大数据深度学习卷积神经网络CNN：CNN结构、训练与优化一文全解
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应周围单元的局部区域，从而能够识别视觉空间的部分结构特征。卷积层: 通过卷积操作检测图像的局部特征。激活函数: 引入非线性，增加模型的表达能力。池化层: 减少特征维度，增加模型的鲁棒性。全连接层: 在处理空间特征后，全连接层用于进行分类或回归。卷积
从零开始使用MMSegmentation训练Segformer
写在前面：最新想要用最新的分割算法如：Segformer or SegNeXt 在自己的数据集上进行训练，但是有不是搞语义分割出身的，而且也没有系统的学过MMCV以及MMSegmentation。所以就折腾了很久，感觉利用MMSegmentation搭建框架可能比较系统，但是对于不熟悉的或者初学者非
基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择
特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。
YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)
本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制，其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同，它为每个头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨
人工智能详细笔记：深度学习解决图像分割问题（FCN Unet Deeplab）
图像分割是指将一幅数字图像分成若干个部分或者对象的过程。该任务的目标是将图像中的每个像素分配给其所属的对象或者部分，因此它通常被视为一种像素级别的图像分析。
Transformer模型详解
transformer结构是google在2017年的Attention Is All You Need论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。 由于
使用Mixtral-offloading在消费级硬件上运行Mixtral-8x7B
在本文中，将解释Mixtral-offloading的工作过程，使用这个框架可以节省内存并保持良好的推理速度，我们将看到如何在消费者硬件上运行Mixtral-8x7B，并对其推理速度进行基准测试。
AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道
DNS 通道是隐蔽通道的一种，通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量，这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件，从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作，DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。
【深度学习框架-torch】torch.norm函数详解用法
torch版本1.6
AI：09-基于深度学习的图像场景分类
图像场景分类是计算机视觉领域的重要任务之一，它涉及将图像分为不同的场景类别，如城市街景、山脉风景、海滩等。本文将介绍基于深度学习的图像场景分类方法，并提供相应的代码实例，展示了深度学习在图像场景分类中的技术深度和应用前景。图像场景分类是计算机视觉中的一项关键任务，对于图像内容理解、图像检索和自动标注
17- TensorFlow中使用Keras创建模型 (TensorFlow系列) (深度学习)
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow , CNTK 或者 Theano 作为后端运行。在Keras的官方github上写着"Deep Learning for humans", 主要是因为它能简单快速的创建神经网络,而不需要像Tensorfl
在Colab上测试Mamba
本文整理了一个能够在Colab上完整运行Mamba代码，代码中还使用了Mamba官方的3B模型来进行实际运行测试。
Stable Diffusion XL webui tagger 插件Linux安装（保姆级教程）
为了使SD能生成我们想要的图像效果，往往需要对SD模型进行微调，但其权重参数太多，如果是用更新全部参数的方法来微调，会耗费大量的计算资源。那么可不可以仅需少量计算资源，对模型进行微调，也有不错的效果呢？答案是肯定的，那就是：基于LoRA对其进行微调！本文写作动机：想自己训练LoRA，需要对训练数据进
使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统
在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。
AI：08-基于深度学习的车辆识别
基于深度学习的车型识别是一个复杂的任务，上述代码示例只是一个简单的示意，并不能涵盖所有的细节和技术深度。在实际应用中，可能还需要进行模型调优、模型融合、迁移学习等操作来提高识别的准确性和鲁棒性。
大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示
LSTM的逻辑结构通过其独特的门控机制为处理具有复杂依赖关系的序列数据提供了强大的手段。其对信息流的精细控制和长期记忆的能力使其成为许多序列建模任务的理想选择。了解LSTM的这些逻辑概念有助于更好地理解其工作原理，并有效地将其应用于实际问题。我们首先定义一个LSTM类，该类使用PyTorch的nn.
探索AI技术的奥秘：揭秘人工智能的核心原理
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站今天的干货分享到这里就结束啦！如果觉得文章还可以的话，希望能给个三连支持一下，阿Q的主页还有很多有趣的文章，欢迎小伙伴们前去点评，您的支持就是作者前进的最大动力！
损失函数 - 二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
二元交叉熵损失函数 nn.BCELoss() 与 torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
感知与认知的碰撞，大模型时代的智能文档处理范式
第十九届中国图象图形学学会青年科学家会议上，合合信息带来了关于多模态大模型赋能文档处理的相关内容，欢迎感兴趣的同学了解~
AI：02-基于深度学习的动物图像检索算法的研究
本文介绍了一种基于深度学习的动物图像检索算法，采用ResNet50作为特征提取器，通过计算特征向量之间的相似度，实现了高效准确的图片检索。我们提供了相应的代码实现，供读者参考。首先，该算法的核心思想是使用深度学习模型提取图片的特征向量，然后通过计算这些特征向量之间的相似度，实现对于动物图片的快速检索
