姥爷tensorflow深度

基于Alexnet深度学习网络的人员口罩识别算法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 人员口罩识别算法是一种基于深度学习的图像分类问题。在这个问题中,我们需要在图像中检测并识别出人员是否佩戴口罩。为了解决这个问题,我们可以使用AlexNet模型,它是一种深度学习网络,广泛应用于图像识别任务。 Al ......
学习网络 口罩 算法 深度 Alexnet

深度学习---单目标关键点检测网络Stacked Hourglass

Stacked Hourglass Networks是2016年提出的一种用于单人人体姿态估计的网络,并取得了很好的效果。这里我们从网络结构以及一些实现细节简单分析下这个网络。 paper: https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf code: https://git ......
关键点 Hourglass 深度 目标 Stacked

深度学习笔记:搭建基于Python的tensorflow运行环境1

使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境 首先,在系统下创建python虚拟环境目录Venvs,本文我们设置的虚拟环境目录如下:C:\Users\wuchh\venvs,接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录(C:\Users\wuchh\venvs)。 在命令行窗口中,执行创建 ......
tensorflow 深度 环境 笔记 Python

提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术

​ ​ 提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术 APP 加固方式 iOSAPP 加固是优化 APK 安全性的一种方法,常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下 iOSAPP 加固的具体实现方式。 混淆代码: 使用 ProGuard 工具可以对代码进行混淆,使 ......
安全性 深度 手段 代码 技术

【ElasticSearch】突破深度分页数据限制的方案

一、场景需求 最近在忙一个新的项目,数据源是ES,但是功能就是对文档进行翻页查询 ES提供了分页查询,就是from + size深度查找,但是使用有限制,只能在1万条内 我和同事的意见是1万条之后的数据没有任何意义,就限制1万吧 但是后面内部测试后产品对这个方案是不满意的,既要又要 所以ES现有的几 ......
ElasticSearch 深度 方案 数据

Google 向中国开发者开放数百份 TensorFlow 资源

Google 的机器学习框架 TensorFlow 自 2015 年开源后,已然成为 AI 领域最受欢迎的框架。 据统计,在广受欢迎的 Python 编程语言在线软件知识库 PyPi 上,TensorFlow 的下载次数已超过 90 万,其中有 15% 来自中国。谷歌官方博客也表示,清华大学 自然语 ......
开发者 TensorFlow Google 资源

保存深度值——小端序,位数,Android

本篇文章介绍从小端序的排列角度介绍了如何理解深度值的保存。在intel架构上,数据是小端序会符合一般的代码逻辑。 ......
位数 深度 Android

【Datawhale 11月组队学习】深度强化学习基础

深度强化学习笔记 第一章:简介&辨析 Definition ​ 强化学习(reinforcement learning,RL)讨论的问题是智能体(agent)怎么在复杂、不确定的环境(environment)中最大化它能获得的奖励。 ​ 根据我粗浅的理解,强化学习是一种 AI 学习范式,它并不是用于 ......
Datawhale 深度 基础

基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法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 基于Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构,通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取, ......
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深度学习项目框架

常见项目架构如下: |--project_name/ | |--data/ # 数据 | |--datasets/ # 生成数据集,加载数据集 | | |--data_loader.py | |--models/ # 模型 | | |--model.py | |--configs/ # 配置文件 | ......
框架 深度 项目

基于深度学习网络的火灾检测算法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 火灾检测在许多领域都是一项重要的任务,包括建筑、森林、甚至是太空。近年来,深度学习网络在图像识别和分类上的应用取得了显著的进步,这使得基于深度学习的火灾检测算法变得越来越普遍。下面,我们将详细介绍一种基于卷积神经 ......
学习网络 火灾 算法 深度 matlab

深度解剖Linux权限的概念

以上是对 Linux 权限概念的深度解剖,其中包括了文件系统基础、用户与用户组、权限的基本概念、权限的表示方式、权限的作用对象、权限的分配和修改、特殊权限、- SUID、SGID、SBIT:特殊权限可以赋予程序特定的权限,例如以文件所有者的权限执行程序。- 扩展权限:ACL 可以实现更加精细的文件权... ......
深度 权限 概念 Linux

动手学深度学习笔记01

安装 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/105329219 配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/10532921 ......
深度 笔记

机器学习——深度循环神经网络

到目前为止,我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中,隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性,这就不是一个大问题。 然而,对一个单层来说,这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中,我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
神经网络 深度 神经 机器 网络

深度剖析GadgetInspector执行逻辑(上)

对于member属性, 通过!来进行连接,连接的顺序分别为属性名 / 权限 / 属性类型 返回一个字符串对象数组,返回的是类名 / 父类 / 接口 / 是否是接口 / member属性 ......
GadgetInspector 深度 逻辑

深度学习之交叉熵损失函数(在分类问题如图像识别时可以考虑)

1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度,在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小,模型预测效果就越好。二分类交叉熵:X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 ......
函数 深度 损失 问题

拓扑微分几何深度学习技术

拓扑微分几何深度学习技术 数学与AI:AI的拓扑几何基础 本次讲座邀请了纽约州立大学石溪分校计算机系帝国创新教授顾险峰老师。 顾险峰: 1994年于清华大学获得计算机科学学士学位,2002年于哈佛大学获得计算机科学博士学位,师从国际著名微分几何大师丘成桐先生。顾博士目前为纽约州立大学石溪分校计算机系 ......
微分 拓扑 几何 深度 技术

【深度学习笔记】第3章-神经网络基础

参考书籍: 邓立国等《python深度学习原理、算法与案例》清华大学出版社 3.3 感知机 3.3.1 感知机模型 感知机,又称阈值逻辑单元(Threshold Logic Unit,TLU)/线性阈值单元(Linear Threshold Unit,LTU) 经典数据集:Iris Data Set ......
网络基础 深度 神经 基础 笔记

深度学习模型---卷积神经网络

深度学习 深度学习模型是一种机器学习方法,它模仿人脑神经网络的结构和功能,通过多层次的神经网络进行学习和推断。深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。 深度学习模型的基本单元是神经网络,它由大量的人工神经元组成,每个神经元都与其他神经元相连。深度学习模型的深度指的是神 ......
卷积 神经网络 深度 模型 神经

植物基因组学和作物改良中的深度学习

目录深度学习:概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异:从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0:编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步,其特点是高通量技术的爆炸式增长,以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是,基因组学 ......
基因组 作物 基因 深度 植物

tensorflow版本与CUDA、cuDNN、Python适配表

从源代码构建 | TensorFlow (google.cn) ......
tensorflow 版本 Python cuDNN CUDA

深度学习笔记

机器学习流程 数据获取 特征工程(神经网络可以作为一种特征提取的方法,而非算法) 建立模型(用工具包建模很快) 评估与应用 特征工程是所有机器学习算法中最核心的部分 ......
深度 笔记

深度解析NLP文本摘要技术:定义、应用与PyTorch实战

在本文中,我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术,从其定义、发展历程,到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要,并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后,文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战,强调了其在信息过载时代的重要性。 关注TechLead,分享AI全维度知 ......
实战 深度 文本 摘要 PyTorch

基于Googlenet深度学习网络的人脸身份识别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 ......
人脸 学习网络 Googlenet 深度 身份

深度学习---关键点检测

前面介绍了分类、目标检测、分割以及一些常见模型和实现,这一篇接着介绍关键点检测的相关深度学习方法。已经有一些文章记录了关键点在不同领域的应用,比如:人脸关键点检测综述 和 人体骨骼关键点检测综述,其比较详细介绍了人脸检测和骨骼点检测方面的一些论文,其他还有手势识别、服饰关键点检测等应用,这些大都是按 ......
关键点 深度 关键

标题:Dubbo RPC开发中的序列化问题:深度解析反序列化导致的HashMap异常

Dubbo RPC开发中的序列化问题:深度解析反序列化导致的HashMap异常 在使用Dubbo RPC进行开发时,我们可能会遇到一些出乎意料的问题。其中之一就是在进行远程调用时,内部嵌套对象出现与预期不符的HashMap。这个问题的根源在于反序列化过程中找不到对象,导致解析成了HashMap。在这 ......
序列 深度 HashMap 标题 问题

【开源三方库】Easyui:基于OpenAtom OpenHarmony ArkUI深度定制的组件框架

万冬阳 公司:中国科学院软件所 小组:知识体系工作组 简介 Easyui是一套基于ArkTS语言开发的轻量、可靠的移动端组件库,它是对OpenAtom OpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”) ArkUI进行深度定制的组件框架。Easyui可扩展性较强,可以基于源码进行二次开发, ......
三方 OpenHarmony 组件 框架 深度

m基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 疲劳状态: 2.算法涉及理论知识概要 疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统,它结合了Yolov2和GoogleNet模型,用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分:人脸检测和疲劳检测。其中,人脸检测使用Yolov ......

深度解析自然语言处理之篇章分析

在本文中,我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理(NLP)领域中的研究主题,以及两种先进的话语分割方法:基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕, ......
自然语言 篇章 深度 自然 语言

机器学习——深度卷积神经网络AlexNet

AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
卷积 神经网络 深度 神经 机器