深度pytorch 4.6
低代码开发，一场深度的IT效率革命
尽管IT技术已经有了前所未有的飞跃，但是软件开发效率却还是达到了一定的瓶颈。码农们一边喊着996、一边重复造轮子。正因为如此，低代码领域发展迅速。今天，你低代码了吗？ 软件形态发展 从整个行业发展情况来看，自2019年低代码成为行业热词至今，资本市场一直动作频频。从需求端来看，低代码的出现集中反映了 ......
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 ......
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解
深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解 DDPG的关键组成部分是 Repla ......
Pytorch安装与基础知识
Pytorch安装与基础知识 安装环境：Win10专业版 显卡：Nviida Geforce GTX 1660 Ti 安装 Anacodna 官网下载安装 安装 Cuda Cuda 官网下载安装包。 进入 CMD，使用命令 nvcc -V 测试安装是否成功。 安装 cuDNN 虽然不知道为什么要安装 ......
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 ......
Colab安装pytorch
如果不能更换pytorch版本需要先卸载。 因为平台是linux所以需要安装linux系统。 !pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 import to ......
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 ......
人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docker)构建Stable-Diffusion-Webui的AI绘画库教程(Python3.10/Pytorch1.13.0)
世间无限丹青手，遇上AI画不成。最近一段时间，可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜，何生亮”的感叹，因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神，无需美术基础，也不用经年累月的刻苦练习，只需要一台电脑，人人都可以是丹青圣手。 本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算 ......
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 ......
取出预训练模型中间层的输出(pytorch)
1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型，可以采用直接遍历子模块的方法，取出相应name模块的输出，不对模型做任何改动。该方法的缺点在于，只能得到其子模块的输出，而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型，无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from ......
登峰造极,师出造化,Pytorch人工智能AI图像增强框架ControlNet绘画实践,基于Python3.10
人工智能太疯狂，传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙，弃尸尘埃。并非空穴来风，也不是危言耸听，人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程，你问我绘画行业未来的样子？我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下，体验人工智能登峰造极的绘画... ......
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 ......