盘点AI的认证

近年来,在数字经济不断推进的大背景下,人工智能发展迅速,并与多种应用场景深度融合。深度理解人工智能行业,也逐渐成为推动经济创新发展的重要技术。AI认证作为衡量AI工程师能力水平的重要标准,越来越受到行业的青睐。今天我们就盘点一下哪些值得考的AI认证吧!

基于pytorch的图像识别基础完整教程

基于pytorch的深度学习图像识别基础完整教程以常见盆栽植物的图像识别示例来驱动学习,通过这个教程,你可以学会深度学习中的图像识别的完整操作并且可以通过这个示例训练出其他的图像识别模型。

GPU版本安装Pytorch教程最新方法

GPU版本安装Pytorch最新,windows11

基于Python的动物识别专家系统

基于产生式规则的动物识别系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物的产生式系统。

【计算机视觉】基于Python—OpenCV的手势识别详解(一)

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【深度学习】如果我年少有为,会垃圾分类

记录了当前模型的情况分析;学习了图像预处理操作。

YOLO系列目标检测算法-YOLOv6

YOLO系列文章之YOLOv6。本文通过分析以往YOLO系列算法和最新技术,观察到几处需完善的地方,通过对网络设计、标签分配、损失函数、数据增强、工业便利化改进、量化和部署等进行修改,设计了EfficientRep、SCPStackRep Block、Rep-PAN、decoupled head等结

one-hot编码

one-hot编码,又称独热编码、一位有效编码。one hot在特征提取上属于词袋模型(bag of words)优缺点分析优点:- 一是解决了分类器不好处理离散数据的问题- 二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用(上面样本特征数从3扩展到了9)缺点:- 它是一个词袋模型,不考虑词与词之间的顺序-

gazebo中给机器人添加16线激光雷达跑LIO-SAM

最近想搭建一个机器人移动平台,但是设备还没完全到齐,在设备全部到齐之前,我们先在gazebo中做一个仿真,进行相关的算法和功能包的部署。在这个仿真中机器人在一个移动底盘上搭载了16线激光雷达、IMU、RGB-D相机,并在最后跑了一个LIO-SAM,建图效果还不错。整个过程遇到了一些问题,都一一解决了

深度学习修炼(五)——基于pytorch神经网络模型进行气温预测

基于pytorch神经网络模型进行气温预测

2022世界杯结果预测,简单AI模型最有效?附代码!

如果我们将此predict_points函数应用于小组赛阶段的所有比赛,我们将获得每个小组的第 1 和第 2 名,从而在淘汰赛中获得以下比赛对抗阵容。在我对欧洲前 4 联赛的预测中,我考虑了主客场因素,但由于在世界杯上几乎所有球队都在中立场地比赛,因此我在分析时没有考虑这个因素。在收集了 1930

算法导论习题—摊还时间代价分析、栈实现队列、贪心算法近似比、集合覆盖问题

每次有元素入左栈时,判断辅助栈为空或辅助栈的栈顶元素比入栈元素更大,则将该元素压入辅助栈中,否则将辅助栈的栈顶元素重复压入辅助栈。左栈需要弹出元素时,辅助栈需要同步弹出栈顶元素。取最小值时,直接将栈顶元素弹出,返回值即最小值。​ 当我们选择一个集合之后,删除已经被覆盖的元素。每次迭代添加包含未覆盖元

pytorch深度学习实战lesson26

Googlenet的好处,以及实现方法。

这便是智能

扩散模型的随机性,随机是权重随机基于数据,方向模型的指导性,指导是生成方向合理性,抽象的说随机控制运动的速度,抽象的说指导控制这运动的方向随机性,让智能个性化,自主化指导性,让智能可以看作是智能,及条条大路都能通向罗马,计划和目标的确定性

[毕业设计]机器学习的运动目标跟踪-opencv

[毕业设计]机器学习的运动目标跟踪-opencv:目标跟踪指的是对视频中的移动目标进行定位的过程。在如今AI行业有着很多应用场景,比如监控,辅助驾驶等。对于如何实现视频的目标跟踪,也有着许多方法。比如跟踪所有移动目标时,视频每帧之间的变化就显得很有用。

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用实践:DCGAN生成漫画头像

华为开源自研AI框架昇思MindSpore教程:DCGAN生成漫画头像

(超详细)语音信号处理之特征提取

语音信号处理之特征提取要对语音信号进行分析,首先要分析并提取出可表示该语音本质的特征参数。有了特征参数才能利用这些特征参数进行有效的处理。根据提取参数的方法不同,可将语音信号分析分为时域,频域,倒频域,和其他域的分析方法。根据分析方法的不同,可将语音信号分析分为模型分析方法和非模型分析方法。本文主要

国庆假期看了一系列图像分割Unet、DeepLabv3+改进期刊论文,总结了一些改进创新的技巧

图像分割系列改进论文如何寻找自己的创新点呢?重点是如何发?下面将提供几种总结思路。

机器学习05|一万五字:SVM支持向量机02 【jupyter代码详解篇】

支持向量机(SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。本资料包含了SVM的完整解析及全部实现代码。从DataSet.txt中导入数据一直讲到SVM的线性非线性实现。

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