形态 终极 深度agents

Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告,包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......

D2C深度图对齐彩色图

# 深度图对齐彩色图 ## 原理部分 一般深度相机自带sdk会有对齐的函数,这些函数一般是硬件实现对齐,但是有些相机不支持高分辨率的对齐,比如Astra mini s只支持最高640*480的分辨率对齐,所以考虑自己实现对齐函数。 > [深度图与彩色图的配准与对齐](https://blog.csd ......
深度 彩色 D2C D2 2C

人工智能概述(4):深度学习是什么

这一切要从 人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN) 说起... ANN 生物神经元 图示:图片来源 人工神经元 是 ANN的基础,一般模型(还有非一般的演化中的?)如下:图片来源 由于 神经元 具备 信息处理(计算)和传递(通信) 的功能,于是,将 多个神经元 ......
人工智能 人工 深度 智能

完全免费白嫖 GPT-4 的终极方案!

> 原文链接:[https://icloudnative.io/posts/completely-free-to-use-gpt4/](https://icloudnative.io/posts/completely-free-to-use-gpt4/) ![](https://img2023.cn ......
完全免费 终极 方案 GPT

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 ......
模型 GoogleNet 深度 图像 视觉

如何使用深度学习和TensorFlow实现计算机视觉

越来越多的地方正在使用计算机视觉。从增强安全系统到改进医疗保健诊断,计算机视觉技术正在彻底改变多个行业。 ## 课程先睹为快 本课程经过精心设计,涵盖了广泛的主题,从张量和变量的基础知识到高级深度学习模型的实现,以应对人类情感检测和图像生成等复杂任务。 在介绍了先决条件并讨论了学习者可以从课程中得到 ......
TensorFlow 深度 视觉 计算机

【Python】sqlmodel: Python 数据库管理ORM 的终极形态?

使用 超轻量级的ORM 框架 sqlmodel ,结合 mixins 封装给 FastAPI 这只虎添上翅膀,让接口功能开发更容易。 ......
Python 形态 终极 sqlmodel 数据库

深度学习在抗菌肽药物研究中的应用进展

深度学习在抗菌肽药物研究中的应用进展 摘要:抗菌肽(AMP)作为未来最有希望解决病原微生物耐药性的新型抗菌药物之一,其研发备受关注。抗菌肽一般较短,组成多样,迄今人们已发现数千条天然抗菌肽,并建立了多个公开的抗菌肽数据库,为新型抗菌肽的研发和设计奠定了基础。在抗菌肽的信息描述方面,人们使用了伪氨基酸 ......
药物 深度

《深度剖析CPython解释器》19. Python类机制的深度解析(第三部分): 自定义类的底层实现、以及metaclass

https://www.cnblogs.com/traditional/p/13593927.html 楔子 Python除了给我提供了很多的类之外,还支持我们定义属于自己的类,那么Python底层是如何做的呢?我们下面就来看看。 自定义class 老规矩,如果想知道底层是怎么做的,那么就必须要通过 ......
深度 解释器 底层 metaclass 机制

zabbix配置文件详解--服务(server)端、客户(agent)端、代理(proxy)端

zabbix配置文件详解--服务(server)端、客户(agent)端、代理(proxy)端 在zabbix服务(server)端、客户(agent)端、代理(proxy)端分别对应着一个配置文件,即:zabbix_server.conf,zabbix_agentd.conf,zabbix_pro ......
客户 文件 zabbix server agent

Python生成器深度解析:构建强大的数据处理管道

# 前言 生成器是Python的一种核心特性,允许我们在请求新元素时再生成这些元素,而不是在开始时就生成所有元素。它在处理大规模数据集、实现节省内存的算法和构建复杂的迭代器模式等多种情况下都有着广泛的应用。在本篇文章中,我们将从理论和实践两方面来探索Python生成器的深度用法。 ## 生成器的定义 ......
生成器 数据处理 管道 深度 数据

User-Agent特征库

# User-Agent特征库 ### 爬行特征库(CRAWLERS) 008 ABACHOBot Accoona-AI-Agent AddSugarSpiderBot AnyApexBot Arachmo B-l-i-t-z-B-O-T Baiduspider BecomeBot BeslistB ......
User-Agent 特征 Agent User

DirectX游戏开发终极指南

视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1t54y1W7YG ......
终极 DirectX 指南

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]:数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

# 深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]:数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解 # 一、数据增广 在图像分类任务中,图像数据的增广是一种常用的正则化方法,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能的多样化,使得训练的模型具有更强的泛化能力,常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 Ima ......
图像 深度 视觉 计算机 数据

小灰灰深度学习day6——线性代数

import torch #标量由只有一个元素的张量表示 ''' x = torch.tensor(3.0) y = torch.tensor(2.0) print(x + y) print(x * y) print(x / y) print(x ** y) ''' ''' 向量可以被视为标量值组成 ......
线性代数 代数 线性 深度 day6

Hugging News #0602: Transformers Agents 介绍、大语言模型排行榜发布!

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! ## 重磅更新 ### Tr ......
Transformers 模型 Hugging 语言 排行榜

NWP和深度学习融入物理知识在预测天气方面有一些区别。

NWP和深度学习融入物理知识在预测天气方面有一些区别。 NWP是基于物理定律和数学方程构建的数值模型。它使用大气物理学、流体动力学和热力学等领域的物理知识来描述大气和地球系统的行为。NWP模型通过对物理过程进行建模和求解来预测天气变量的演变。这些模型需要对大气系统的初始状态和边界条件进行准确的观测和 ......
深度 物理 方面 天气 知识

通达信公式--蝴蝶形态预测

DRAWTEXT_FIX(1,0.82,0.01,1,'说明: 双击鼠标出现十字浮标,移动浮标到选定蝴蝶形态的前高、前低、后高、后低的位置,在标题栏的“K线根数”处就可看到各点的K线根数值,然后按ALT+T键,弹出参数调整窗,将各个点的K线根数值填进相应的栏,填好后点关闭窗口即可。'),COLORY ......
公式 形态 蝴蝶

七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐

在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物,这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解,如果你想深入了解机器学习的内容,哪么推荐阅读。 Attention Is All You Need 在自然语言处理和序列建模领域,Vaswani等人的一篇论文《Attention Is All ......
读物 深度 机器

autogpt - agent

[TOC] # 导包 ```python from datetime import datetime from colorama import Fore, Style from autogpt.app import execute_command, get_command from autogpt. ......
autogpt agent

深度学习降噪专题课:课程介绍

大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络,学习LBF等深度学习降噪算法,实现实时路径追踪渲染的降噪 本课程偏向于应用实现,主要介绍深度学习降噪算法的实现思路,演示实现的效果,给出实现的相关代码 线上课程资料: 扫码加QQ频道,获得相关代码等资料,与群主交流讨论: ![image](https://im ......
深度 课程 专题

深度解密 CPU 的缓存

作者:@古明地盆喜欢这篇文章的话,就点个关注吧,或者关注一下我的公众号也可以,会持续分享高质量Python文章,以及其它相关内容。:点击查看公众号 楔子 本文来自于公众号《小林coding》 代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序, ......
缓存 深度 CPU

深度解密 TCP 协议(三次握手、四次挥手、拥塞控制、性能优化)

作者:@古明地盆喜欢这篇文章的话,就点个关注吧,或者关注一下我的公众号也可以,会持续分享高质量Python文章,以及其它相关内容。:点击查看公众号 楔子 巨人的肩膀:公众号《小林 coding》 随着你工作经验的积累,你会越来越意识到底层网络协议的重要性。比如我们时时刻刻在使用的 HTTP 协议其实 ......
深度 性能 TCP

《深度剖析CPython解释器》16. Python函数机制的深度解析(第三部分): 闭包的底层实现以及调用

https://www.cnblogs.com/traditional/p/13580694.html 楔子 上一篇我们看了函数是如何调用的,这一次我们看一下函数中局部变量的访问、以及闭包相关的知识。 函数中局部变量的访问 我们说过函数的参数和函数内部定义的变量都属于局部变量,所以它也一样是通过静态 ......
闭包 深度 解释器 底层 函数

【终极计算平台】上海道宁为您提供​Wolfram技术,支持跨桌面、云、服务器和移动设备的强大工作流程

Wolfram帮助世界加快研究、教育、技术发展和革新的步伐。无论您所在任何领域、无论您需要任何应用,Wolfram技术都是您的终极计算平台。 ......
工作流程 终极 流程 桌面 Wolfram

autogpt - agent

[TOC] ```python from autogpt.agent.agent import Agent from autogpt.agent.agent_manager import AgentManager __all__ = ["Agent", "AgentManager"] ``` 这段代 ......
autogpt agent

list_赋值/浅拷贝/深度拷贝

/* 一: 类比 二: 赋值 三: 浅拷贝 四: 深拷贝 */ 一: 类比 二: 赋值 if __name__ == '__main__': s1 = [1, 4, 9, 16, 25, [11, 22]] s2 = s1 print("s1: 0x%x" % id(s1), s1) # s1: 0 ......
拷贝 深度 list

Midjourney终极指南:提示的艺术

通过制作完美的提示,发现使用Midjourney生成令人惊叹的图像的秘密。在这个终极指南中,将带您完成创建有效提示的过程,这将释放Midjourney AI的全部潜力,从而产生与您的创意愿景相匹配的令人惊叹的视觉效果。 ......
Midjourney 终极 指南 艺术

m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: TOF数据库如下: 2.算法涉及理论知识概要 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域 ......
样本 算法 姿态 深度 图像

神经网络与深度学习

# 神经网络与深度学习(邱锡鹏) ## 第一部分 机器学习基础 ### 第1章 绪论 深度学习是机器学习的一个分支,指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律,并可以应用到新的未知数据上。 一种可以比较好解决贡献度分配问题的模型是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN ......
神经网络 深度 神经 网络