样本 深度
动手学深度学习－第2章预备知识
数据操作 张量（Numpy-ndarray,Pytorch,TensorFlow-Tensor)torch.arange()torch.shapetorch.numel ()张量中元素数量torch.reshape()改变张量的形状而不改变元素数量和元素值torch.randon()默认从均值为０ ......
基于深度学习的瓶子检测软件（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
基于深度学习的瓶子检测软件用于自动化瓶子检测与识别，对于各种场景下的塑料瓶、玻璃瓶等进行检测并计数，辅助计算机瓶子生产回收等工序。本文详细介绍深度学习的瓶子检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多个目标进... ......
基于YOLOv5的停车位检测系统（清新UI+深度学习+训练数据集）
基于YOLOv5的停车位检测系统用于露天停车场车位检测，应用深度学习技术检测停车位是否占用，以辅助停车场对车位进行智能化管理。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文... ......
基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
安全帽检测系统用于自动化监测安全帽佩戴情况，在需要佩戴安全帽的场合自动安全提醒，实现图片、视频和摄像头等多种形式监测。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。安全帽检测系统主要用于自动化监测安全帽佩戴情况，检测佩戴安全帽的数目、位置、预测置信度等；可采取... ......
二维码及条形码智能检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
二维码及条形码智能检测软件用于检测常用条形码和二维码，对其位置进行精确定位、记录并显示检测结果，辅助识别算法定位条形码或二维码。本文详细介绍二维码及条形码智能检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现多目标进行检测，在界面... ......
人脸活体检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
人脸活体检测系统利用视觉方法检测人脸活体对象，区分常见虚假人脸，以便后续人脸识别，提供系统界面记录活体与虚假人脸检测结果。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习技术的人脸活体检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行... ......
基于深度学习的人群密度检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
人群密度检测系统用于检测行人数目，从图片、视频、摄像设备等图像中分析，对路口、商场等场所的人流量进行自动化检测。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。人群密度检测系统主要用于日常商场、路口等需要控制人流量的场所，利用深度学习YOLOv5检测行人数目，并计... ......
基于深度学习的犬种识别软件（YOLOv5清新界面版，Python代码）
基于深度学习的犬种识别软件用于识别常见多个犬品种，基于YOLOv5算法检测犬种，并通过界面显示记录和管理，智能辅助人们辨别犬种。本文详细介绍博主自主开发的犬种检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面及训练数据集。本系统在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；... ......
血细胞智能检测与计数软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面版）
血细胞智能检测与计数软件应用深度学习技术智能检测血细胞图像中红细胞、镰状细胞等不同形态细胞并可视化计数，以辅助医学细胞检测。本文详细介绍血细胞智能检测与计数软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标... ......
李沐动手学深度学习环境配置（Win）
环境配置（Win） 一、安装Minicondahttps://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 更改镜像源condanotepad .condarc pypipip config set global.index-url https://mirror.sj ......
深度学习——基础入门
深度学习-基础 基础环境配置Anaconda 主要应用其中的两个组件： 1.Anaconda prompt 用来安装包（框架） 2.Jupyter notebook 网页版的编译器，（可以通过修改属性，更改根目录） www.image-net.org 机器学习的基本路线 一个图像分为 长h 宽w 颜 ......
01.基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究
基于深度学习LSTM神经网络的全球股票指数预测研究 基于深度神经网络优化技术，本文构造了一个深层LSTM神经网络，并将其应用于全球30个股票指数三种不同预期的预测研究，LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面都有着很大优势，其未来在金融预测等方面将会有广阔的应用场景。 结果发现： LSTM 神经网络 ......
基于深度学习的车型识别系统（Python+清新界面+数据集）
基于深度学习的车型识别系统用于识别不同类型的车辆，应用YOLO V5算法根据不同尺寸大小区分和检测车辆，并统计各类型数量以辅助智能交通管理。本文详细介绍车型识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多... ......
基于深度学习的鸟类检测识别系统（含UI界面，Python代码）
鸟类识别是深度学习和机器视觉领域的一个热门应用，本文详细介绍基于YOLOv5的鸟类检测识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种鸟类图片、视频以及开启摄像头进行检测识别；可通过UI界面选择文件，切换标记识别目标，支持切换模型，支持用户登录注... ......
基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统（Python+清新界面+数据集）
智能PCB板缺陷检测系统用于智能检测工业印刷电路板（PCB）常见缺陷，自动化标注、记录和保存缺陷位置和类型，以辅助电路板的质检。本文详细介绍智能PCB板缺陷检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面和训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图... ......
基于深度学习的农作物叶片病害检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、... ......
深度解析单例模式
饥汉模式 package com.cz.single; /** * @author 卓亦苇 * @version 1.0 * 2023/3/11 21:31 */ public class Hungry { private byte[] data1 = new byte[1024]; private ......
代码优化与程序加速指南——针对数值优化和深度学习领域
背景 当需要处理规模较大、任务较复杂的优化问题或训练神经网络时，我们经常会遇到程序运行时间长或无法完成的情况。然而，这不一定是由于问题规模大或计算机硬件能力的限制。即使尝试使用更高性能的服务器或计算机，也不能保证能够有效地加速代码运行。因为高性能的硬件通常需要与为高性能计算而设计的代码相匹配。 本文 ......
AI 大战 AI，一个深度强化学习多智能体竞赛系统
小伙伴们快看过来！这是一款全新打造的 ⚔️ AI vs. AI ⚔️——深度强化学习多智能体竞赛系统。 这个工具托管在 Space 上，允许我们创建多智能体竞赛。它包含三个元素: 一个带匹配算法的 Space，使用后台任务运行模型战斗。 一个包含结果的 Dataset。 一个获取匹配历史结果和显示模 ......
深度学习模型压缩方法概述
我们知道，一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好，而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩，是因为嵌入式设备的算力和内存有限，经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
javaEE Web(Tomcat)深度理解 和 Servlet的本质
javaEE Web(Tomcat)深度理解 和 Servlet的本质 每博一文案 我所有的进步，只为更接近你。 上天没有给予人们公平的人生，有人拥有出奇的才能，便有人只能不辞辛苦的攀登阶梯，我默默地守望着一缕光芒，小心翼翼，如掬如束，可若长久凝望，一点会让自己，也受烫灼。 平凡的人生或是悲惨的际遇 ......
C++ 深度优先搜索(DFS) 讲解
1 DFS初步概念 DFS是一种深度搜索算法，它的特点是"不撞南墙不回头"，运用递归对不同方向的结果进行搜索。 2 DFS例题-迷宫游戏 2.1 题目描述 这是一个迷宫游戏，有一个$n \times n$的矩阵，矩阵内只能有#或.这两种字符，如果是#则是墙，如果是.则是可以走的路。起点是左上角，终点 ......
深度优先搜索算法-dfs讲解
迷宫问题 有一个迷宫： S**. .... ***T （其中字符S表示起点，字符T表示终点，字符*表示墙壁，字符.表示平地。你需要从S出发走到T，每次只能向上下左右相邻的位置移动，不能走出地图，也不能穿过墙壁，每个点只能通过一次。） 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs ......
基于深度学习的表格检测与识别技术的优势
引言： 信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输，单单依靠人力很难处理这些数据。依托于人工智能的兴起与发展，数据的利用变得更加高效。表格作为数据的一种重要载体，是人们为了让数据的组织形式更加标准和结构化而使用的一种数据类型。 表格的特点： 信息高度精炼集中，方便信息的检索和比较。表格被广泛用于 ......
室内单目深度估计-3
注： 研究方向为depth estimation，欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目：MonoIndoor: Towards Good Practice of Self-Supervised Monocular Depth Estimation for ......
深度学习基础-优化算法详解
所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，网络参数初始化决定模型是否收敛，而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
深度学习-RNN
I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一类能够处理序列数据的神经网络，它在处理时考虑了之前的状态，因此能够对序列数据中的每个元素进行建模和预测。 RNN的应用非常广泛，特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域 ......
深度学习-LSTM
前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它由大量简单的神经元单元组成，通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网络起源于上世纪40年代，当时Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一种可模拟生物神经元的数学模型，这是第一个神经 ......
深度复盘-重启 etcd 引发的异常
作者信息： 唐聪、王超凡，腾讯云原生产品中心技术专家，负责腾讯云大规模 TKE 集群和 etcd 控制面稳定性、性能和成本优化工作。 王子勇，腾讯云专家级工程师， 腾讯云计算产品技术服务专家团队负责人。 概况 作为当前中国广泛使用的云视频会议产品，腾讯会议已服务超过 3 亿用户，能高并发支撑千万级用 ......