【深度学习】3-从模型到学习的思路整理
关于训练模型的整个思路老是不太流畅，因此做了一些整理。
数学建模学习（92）：gurobipy详细入门教程【MLP、MIP模型、仓库调度模型、单/多目标优化、敏感性分析】
gurobipy详细入门教程，实现【MLP、MIP模型、仓库调度模型、单/多目标优化、敏感性分析】案例
【数模智能算法】BP神经网络基本算法原理
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【深度学习实践(四)】识别验证码
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PointNeXt：个人阅读笔记（WZS的博客）
我们发现，性能提高的很大一部分是由于改进了培训策略，即数据扩充和优化技术，以及增加了模型大小，而非架构创新。
【毕业设计】深度学习疲劳检测 驾驶行为检测 - python opencv cnn
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 **基于深度学习加驾驶疲劳与行为检测
深度学习测试安装labelimg
labelimg标注工具的安装和使用
【自然语言处理（NLP）】文本数据处理实践
【自然语言处理（NLP）】文本数据处理实践，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
深度学习100例-卷积神经网络（CNN）猴痘病识别 | 第45天
本文为内部限免文章（版权归K同学啊所有）参考本文所写记录性文章，请在文章开头注明以下内容，复制粘贴即可DL+45。
改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成
🚀YOLO Air：小白科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
CVPR 2022上人脸识别相关的论文分类整理
人脸识别是AI研究的一个重要的方向，CVPR 2022也有很多相关的论文，本篇文章将针对不同的应用分类进行整理，希望对你有帮助
你的模型是最好的还是最幸运的？选择最佳模型时如何避免随机性
对于数据科学家来说，知道模型选择中哪一部分是偶然发挥的作用是一项基本技能。在本文中，我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。
【手把手反内卷】开创全新AI多模态任务一视听分割：代码实践、优化教程（二）
代码实战，有手就行，反内卷，最新多模态
2022年8月的10篇论文推荐
10篇关于强化学习(RL)、缩放定律、信息检索、语言模型等的论文推荐
改进YOLOv5系列：7.改进DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS
Soft-NMS,DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS,...
tqdm高级使用方法(类keras进度条)
在很多场景，我们希望对一个进度条标识其运行的内容()，同时也希望在进度条中增加一些信息，如模型训练的精度等。本文就将基于tqdm，在实际应用中充实进度条。
【深度学习前沿应用】图像风格迁移
【深度学习前沿应用】图像风格迁移，基于百度飞桨开发，参考于《机器学习实践》所作。
DALL·E-2是如何工作的以及部署自己的DALL·E模型
在本文中，我们将简单介绍DALL-E2是如何工作的，并且把DALL·E Mini生成的图像输入到其他图像处理模型(GLID-3-xl和SwinIR)中来提高生成图像的质量
深入浅出对话系统——任务型对话系统技术框架
任务型对话系统所需要了解的基本概念。
【深度学习】笔记2-模型在测试集的准确率大于训练集
在模型训练过程中突然发现，模型的准确率在测试集上居然比在训练集上还要高。但是我们知道，我们训练模型的方式就是在训练集上最小化损失。因此，模型在训练集上有着更好的表现，才应该是正常的现象。那么，是什么导致了在测试集上准确率更高的现象呢？......
