AI：39-基于深度学习的车牌识别检测
从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。📌📌📌本专栏包含以下学习方向：机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器视觉、语音识别、强化学习、推荐系统、机器学习
ApacheFlink的窗口操作：滚动窗口滑动窗口和session窗口
ApacheFlink的窗口操作：滚动窗口、滑动窗口和session窗口作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM
人工智能全景图2.0 | 一文了解人工智能学科
如果你对人工智能感兴趣，不妨来看看人工智能学科的全景地图！
数据湖ETL代码示例：使用Spark进行数据转换
数据湖ETL代码示例：使用Spark进行数据转换1.背景介绍在当今的大数据时代，企业需要处理来自各种来源的海量数据,以发现隐藏的见解和洞察力。然而,原始数据通常存在于不同的格式和位置,需要进行提取、转换和加载(ETL)过程,以便在数据湖中集中存储并供进一步分析使用。Apa
[论文精读] StyleGAN2 论文&代码理解 (上)
精读这篇文章的原来还是来自于一些工作中的启发，人脸修复算法(face restoration)效果较好的基于可以分为3个流派，一种基于stylegan先验的GFPGAN、GPEN等，另外两种分别是基于transform和diffusion。而基于stylegan的方式通常都是采用 stylegan2
【深度学习】“复杂场景下基于深度学习的卷积神经网络在鸟类多类别识别中的模型设计与性能优化研究“(上)
本研究旨在探索基于深度学习的卷积神经网络在鸟类多类别识别中的应用潜力，通过深入分析模型设计和性能优化的方法，以应对复杂环境带来的挑战。通过系统的实验验证和性能评估，本研究试图为解决实际应用中的识别难题提供创新的解决方案和理论支持。
002-FFN(前馈神经网络）和MLP（多层感知器）的介绍及对比
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Yolo-World在基于自己的数据集训练后zero-shot能力显著下降甚至消失的问题
关于yolo-world的零样本检测能力问题
全球最强AI程序员 “Genie” 横空出世
Genie是迄今为止世界上最好的 AI 程序员。Genie启动。cosine.sh。
【大模型】 智谱 AI 的 GLM-4 来了，26 种语言支持，最高支持 1M 上下文长度（约 200 万中文字符）
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丹摩智算：如何在云端开发一个AI应用——基于UNet的眼底血管分割案例
丹摩智算低价狂欢节开始，4090、显示器等神秘好礼等待大家！
MaskRCNN 在 Windows 上的部署教程
在’train’模式下，主要关注dataset、weights和logs参数，确保它们正确指向了训练所需的数据集、权重文件和日志目录。在’splash’模式下，除了上述参数外，还需要关注image或video参数，确保它们正确指向了要检测的目标图像或视频文件。同时，weights参数应指向一个已训练
Transformer——逐步详解架构和完整代码搭建
Transformer是一个经典的编码解码结构，编码器decoder负责编码，解码器encoder负责解码。Transformer是基于seq2seq的架构，提出时被用在机器翻译任务上，后面变种Swin Transformer和Vision Transformer让其在CV领域也大放异彩。
解析数论基础：第三十三章 零点分布（二）
解析数论基础：第三十三章 零点分布（二）作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：解析数论、黎曼ζ函数、零点分布、素数定理、蒙哥马利猜想、配对相关函数、随机矩阵理论1. 背景介绍
SparkStreaming的最佳实践案例分享
在当今数据密集型应用的时代，实时数据处理和分析已经成为许多企业和组织的核心需求。Apache Spark是一个开源的大数据处理框架,它提供了一个统一的环境来进行批处理、交互式查询和流式计算。Spark Streaming作为Spark生态系统中的一个重要组成部分,专门用于实时数据流的处理,可以从多种
Qwen2-57B-A14B预训练
Qwen2-57B-A14B作为一个强大的MoE模型,在保持较小激活参数规模的同时,实现了优秀的性能表现,为大规模语言模型的应用提供了新的可能性。任务中表现优异,超越了当前主流的MoE开源模型。SwiGLU激活函数。
梯度下降Gradient Descent原理与代码实例讲解
梯度下降Gradient Descent原理与代码实例讲解1. 背景介绍1.1 机器学习中的优化问题在机器学习中,我们经常需要解决各种优化问题。比如在训练一个模型时,我们希望通过最小化损失函数(loss
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多任务学习MultiTask Learning原理与代码实例讲解
多任务学习算法通常旨在最小化所有任务的损失函数之和。在联合训练框架中，可以通过最小化多任务损失函数来实现这一目标。多任务损失函数可以是每个任务损失的加权和，或者更复杂的组合，如最小化每个任务损失的同时保持任务之间的差异。首先，明确要解决的任务集。每个任务都定义其相应的损失函数，如交叉熵损失、均方误差
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多模态大模型：技术原理与实战 智能试穿1. 背景介绍1.1 多模态大模型的兴起近年来,随着深度学习技术的飞速发展,多模态大模型(Multimodal Large Models)成为人工智能领域的研究热点。多模态大模型能够同时
