TensorFlow2 入门指南 | 18 keras.callbacks 回调使用方法
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Python代码中的if __name__ == ‘__main__‘的作用是什么？
要搞清楚这个问题，要知道以py作为后缀的Python代码文件，有两种使用方式，第一种方式是直接运行，另一种方式是作为模块被别的py文件导入。当采用第一种方式直接运行自身时，name__的值为__main；当采用第二种方式被别的模块导入时，其__name__的值为其文件名(通常也称为模块名);举例实测
5分钟NLP：快速实现NER的3个预训练库总结
在本文中，将介绍对文本数据执行 NER 的 3 种技术。这些技术将涉及预训练和定制训练的命名实体识别模型。
论文回顾：U2-Net，由U-Net组成的U-Net
在这篇文章中，我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。U²-Net基本上是由U-Net组成的U-Net。
太惊艳，用 Python 绘制谷爱凌的卡通动漫形象真棒啊
最近各大社交媒体可是被谷爱凌给刷屏了，就在2月8日上午，她在北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台比赛中获得冠军，以从未在赛场尝试过的高难度动作获得了全场最高分。不仅如此，谷爱凌在17岁时就已经拥有了六十多枚奖牌，仅在2021-2022赛季世界杯就获得了6金2银1铜共9枚奖牌。除了滑雪，还会钢琴、马术、芭蕾
英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验
英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验、笔记总结
2022年美赛数学建模E题分析——npp数据获取
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yolact推理环境搭建
下载地址：git clone https://github.com/dbolya/yolact.git安装环境:cd yolact，执行conda env create -f environment.yml下载模型权重：运行测试用例：python eval.py --trained_model=we
详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】
文章目录轻量级神经网络——MobileNetsMobileNetV1深度可分离卷积1、**深度卷积**✨✨✨2、**逐点卷积**✨✨✨参数量和计算量1、**标准卷积**2、**深度可分离卷积**✨✨✨MobileNetV1的网络结构及效果MobileNetV2Linear Bottlenecks✨✨
还在为模型加速推理发愁吗？不如看看这篇吧。手把手教你把pytorch模型转化为TensorRT，加速推理
文章目录摘要环境配置ONNX模型转化第一种推理写法第二种推理写法TensorRT模型转化动态推理静态推理摘要最近，学习了一些模型转化和加速推理的知识，本文是对学习成果的总结。对模型的转化，本文实现了pytorch模型转onnx模型和onnx转TensorRT，在转为TensorRT模型的过程中，实现
pandas在dataframe指定位置添加新的数据列、使用insert函数
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去除马赛克，有办法了 附运行教程
消除马赛克秒变高清人像，将模糊的照片秒变清晰。ai技术是越来越强悍了。但现在的ai技术，真的可以完全消除马赛克，百分百还原照片吗？其实，消除马赛克的算法 PULSE，在2年前就已经发布了。通过算法脑补出打码的地方，帮助我们还原照片。甚至脸上的毛孔、头发都能复原。发展到现在，消除马赛克的技术已经趋于成
可视化深度学习模型架构的6个常用的方法总结
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。本文将使用 Keras 和 PyTorch 构建一个简单的深度学习模型，然后使用不同的工具和技术可视化其架构。
混合密度网络（MDN）进行多元回归详解和代码示例
在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。
R语言sd函数计算数值标准差实战（Standard Deviation）
R语言sd函数计算数值标准差实战（Standard Deviation）目录R语言sd函数计算数值标准差实战（Standard Deviation）#基本语法#sd计算标准差#sd计算标准差数值包含NA的情况#sd函数应用于dataframe实战#基本语法sd(x)#sd计算标准差x <- c
2022美赛E题思路分析:用进行碳封存的林业
022 ICM问题E：用进行碳封存的林业背景正如我们所知，气候变化对生命构成了巨大的威胁。为了减轻气候变化的影响，我们需要采取严厉的行动，以减少大气中的温室气体的数量。仅仅是减少温室气体的排放是不够的。我们需要努力增加通过生物圈或机械手段隔离在大气中的二氧化碳储量。这个过程被称为碳封存。生物圈将植物
YOLOv5桌面应用开发（从零开始）
本此博客也是本人的第一篇文章，有写得不好的地方希望大家多多指点！废话不多说直接上干货；本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）(1)yolov5的训练(2)yolov5的界面开发(Pyqt5)(3)将整个项目打包成EXE一.yolov
使用折外预测（oof）评估模型的泛化性能和构建集成模型
折外预测在机器学习中发挥着重要作用，可以提高模型的泛化性能。
Deep Interest Evolution Network(DIEN)专题3:代码解析之模型训练和模型结构
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