深度 视觉 机器 优势
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析
一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类
恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......
计算机视觉与图像处理
《计算机视觉与图像识别》综合了作者多年从事计算机视觉和图像识别领域研究的成果。全书共分5章。第1章介绍了计算机视觉marr理论和摄像机透视投影的原理；第2章详细论述了三种立体匹配算法；第3章阐述了支持向量机的基本原理和求解方法，并介绍了四种类型的支持向量机算法；第4章对人脸检测、识别和跟踪算法进行了 ......
C++ 深度学习简单示例
这是一个简单的C++控制台程序示例，用于实现一个简单的神经网络，进行二进制分类任务。请注意，这只是一个基本示例，没有使用任何深度学习库，因此它可能不具备高度优化和效率。 #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> // 定义神经网络的 ......
机器学习（1）概述
机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 人工智能的起点——达特茅斯会议，用机器来模仿人类学习 机器学习的应用场景非常多，涉及各个领域，如传统预测，图像识别，自然语言处理 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 那么用来分析的数据，从历史数据 ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
机器人运行学逆解常用三角函数方程求解
\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......
算法学习Day16二叉树深度
Day16二叉树深度 By HQWQF 2023/12/28 笔记 104.二叉树的最大深度 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 返回 ......
机器学习-无监督机器学习-SVD奇异值分解-24
[POC] 1. 奇异值分解的本质 特征值分解只能够对于方阵提取重要特征， Ax=λx λ为特征值 x为对应的特征向量 奇异值分解可以对于任意矩阵； 注意看中间的矩阵是一个对角矩阵，颜色越深越起作用-值越大 颜色越浅越接近0 U是左奇异矩阵，V是右奇异矩阵，均是正交矩阵， 中间的Σ是对角阵，除对角线 ......
机器学习-无监督机器学习-主成分分析PCA-23
目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......
【专题】2023康复机器人行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34706 原文出处：拓端数据部落公众号 未来，康复趋势将会拓展至院外，特别是社区、居家等场景，数字化也将成为康复机器人发展的重要趋势。政策不断加码，支持康复医疗行业的发展和创新，同时催生了康复机器人市场的迅速增长和投资回暖。阅读原文，获取专题报告 ......
代码随想录算法训练营第十六天 |104.二叉树的最大深度，559.n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
一、104.二叉树的最大深度 题目链接： LeetCode 104. 二叉树的最大深度 学习： 思路： 分别求左子树和右子树的高度，返回给根结点，加1之后是根结点的深度，这是后序遍历的思路 二、559.n叉树的最大深度 题目链接： LeetCode 559. N 叉树的最大深度 学习前： 思路： 后 ......
【python机器学习课程设计】驾驶员睡意检测——机器模型训练
一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故占比较高，甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此，开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等，可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......
不需要本地部署大模型，modelscope-agent加qwen-max免费搭建自己的定制机器人
最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁，转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用（据说就是基于qwen-72b大模型)，这就来体验一番。 1.前期准备 开通阿里云灵积平台，并创建api-key 2.环境搭建 python:3.10+； pydantic 2.0以上 ......
深度！把握这三点，即可挑选出最适合能源行业的数据摆渡解决方案
在能源行业中，网络隔离通常采用物理隔离方式，即将能源行业网络与外部网络进行物理隔离，避免外部网络对能源行业网络的攻击和入侵。 同时，网络隔离也可以采用逻辑隔离方式，即在能源行业网络和外部网络之间设置防火墙、入侵检测系统等设备，对访问进行控制和过滤，确保只有授权人员可以访问能源行业网络。 网络隔离是为 ......
Shell脚本中获取机器的日期和时间
要在Shell脚本中获取机器的日期和时间，可以使用内置的date命令。以下是如何在Shell脚本中使用date命令来获取机器的日期和时间的示例： echo "`date +"%Y%m%d %H:%M:%S"`"在这个示例中，我们使用了date命令和格式化字符串来获取当前日期和时间。%Y代表年份，%m ......
基于深度学习网络的美食检测系统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 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤，其目的是从输入图像中提取出有效的特征，以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工 ......
m基于深度学习网络的美食识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用，它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络（CNN），它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......
再看汇编和机器码
先看代码： 这里为了排版方便用的图片，也有行号，说明如下： 1. 80386的部分机器码如下： 其中 imm表示立即数 DDD表示用3位表示的目的寄存器标号， SSS表示用3位表示的源寄存器标号 机器码中将寄存器用三位表示，例如EDX: 010 EAX: 000 ECX: 001 因此，图中第三行代 ......
利用汇编代码获取计算机的机器码
原文链接：https://arvinhk.com/post/8.html 原文链接：https://arvinhk.com/post/8.htmlCString str; unsigned long s1,s2,s3,s4; __asm { mov eax,00h xor edx,edx cpuid ......
实时渲染是啥？说说它和离线渲染的主要优势！
实时渲染指在显示设备上实时生成图像的渲染方式，而离线渲染是指完成所有图像渲染计算后再输出渲染结果的方式。一流的渲染技术能够创造奇迹，但在制作方面，让这个过程更省时、更有利可图对企业来说非常重要。现在离线渲染和实时渲染等方法似乎都很受欢迎，那么你应该选择哪一种呢？ ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode111. 二叉树的最小深度
题目描述 思路 二叉树的最小深度就是第一个叶子节点所在的层数 方法一：前序遍历(递归、dfs) /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeN ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode104. 二叉树的最大深度
题目描述 思路 熟练掌握二叉树的遍历算法 方法一：层序遍历(迭代)+计数 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; ......
深度Q神经网络(DQN)
有了上节课值函数近似的铺垫，这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢，为什么一定要有神经网络的参与呢，AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情，而人类的世界是很复杂的，很抽象的，不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型，所以你需要上百万甚至不止的数据，那么，你从哪得到 ......
人脸识别技术演进：从几何算法到深度学习的深度剖析
本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标，深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 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，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿 ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
更好的阅读体验请点击：《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍： 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
JAVA基础 | JAVA特性和优势
一、JAVA帝国的诞生 二、JAVA的特性和优势 1.简单性 没有头文件，没有指针运算，也不用去分配内存，语法基于C，是JAVA的简易版； 2.面向对象 模拟的是人的思维，万物皆对象； 3.可移植性 一次编写，到处运行(write once,run anywhere)； 4.高性能 即时编译； 5. ......
深度解读：阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景
容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后，引起了开发者和企业客户的广泛关注，并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享，包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景，帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS，旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......