图像 示例 深度pytorch
深度学习| 卷积神经网络与典型结构
神经网络与卷积神经网络 从神经网络到卷积神经网络 DNN能用到计算机视觉上吗？为什么需要CNN？ 卷积神经网络和人工神经网络的差异在哪？ 1.层级结构 保持了层级网络结构； 不同层次有不同形式（运算）与功能； 主要是以下层次： 数据输入层/ Input Iayer 卷积计算层/ CONV Iayer ......
Python利用GDAL模块实现读取栅格数据并对指定数据加以筛选掩膜示例
这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作，需要的可以参考一下 本文介绍基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作。 本文所要实 ......
opencv-python 4.8. 图像金字塔
理论 通常，我们曾经使用恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，在搜索图像中的某些内容时，如脸部，我们不确定该对象在所述图像中的大小。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的图像被称为图像金字塔（因为当它 ......
百套工业控制Web组态界面模板示例（持续更新）
最近发现不少网友留言，想要一些前端Web组态的模板，由于公司是做2D/3D可视化编辑器的，同时也会设计很多各行各业的组态模板，以供参考，所以小编整理了包含电力、环境、园区、能源等行业领域的一些组态模板，希望对大家有所帮助！ 污水处理前端Web组态模板 污水处理预沉池系统 污水处理AO池监测系统 生活 ......
一个有效的图表图像数据提取框架
建立了可以有效地处理各种图表数据，而不需要做出启发式的假设的鲁棒 Box detector 系统；提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性；提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的 baseline，并发现了一些关键的因素来提高各个阶段并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能... ......
代码随想录Day16-Leetcode104. 二叉树的最大深度，111.二叉树的最小深度 ，222.完全二叉树的节点个数
104. 二叉树的最大深度 首先是层序遍历 /** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val undefined ? 0 : val) * this.l ......
基于pytorch 的loss监控可视化
基于pytorch 的loss监控可视化 绘制可以train和val在一张图上的趋势图。 1 安装tensorboard pip install tensorboard 2 嵌入代码工程 1） 定义 数据集 # 训练可视化 from torch.utils.tensorboard import Su ......
NPOI操作Excel方法示例
public class ExcelHelper { #region 私有方法 /// <summary> /// 获取要保存的文件名称（含完整路径） /// </summary> /// <returns></returns> private static string GetSaveFilePa ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-个性化角色智能对话从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
ChatGPT在使用过程中有一个有意思的地方，你可以让ChatGPT扮演任何角色，比如朋友、家人、专家、明星，然后与其对话，每个角色都会根据其角色特点，与你展开非常不一样的对话，这也极大地提高了与ChatGPT的对话趣味性，同时也能根据每个人的需求，获取到想要的对话效果。 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-JS智能转换Python从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
JavaScript和Python之间拥有许多相似之处，并且通常是可以将JavaScript代码转换为Python代码的。但如果你只懂其中一个语言的话，代码转换还是会非常困难，而ChatGPT就可以帮助你实现在JavaScript和Python之间的互相转换，并且支持大量的语法特性，因此非常适合实现... ......
时间序列特征提取的Python和Pandas代码示例
使用Pandas和Python从时间序列数据中提取有意义的特征，包括移动平均，自相关和傅里叶变换。 前言 时间序列分析是理解和预测各个行业(如金融、经济、医疗保健等)趋势的强大工具。特征提取是这一过程中的关键步骤，它涉及将原始数据转换为有意义的特征，可用于训练模型进行预测和分析。在本文中，我们将探索 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-信息智能提取从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
当我们想从邮件、文本、快递单中提取关键信息，比如联系人、联系电话、联系地址等信息，常用的方法，就是一个一个复制黏贴，效率非常低效。而ChatGPT就提供了非常智能的方法，能够直接调用高效的自然语言处理模块，迅速提取出来，可以节省你大量时间。大家还可以尝试根据不同需求，提取出所需要的更多信息。 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-自然语言智能转换SQL请求语句从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
使用ChatGPT可以帮助开发人员快速构建复杂的SQL请求，而无需手动编写SQL代码。ChatGPT可以将自然语言转换为SQL请求语句，并且可以根据用户的要求进行定制化。ChatGPT可以帮助开发人员更快地完成SQL请求，减少了编写SQL代码的时间，提高了工作效率。 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-机场代码智能提取从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
ChatGPT可以识别简单口头指令/对话提示，并根据它们来提取机场代码。例如，如果你说“从（城市/国家）到（城市/国家）”，ChatGPT就会迅速找出从那里出发的机场代码，以及要去的机场代码，以帮助你最快地安排行程。 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-语句情绪分类从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
ChatGPT可以用来创建语句情绪分类器，来帮助你对各种推文、博客、评论等语句进行分类管理。它可以帮助你跟踪、分析和自动化语句，以帮助提高效率并有效地进行分类管理。另外，ChatGPT还能够根据你的活动对语句个性化分类，以便你可以根据关键词或主题快速找到相关语句。 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-读书书单推荐从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
ChatGPT可以通过分析您的阅读需求和兴趣，为您推荐各种适合您的书籍清单，帮助您更好地理解和掌握相关知识。无论您是想提高阅读理解能力，还是想深入了解某个领域，ChatGPT都能为您提供最全面的信息和最有价值的建议。通过与ChatGPT的合作，您将能够在学习和成长的道路上更加迅速和高效。 ......
深度学习| 神经网络初步
线性分类器 线性分类器比如逻辑回归、线性SVM，我们会拿到一个决策边界 线性分类器得分函数 图像数据（32 * 32 * 3的输入矩阵）——图像数据 权重/参数f(x, W) ——> CIFAR-10中的10个类别的得分向量 f(x, W) = Wx （10*1 = 10* 3072 3072*1） ......
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地... ......
Python requests 模块示例代码（更新中）
Python requests 模块是一个简单优雅的 Python HTTP 库，用于发送 HTTP 请求，并获取响应，从中得到所需信息。请求网址一般通过浏览器 “开发者工具” （F12）中的 Network 标签下的 Fetch/XHR 获得。本文主要是 requests 模块的一些示例代码，re ......
2023-03-30 图的深度优先遍历的应用
图的深度优先遍历的应用 常见的应用如下 求图的连通分量(1~2) 求两点间是否可达(3) 求两点间的一条路径(4) 检测图是否有环(9) 二分图检测(10~11) 寻找图中的桥和割点 哈密尔顿路径 拓扑排序 1 求无向图的连通分量的个数 DFS递归每退出一次，说明图有了一个连通分量，所以在dfs() ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
谁能真正替代你？AI辅助编码工具深度对比（chatGPT/Copilot/Cursor/New Bing）
本文是我深度体验了Github Copilot, ChatGPT等产品后，对于这些AI辅助开发工具的一次横向评测。写本文的初衷是帮助大家快速筛选出一款合适你的AI辅助工具。相信我，**请不要再怀疑**这些工具是否能给你带来效率提升。当你尝试使用后，很快就会习惯它们，甚至是离不开它们。 ......
【应用服务 App Service】App Service For Windows 如何挂载Storage Account File Share 示例
问题描述 很早之前，介绍了在 App Service for Linux中挂载 Storage Account共享文件，当时Windows无法实现这个功能。而现在，App Service For Windows也可以挂载Storage Account File Share了。以下内容未演示操作。 # ......
TOF方案在DW1000上的实现（二）：SS-TWR方案代码示例
说明 在由DW1000芯片的制造原厂提供的示例代码中，提供了SS-TWR方案的实现示例： Example 6a: single-sided two-way ranging (SS TWR) initiator Example 6b: single-sided two-way ranging resp ......
使用pytorch保存checkpoint以及使用checkpoint例子
https://towardsdatascience.com/how-to-save-and-load-a-model-in-pytorch-with-a-complete-example-c2920e617dee 后续在更新 ......
vscode杂谈-pytorch环境配置
深度学习领域pytorch的使用是必不可少的，网上对于pytorch的使用大多是基于pycharm或者jupyter上的，而vscode相对较少，我也在这里记录一下我的配置过程。 这里我默认大家已经装好anaconda，pytorch和vscode了，网上教程也很多。 1.Python环境的安装 这 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-最强JS助手聊天机器人应用从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
ChatGPT绝对可以成为你使用JavaScript的最强助手，无论我们在编写JavaScript代码时遇到什么困难，它都可以快速为我们提供解决方案，帮助我们更快地完成任务，提高JavaScript的编写效率和代码质量，节省时间和精力，让我们的工作更加高效。 ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-表格智能生成从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
使用ChatGPT可以快速轻松地通过简单的提示去生成高质量的电子表格。这项技术利用了ChatGPT的强大的自然语言处理能力，可以根据输入的提示自动搜索相关信息并生成电子表格。相比传统的查找数据，再根据数据编写电子表格的方式，使用ChatGPT可以大大提高电子表格的生成效率和质量，从而可以更快速、更准... ......
深度优先搜索
深度优先搜索概述 假设从顶点 u 出发，深度优先搜索的基本思想是：访问顶点 u，然后从 u 的未被访问的邻接点中选取一个顶点 v，再从 v 出发进行深度优先搜索，直至图中所有和 u 有路径相通的顶点都被访问到。 算法：DFS 输入：起始顶点 u 输出：搜索过程中访问的顶点序列 1. 访问顶点 u; ......
全网最详细中英文ChatGPT-GPT-4示例文档-Python bug智能修复应用从0到1快速入门——官网推荐的48种最佳应用场景（附python/node.js/curl命令源代码，小白也能学）
ChatGPT的强大的自然语言处理能力，可以快速判断出Python代码中的bug所在，并且快速定位和修复这些bug，从而使代码更加健壮易于维护，它也可以大大缩短开发周期，并且更快捷、更高效地完成整体工作，最终有效地帮助程序员，提高代码的质量和可靠性。 ......