一步步教你查看cuda和cudnn版本
1.查看cuda版本win+R+enter回车,再输入cmd进入命令行，再输入nvcc --version或者输入nvcc -V即可得到cuda的版本，如图我的cuda版本是10.2查看cudnn版本进入目录查看cudnn_version.h文件一般放在：C:\Program Files\NVIDI
深度学习之循环神经网络（RNN）
人工智能之循环神经网络（RNN）
【3D视觉创新应用竞赛作品系列】RGB-D相机结合机械臂的无序抓取系统
该项目利用奥比中光科技集团股份有限公司提供的Zora P1开发板、 RGBD相机，以及深圳大学物理与光电工程学院智能光测研究院提供的川崎机器人（6轴）开发出了一款RGB-D相机结合机械臂对任意摆放的复杂加工零件的三维重建及无序抓取系统，系统搭建由硬件系统部分和软件系统部分组成。
掌握神经网络的法宝（一）
上一章的介绍，相信大家对于神经网络的框架模式有了一定的了解，而这一章我准备来给大家介绍一下掌握神经网络所需的数学基础。
100天精通Python（基础篇）——第32天：日志标准库logging【文末送书两本】
Python基础之日志标注库logging，文末送书两本加入我一起学习进步，一个人可以走的很快，一群人才能走的更远！
无人驾驶路径规划（一）全局路径规划 - RRT算法原理及实现
前言：由于后续可能要做一些无人驾驶相关的项目和实验，所以这段时间学习一些路径规划算法并自己编写了matlab程序进行仿真。开启这个系列是对自己学习内容的一个总结，也希望能够和优秀的前辈们多学习经验。一、无人驾驶路径规划众所周知，无人驾驶大致可以分为三个方面的工作：感知，决策及控制。路径规划是感知和控
【第31篇】探索普通视觉Transformer Backbones用于物体检测
摘要我们探索了普通的、非分层的视觉转换器（ViT）作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始 ViT 架构能够针对对象检测进行微调，而无需重新设计用于预训练的分层主干。通过对微调的最小调整，我们的普通骨干检测器可以获得具有竞争力的结果。令人惊讶的是，我们观察到：（i）从单尺度特征图（没有常见的 FPN
R语言使用is.unsorted函数判断向量数据是否有序
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深度学习敲门砖——神经网络
深度学习以神经网络为出发点！可以说深度学习，就是叠加了很多层的神经网络！
【初始篇】实战必读中文免费文档书—《20天掌握Pytorch实战》
一起来学点新东西，充实自己！
自动化学科前沿讲座作业 基于深度学习的工厂人员监测系统设计
1 背景及应用场景在工业复杂生产环境下，作业人员的安全问题至关重要。大多数工业企业采用人眼观察视频的方式对作业人员位置进行判断，这种方式长时间会使管理者出现疲劳问题，效率非常低下，遇到安全问题也不能进行及时的处理。采用图像处理以及深度学习技术使计算机代替人眼去检测和定位人员，不仅可以提高检测的准确率
R语言使用barplot函数可视化柱状图、使用因子变量作为x轴坐标标签
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R语言使用order函数降序排序向量数据、设置decreasing参数进行降序排序
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强化学习（四）—— Actor-Critic
强化学习（四）—— Actor-Critic1. 网络结构2. 网络结构2. 策略网络的更新-策略梯度3. 价值网络的更新-时序差分（TD）4. 网络训练流程3. 案例1. 网络结构状态价值函数：Vπ(st)=∑aQπ(st,a)⋅π(a∣st)V_\pi(s_t)=\sum_aQ_\pi(s_t
V831——人脸识别开锁
V831文章目录V831前言一、读取模型文件二、识别人脸1.找人脸2.添加人脸3.识别人脸三、代码实现总结 人脸开锁 前言前面做了关于人脸识别的项目，后续会发出来，下午顺便做了一个人脸识别
入门机器学习（西瓜书+南瓜书）神经网络总结（python代码实现）
入门机器学习（西瓜书+南瓜书）神经网络总结（python代码实现）一、神经网络1.1 通俗理解这次的内容较难理解，因此，笔者尽量通过通俗的话来说说清楚什么是神经网络？他是怎么来的？为什么近几年会如此之热？在此基础之上的深度学习，有是怎么回事？下面让我们一步步来揭开神经网络的神秘面纱。神经网络模型其实
【Opencv实战】这是我见过的最强大“美颜滤镜”，代码美颜傻瓜式一键操作~（附源码）
前言继老干妈、辣条之后，中国美颜软件在海外一夜成名，把所有人都幻化成了粉红小甜心❤。人类学者克里斯特尔·阿比丁博士认为，这是一种亚洲风情的文化扩散。🤦♀️🤦♀️哈喽！哈喽，我是栗子君！“亚洲四大邪术”之一的中国美颜术绝非浪得虚名——根据小编的第八定律，99% 的人拍了照在发朋友圈之前，都会给
OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换
OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.
Python调用百度API实现人脸融合
本博文实现了调用百度API接口进行人脸特征信息融合。人脸特征融合技术适用于企业互动娱乐，相机，美妆，换脸换发等小程序、APP，可以为产品应用增加亮点和趣味性，感兴趣的小伙伴行动起来啊
第三届阿里云磐久智维算法大赛——GRU BaseLine
赛题比赛链接：第三届阿里云磐久智维算法大赛-天池大赛-阿里云天池 (aliyun.com)大赛概况庸医只知头痛医头脚痛医脚，凡良医者，必会抽丝剥茧，察其根本，方得药到病除。第一届和第二届磐久智维算法大赛，我们针对异常预测开展了积极的探索和卓有成效的实践。本届大赛我们延续对异常/故障这一领域的深入
