基于tensorflow深度学习的猫狗分类识别

本实验的目的是基于深度学习方法进行猫狗分类,通过设计和训练深度神经网络模型,实现对输入图像进行准确的猫狗分类。

从零开始:如何用Python建立你的第一个人工智能模型

在这篇文章中,我们将介绍如何从零开始使用Python建立你的第一个人工智能模型。无论你是刚接触编程的新手,还是有经验的开发者想进一步探索人工智能领域,这篇文章都将为你提供清晰、详细的指南。我们将一步步探索数据预处理、模型建立、训练和测试的过程,以及如何解读模型的结果。

Python-Pytorch框架-实现AI自动瞄准(下)

OpenCV与Ptorch框架搭建一个利用目标骨骼关键点检测实现AI自动瞄准的娱乐项目(该项目仅供学习OpenCV、Ptorch框架、游戏自动化等参考)。该项目思路大致分为如下步骤:利用Pywin32以及OpenCV获取游戏窗口图像数据集获取(本文为17骨骼关键点)搭建Ptorch训练框架利用深度学

anaconda安装使用详细教程

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Centos7篇---Centos7 卸载nvidia驱动和CUDA toolkit

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AI天后,在线飙歌,人工智能AI孙燕姿模型应用实践,复刻《遥远的歌》,原唱晴子(Python3.10)

忽如一夜春风来,亚洲天后孙燕姿独特而柔美的音色再度响彻华语乐坛,只不过这一次,不是因为她出了新专辑,而是人工智能AI技术对于孙燕姿音色的完美复刻,以大江灌浪之势对华语歌坛诸多经典作品进行了翻唱,还原度令人咋舌,如何做到的? 本次我们借助基于Python3.10的开源库so-vits-svc,让亚洲

深度学习——CNN实现MNIST手写数字的识别

本篇博客记录了学习K同学啊的深度学习100例的第一例的学习过程,主要介绍了CNN神经网络的基本知识,使用方法及使用流程, 简单介绍了数据集的归一化和标准化 激活函数 优化器 损失函数 metrics等配置............

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label studio 结合 MMDetection 实现数据集自动标记、模型迭代训练的闭环

一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文,看着他标了两个多月的数据集这么辛苦,就想着人工智能都能站在围棋巅峰了,难道不能动动小手为自己标数据吗?查了一下还真有一些能够满足此需求的框架,比如 [cvat](https://github.com/opencv/cvat) 、 [doccan

[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用GPU加速

在深度学习当中,我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练,仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间,但是我们可以使用GPU来加速训练模型,这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。

机器学习进行数据分类模型的预测(含代码及数据集)

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pip使用、pip.ini文件配置、镜像源更换

可以进行分布的信任配置, 比如采用豆瓣源, 只在下载的时候信任, 但是在其他时候不信任, 就可以按照上述的写法进行 (很无效且2)阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/文件中的配置设置为了豆瓣源(下载很快), 所以不用再后面再加。注释掉或者是删除掉, 使

【Neo4j × Python】基于知识图谱的电影问答系统(含问题记录与解决)附:源代码(含Bug解决)

此前,曾介绍过Neo4j的一些基础知识,本篇将在PyCharm中与Neo4j建立关联,从0到1实现一个基于知识图谱的电影问答系统,实现过程中,没有一帆风顺,而是遇到了一些问题,因此也包含问题的记录与解决。

深度学习项目:男女性别识别【附完整源码】

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实测 亚马逊AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer(全网最全)

CodeWhisperer是亚⻢逊出品的一款基于机器学习的通用代码生成器,可实时提供代码建议。在编写代码时,它会自动根据我们现有的代码和注释生成建议。从单行代码建议到完整的函数,它可为我们提供各种大小和范围的个性化建议。CodeWhisperer 还可以扫描我们的代码以突出显示和定义安全问题。:亚马

PaddleDetect图像目标检测模型训练之数据标注——使用labelme进行标注

在做PaddleDetect图像检测模型训练时,需要对数据集进行人工标注,下面将已货车检测为例,使用labelme进行标注的详细过程记录一下,以防日后忘记。

DeepFaceLab 教程之硬件配置要求

换脸软件出来也好几年了,但是目前依旧对硬件依赖比较大。想要在自己电脑上跑换脸软件就必须要一张显卡,想要轻松点,就必须要一张好显卡(今年搞一张好显卡不容易)。 显卡主要分N卡(英伟达)和A卡(AMD),一般来说是推荐N卡,N卡的支持会更好,使用场景更广泛。

【python】数据挖掘分析清洗——离群点(异常值)处理方法汇总

异常值处理的意义在于提高数据分析的准确性和可靠性。异常值往往会影响数据的统计特征,如平均值、方差等,从而导致错误的结论或预测结果。此外,异常值还可能干扰模型的拟合效果,使得模型对数据的解释能力变弱。因此,对于数据分析任务,我们通常需要进行异常值处理,以尽可能保证数据的质量和准确性。常用的异常值处理方

【PaddleOCR-kie】关键信息抽取1:使用VI-LayoutXLM模型推理预测(SER+RE)

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“OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块”的解决办法

如果没有,确定为缺失此文件报错;如果有,可能是dll文件所依赖的文件报错或缺失;又或是最近安装的包冲突。如果进入此环境,import torch 报错,再次可确定为环境出现错误。1.确认该绝对路径下是否存在torch_python.dll文件。注意:网速的原因可能会让下载不成功;不同的命令可能会让下