能、资源利用率和响应速度。 ......
基于图像识别的记账本安卓app开发策划
基于图像识别的记账本 ——高振华 问题：移动支付的普及为我们的生活带来了巨大的便利，但是在不知不觉间，不晓得我们微信余额、支付宝、银行卡的余额变得可怜巴巴，对于刚刚步入大学的大学生们，对于金钱的管控能力较差，此软件可以基于微信的微信支付推送、支付宝的记账本的推送，基于图像识别，对个人所有的金额流水进 ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
shell脚本示例
目录1. 编写脚本技巧2. 脚本：color3. 脚本：for循环嵌套4. 脚本：检测网址联通性5. 脚本：密钥分发6. 生产脚本：TCP连接数监控-统计TCP11种状态连接数7. 生产脚本：日志监控-检查日志刷新时间8. 生产脚本-mq队列监控9. 脚本：处理ftp文件10. 脚本：数组案例11. ......
第九节：单点登录方案深度剖析
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索
本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
Windows Python 访问达梦数据库（操作示例）
Windows Python 访问达梦数据库（操作示例） 一、前提条件 本篇博客以访问本地达梦数据库（DM8）为基础进行演示。（前提：本地已经安装了 DM8 数据库，并配置了相应的 Python 访问环境！） 关于 Windows 安装达梦数据库，请参考博客：Windows 安装 达梦数据库 关于 ......
图像识别技术在工业自动化领域的应用与实现
图像识别技术在工业自动化领域具有广泛的应用，可以帮助改善生产效率、质量控制和安全性。以下是图像识别技术在工业自动化领域的应用和实现方式： 产品质量控制： 使用图像识别技术检测制造过程中的产品缺陷，如表面缺陷、尺寸不合格、裂纹等。这有助于提高产品质量并减少废品率。 自动化装配： 通过识别零件和组件，自 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构
为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）
循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点： “<eos>”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停 ......
图像分割
2D物体分割 在https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/17403325.html中提到过，2D物体分割大体可以分为语义分割、实例分割和全景分割，这里对其基本概念进行介绍，并参照一篇综述，按照分割采用的方法不同分为十类。 一、基本概念 语义分割、实例分割和全景分 ......
使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一 ......
Mind+内置库编程功能示例 —— 海龟绘图（turtle）
Mind+内置库编程功能示例 —— 海龟绘图（turtle） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 输入如下代码并运行，即可控制小海龟绘图。 import turtle myTurtle = turtle.Turtle() myTurtle.shape("turtle") myTurt ......
PyTorch大更新，编译代码速度暴增35倍！视觉模型一键部署，头显Quest 3可用
前言 最近，在Pytorch发布会上，发布移动端Pytorch解决方案ExecuTorch，实现在移动端设备上大范围地部署AI工具，并推出最新版本Pytorch2.1，推理速度大幅提升。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新 ......
以下是一个简单的HTML代码示例，演示如何实现分身份登录（用户登录和管理员登录）
<!DOCTYPE html><html><head> <title>分身份登录</title></head><body> <h2>用户登录</h2> <form action="user_login.php" method="post"> <label for="user_username">用户 ......
深度学习（pytorch载入onnx测试）
测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集
机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
哪款最适合你？7大免费需求管理工具深度比较
分享7款不错的免费需求管理工具：1.PingCode；2.Worktile；3. Trello；4. Asana；5. JIRA；6. ClickUp；7. Monday.com。选择免费还是付费的需求跟踪工具是一个大多数人都会面临的问题。免费工具的最大优点显而易见——它们不收费。但这也意味着这些工 ......
课程二第一周：深度学习的实用层面
深度学习的实用层面 Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train/Dev ......
大连理工大学——延期博士、结业博士——毕业生图像采集——拍摄毕业生图像总结
由于种种原因，导致在校期间一直没有参加拍摄毕业生图像，离校后想着总是要弄个结业证回来的，于是就研究起来这个“毕业生图像采集”的事情来。 由于是离校生，所以没法参加学校组织的统一拍照，不过也给出了一条线上的个人拍摄的途径，下面给出操作步骤。 总的来说，分为两步，第一步是下载“学信网”App，然后下载图 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络
之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......
基于神经网络的图像识别研究
基于神经网络的图像识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向，尤其是深度学习技术的兴起。以下是一些与基于神经网络的图像识别相关的关键主题和研究方向： 1. 卷积神经网络（CNN）： CNN是图像识别领域最重要的神经网络之一。研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogL ......