人工智能：卷积神经网络及YOLO算法 入门详解与综述（二）
卷积神经网络的基本结构由输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接，并通过对应的连接权值与局部输入进行加
RepVGG网络简介
VGG网络是2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual Geometry Group) 提出的。在2014到2016年（ResNet提出之前），VGG网络可以说是当时最火并被广泛应用的Backbone。后面由于各种新的网络提出，论精度VGG比不上ResNet，论速度和参数数量VGG比不过M
YOLOv7来临：论文解读附代码解析
官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是
【OpenCV】车辆识别 C++ OpenCV 原理介绍 + 案例实现
本文主要以车辆识别为目标，利用 C++语言 结合 Qt + OpenCV 进行图像处理相关步骤的讲解
【OpenCV】Qt + OpenCV 开发配置 + 入门知识（代码示例）
本文主要学习 Windows下Qt + OpenCV的开发环境的相关配置，以及OpenCV入门相关案例包括 OpenCV图像原理、基础图像操作、案例实现
AI遮天传 ML-KNN
我们之前学习的方法如决策树、回归分析、贝叶斯分析都可以看作是 三步走 的学习方法，即：那么有没有一种学习方法 不遵循模型假设+参数估计呢？
【因果推断与机器学习】Causal Inference：Chapter_3
建立一个完整的模型，稳定的模型
基于百度飞浆平台(EasyDL)设计的人脸识别考勤系统
软件主要是应用在高校给学生进行考勤、签到处理，所有在功能上需要健全，支持人脸签到，支持输入学号签到，支持添加学生，支持删除学生；在界面上也支持请假管理，需要请假的学生在界面上录入请假事由，方便上课老师了解该学生的详细情况。...
详解机器翻译任务中的BLEU
BLEU的计算和Python的简单实现
CUDA On Arm Platfrom ---Day01简要摘录
Day1课程主要摘录
DGL中异构图的一些理解以及异构图卷积HeteroGraphConv的用法
相比同构图，异构图里可以有不同类型的节点和边。这些不同类型的节点和边具有独立的ID空间和特征。 例如在下图中，”用户”和”游戏”节点的ID都是从0开始的，而且两种节点具有不同的特征。因此异构图才是最能够表达和适用我们真实世界的各种表达的。下面可以使用DGL创建一个如下的异构图：一共有三种实体，三种关
花了2个晚上，拿到了吴恩达@斯坦福大学的机器学习课程证书
警告⚠️⚠️⚠️请认真阅读此文，操作不慎可能血亏真金白银吴恩达算是我的精神导师了，很早之前就是看他的视频入门机器学习。他的经典课程《机器学习》 2012 年上线，十年间近 500 万人注册。最近他开发的机器学习专项课程由deeplearning.ai和斯坦福大学提供，上线Coursera。我花了两个
不懂AI不会写代码怎么做专业时序预测
预测是业务开展、数据分析、算法开发时的一个高频话题，贯穿各行各业的经营过程：不管是高层要做战略规划，管理层要做生意计划，还是执行层要决定执行数量，都依赖于通过预测判断未来。本文介绍一款最新预测工具DChain Forecast，不需要编写代码，也不需要了解深度学习和机器学习算法原理，跟随系统的引导
人脸识别AdaFace学习笔记
简单或困难样本的相对重要性应基于样本的图像质量。 AdaFace 提出了一种新的损失函数，它根据图像质量强调不同难度的样本。 该方法通过特征范数来表示图像质量，以自适应裕值函数的形式实现这一点。...
何为非侵入式负荷监测－技术路线
何为非侵入式负荷监测呢？它无非就是负荷识别、负荷分解、组合优化和隐马尔可夫以及目标检测等实现方式。
Opencv实现停车位识别
Opencv实现停车位识别
AI遮天传 ML-决策树
决策树学习是最早被提出的一批机器学习的方法之一，由于它好用且具有很强的可解释性，到现在依然在被广泛使用。
深度学习与神经网络之开宗明义: 详解人工智能
人工指的是人类生产制造而来，与之对应的是自然产生(进化)的。所以与人工智能相对应的就是`自然智能`。但两者并不是完全对立或者互斥的关系。所谓阴在阳之内，不在阳之对。大胆预测一下，未来的发展方向是将人工智能和自然智能进行融合。......
图灵奖得主LeCun指明AI未来的出路在于自主学习，这家公司已踏上征途
通用人工智能的困境：举一不能反三“通用人工智能”（AGI，也即强人工智能）的出现尚显遥远。究其原因，在于当前AI仍高强度依赖于海量的训练数据，与千万乃至上亿级数的被动式监督学习训练，才可实现一点点人类认知能力的复用。当前AI可使用强大算力处理人类无法顾及的千亿级数据，但在主动的领悟能力方面，可能连2
Geoffrey Hinton：我的五十年深度学习生涯与研究心法
“如果能弄清一大批聪明人正在研究什么，然后你再去做不一样的研究，总是一个好主意。”
