tensorflow模块 模型opencv

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #若是画图像plt是RGB的与cv2不同 img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/eye.jpg')#把图片读取成 ......

一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......

响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......

-逐个比较像素点之间差异 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('C:/Users/59925/Desktop/pytest/pics/minions-s.jpg',0)#把图片读取成灰度图 template=cv2.imread('C:/User ......

▪ MSE ▪ Cross Entropy Loss(针对分类问题) ▪ Hinge Loss  # 1 ......

1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......

shutil可以简单的理解为sh+util，是对os模块的补充，主要针对文件的拷贝、删除、移动、压缩和解压缩等操作。 ### 1 复制 复制文件： ~~~python import shutil # 从src文件路径复制数据到dst，复制成功后返回dst完整路径，src、dst 是文件路径不能是文件 ......

这里的输出方式有这几种：  # 1 𝑦∈𝑅^d ▪ linear regression(线性回归) ......

什么是 Analysis 顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在 ES 中，Analysis 是通过分词器（Analyzer） 来实现的，可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。 举一个分词简单的例子：比如你输入 Mastering Ela ......

动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......

▪ Matmul ▪ Neural Network ▪ Deep Learning ▪ Multi-Layer # 1.Matmul - out=f(x@w+b) - out=relu(x@w+b) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/ ......

json和ymal是常用的数据交换格式，ymal可以看做是json的超集。 ## 1 json格式 json（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于在不同系统之间进行数据传输和存储。它由键值对构成的集合组成，通常以文件扩展名`.json`命名。 JS ......

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......

# 1 数据集加载 1.karas.datasets(数据加载) 2.tf.data.Dataset.from_tensor_slices(加载成tensor) - shuffle - map - batch - repeat # 2 tf.keras.datasets（） ![image](htt ......

HIMA F 8650X 中央模块 PN:98 4865065 REV,01 HIMA F 8650X 中央模块 PN:98 4865065 REV,01 多任务机制 其实在单一CPU 的情况下，是不存在真正的多任务机制的，存在的只有不同的任务轮流使用CPU，所以本质上还是单任务的。但由于CPU执行 ......

os 模块简介 os就是“operating system”的缩写，顾名思义，os模块提供的就是各种 Python 程序与操作系统进行交互的接口。通过使用os模块，一方面可以方便地与操作系统进行交互，另一方面页也可以极大增强代码的可移植性。如果该模块中相关功能出错，会抛出OSError异常或其子类异 ......

37款传感器与执行器的提法，在网络上广泛流传，其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止这37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器和执行器模块，依照实践出真知（一定要动手做）的理念，以学习和交流为目的，这里准备逐一动手尝试系列实验，不管成功（程序走通）与否，都会记录下来 小小的进步或是搞不掂的问 ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......

[toc] 30. 对话系统自然语言理解模块：构建智能客服与在线聊天系统 随着互联网的普及和人们对在线客服的需求不断增加，智能客服和在线聊天系统成为了越来越重要的应用场景。其中，对话系统自然语言理解模块是构建智能客服和在线聊天系统的关键模块之一。本文将介绍对话系统自然语言理解模块的基本概念、技术原理 ......

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......

[toc] 6. 文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术，并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] 19. 对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用 随着人工智能技术的不断发展，对话系统作为其中的一个重要应用领域，已经被广泛应用于人机交互、智能客服、智能助手等领域。而其中，大型语言模型作为对话系统的重要组成部分，在对话系统中发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍大型语言模型在对 ......

[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......

[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......

[toc] 随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人的工作效率，还可以提高模型的性能和准确度，为工业自动化领域带来巨大的变革和发展空间。本文将介绍大模型与工业机器人的结合技术原理、实现步骤和应用场景，并分析优化和改进的必要性。 # ......

[toc] 自然语言理解模块是智能语音识别与语音合成系统的核心组件，能够实现对用户输入的自然语言进行语音识别和语音合成，将其转换为机器可以理解和执行的指令。本文将介绍如何实现这个模块，包括相关技术原理、实现步骤和示例应用。 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，语音识别和语音合成技术成为了智 ......

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......

[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......