图像 示例 深度pytorch
pytorch(9-1) 门控循环单元
复杂实现 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l from API_86 import * # 1-1 初始化权重 W b def get_ ......
【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】
更新截止到 2023.10.16 1.要素： linux（ubuntu 22.04） nvidia-driver（也叫做 cuda driver）：英伟达GPU驱动，命令：nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
pytorch的 jit功能不应该叫aot功能吗？
jit简介 pytorch的jit功能是为了生成类似于计算图的功能，能加快模型速度，便于部署，属于是取tensorflow之长补自己之短。 jit由来 之所以叫jit，是因为他仍然属于实时解释的范畴，但是能预先生成中间量，“审时度势”地实时运行。 参考 可以看这位帖子：https://zhuanla ......
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道 文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？ 许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（ ......
树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类
一、介绍 树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H ......
吴恩达深度学习笔记
B站看的视频，课太长了，180多节，但搬运的没有作业练习，最好找个能练习的 1，假设模型时，以前（2011版机器学习）用西塔代表参数组成的向量，现在用w代表参数组成的向量，b代表西塔0，x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w，进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数，是损失函数 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
Easysearch压缩模式深度比较：ZSTD+source_reuse的优势分析
引言 在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
PyTorch之线性回归模型
1 简介 1.1 线性回归模型简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e，e为误差服从均值为0的正态分布。其中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归。 1 ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
深入理解 JavaScript 时间分片：原理、应用与代码示例解析
JavaScript 时间分片（Time Slicing）是一种优化技术，用于将长时间运行的任务拆分为多个小任务，以避免阻塞主线程，提高页面的响应性和性能。本文将详细解释 JavaScript 时间分片的原理、应用场景，并通过代码示例帮助读者更好地理解和应用该技术。 本文首发于：kelen.cc 概 ......
图渲染示例-几何深度学习图分割
图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分，节点或边进行分类的任务，如图1所示。 从较大的语义分段数据集中，提取出了四足数据集，并显示了此任务的真实标签。在这种情况下，每一部分都有属于五种可能类别之一的标签：耳朵，头部，躯干，腿和尾巴。根据此局部级别的信息，生成节点或 ......
基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
Java 深度优先搜索 and 广度优先搜索的算法原理和代码展示
111. 二叉树的最小深度 题目：给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 方法1：深度优先搜索 原理：深度优先搜索（Depth First Search）是一种遍历图的算法，它从图中的某个顶点出发，沿着一条路径不 ......
【CV】图像去雾物理模型推导
经典大气散射模型描述如下： \[I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)), \]其中\(I(x)\)为带雾图像，\(J(x)\)为清晰图像，\(t(x)\)为透射率，\(A\)为全局全局背景光。通常定义 \[t(x)=e^{-\beta d(x)}, \]其中\(\beta\)为大气散射系数， ......
动手学深度学习--卷积神经网络
from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......
深度学习模型的基础
DL与其他模型：深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络，每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意：“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理： DL方法基于多层（“深度”）的人工神经网络。 不同的节点（“神经元”）从下一层 ......
深度学习在多个领域的应用
这段文字主要描述了深度学习（DL，Deep Learning）在多个领域中的应用，并提供了其实用性的实证证据。 深度学习的广泛应用：深度学习是一种强大的工具，已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。 高科技产品的应用：许多现代技术产品，如自动驾驶 ......
向量化操作简介和Pandas、Numpy示例
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。 https://avoid.overfit.cn/post/ae2f68c9b2 ......
用户态app Makefile 简易示例模板
# Makefile for user-space program export PATH=/opt/toolchain/aarch64/bin/:$PATH CC := aarch64-none-linux-gnu-gcc DIR_PATH := /home/user/sdk-v22.04/tes ......
几何深度学习技术杂谈
几何深度学习技术杂谈 计算机视觉的最新进展，主要来自于新颖的深度学习方法，以及基于大量数据来执行特定任务的分层机器学习模型，随之而来的性能提升，引发了其他科学领域类似应用的淘金热。 https://arxiv.org/pdf/1611.08097.pdf 随着深度学习技术的发展，人们已经不满足于将深 ......
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=8145 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格 诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深 ......
数字图像处理
数字图像处理 常用于处理噪声和失真。 噪声 椒盐噪声：噪声的幅值基本上相同，但是噪声出现的位置是随机的；（中值滤波效果好） 高斯噪声：每一点都存在噪声，但噪声的幅值是随机分布的。 滤波器 空间滤波技术分类 一、根据空间滤波增强目的可分为：平滑滤波和锐化滤波； 二、根据空间滤波的特点可分为：线性滤波和 ......
探索性数据分析（EDA）简介及Python代码示例
当进行探索性数据分析（EDA）时，您可以使用各种统计和可视化工具来深入了解数据，并识别其中的模式和趋势。以下是一些常用的EDA技术和方法： 1. 描述性统计：计算每列数据的基本统计指标，例如均值、中位数、标准差等。这可以帮助您了解数据的集中趋势和离散程度。 2. 直方图：绘制每列数据的直方图，以展示 ......
使用Anaconda Prompt创建pytorch虚拟环境报错，之前根据其他博主改过 condarc文件，但还是不行，想知道condarc文件原内容好改过来，顺便看看环境创建失败的原因
https://ask.csdn.net/questions/7687739?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169718835016800182780874%2522%252C%2522scm%2522%253A%25 ......
如何从base64中获取图像的宽度、高度、Uint8ClampedArray
当处理基于 Base64 编码的图像数据时，您可以使用以下代码来获取图像的宽度、高度以及 Uint8ClampedArray（表示图像像素数据）： 一、基于typescript的实现 1 function base64DataURLToImageData(base64DataURL: string) ......