【torch.argmax与torch.max详解】
方式一，即不指定dim时，默认将张量展开成一维张量，然后返回对应的下标；方式二，即指定dim时，沿着指定的dim维进行选择，输出结果由剩下的维度组成，比如原始维度为H,W，若指定dim=0（即H维),则输出结果由W个元素构成；2）如果有多个最大值则返回第一个最大值的下标；3）返回torch.max函
Vision Transformer和MLP-Mixer联系和对比
本文的主要目标是说明MLP-Mixer和ViT实际上是一个模型类，尽管它们在表面上看起来不同。
嵌入式软件编程模式
这里讨论的编程模式主要针对没有操作系统的嵌入式软件运行环境，在这种情况下，CPU的全部算力可以分配到和应用相关的计算，不需要额外执行IO资源状态、内存清理、调度等软件操作系统的管理任务，因此运行效率和内存使用效率会更高，但付出的代价是需要手动管理任务并发、IO状态检查、资源共享等，对开发者有更高的要
NumPy数据分析基础：ndarray数组运算基本操作及切片索引迭代
作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起
《计算机视觉基础知识蓝皮书》第2篇 深度学习基础
深度学习基础知识精讲
【深度学习100例】—— 利用pytorch长短期记忆网络LSTM实现股票预测分析 | 第5例
长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，目前比较流行。LSTM主要就是加入了三个门控：第一个开关遗忘门：负责控制继续保存长期状态c；第二个开关输入门：负责控制把即时状态输入到长
【python-Unet】计算机视觉~舌象舌头图片分割~机器学习
舌象数据集包含舌象原图以及分割完成的二元图，共979*2张，示例图片如下：U-Net是一个优秀的语义分割模型，在中e诊中U-Net共三部分，分别是主干特征提取部分、加强特征提取部分、预测部分。利用主干特征提取部分获得5个初步有效的特征层，之后通过加强特征提取部分对上述获取到的5个有效特征层进行上采样
Opencv项目实战：11 使用Opencv高亮显示文本检测
《Opencv项目实战：11 使用Opencv高亮显示文本检测》假如我们已经有了一个经过文字高亮的图片，我们想提取其中的文字，让我们可以快速的找到重点，并将其中的内容存入.csv文件当中。
Java / Tensorflow - API 调用 pb 模型使用 GPU 推理
Java x Tensorflow x GPU 使用与踩坑指南。
炫酷的花式滑块滑动无缝切换特效
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MindSpore安装教程
MindSpore说明：（非常实用）MindSpore：新一代AI开源计算框架。创新编程范式，AI科学家和工程师更易使用，便于开放式创新；该计算框架可满足终端、边缘计算、云全场景需求，能更好保护数据隐私；可开源，形成广阔应用生态。2020年3月28日，华为在开发者大会2020上宣布，全场景AI计算框
Nature子刊：一个从大脑结构中识别阿尔茨海默病维度表征的深度学习框架
脑部疾病的异质性是精准诊断/预后的一个挑战。作者描述并验证了一种名为Smile-GAN（SeMI-supervised cLustEring-Generative Adversarial Network），的半监督深度聚类方法，它研究了与正常大脑结构对比的神经解剖学异质性，从而通过神经影像特征识别疾
【深度学习100例】—— 使用PyTorch实现验证码识别 | 第4例
这里我们需要重写DataSet类，加载我们的验证码数据和label标签文件。# 加载数据集，自己重写DataSet类 class dataset(Dataset) : # root_dir为数据目录，label_file，为标签文件 def __init__(self , root_dir , la
【国庆特辑文章】时间序列~动态时间规整(Dynamic Time Wraping)
解决的问题：测量两端时间序列的相似性
【XGBoost】第 7 章：使用 XGBoost 发现系外行星
在本章中，您将穿越星星，尝试以为向导发现系外行星。本章的原因是双重的。首先是使用 XGBoost 在自上而下的研究中获得实践非常重要，因为出于所有实际目的，这就是您通常使用 XGBoost 所做的事情。尽管您可能无法自己发现带有 XGBoost 的系外行星，但您在此处实施的策略（包括选择正确的评分指
softmax回归与交叉熵损失
回归与分类是机器学习中的两个主要问题，二者有着紧密的联系，但又有所不同。在一个预测任务中，回归问题解决的是多少的问题，如房价预测问题，而分类问题用来解决是什么的问题，如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础，给定一个样本特征，模型针对每一个分类都返回一个概率，于是可以认为概率最大的类别就是模型给出
深度学习模型理解-CNN-手写数据字代码
图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。非严格意义上来讲，下图中红框框起来的部分便可以理解为一个滤波器，即带着一组固定权重的神
人工智能算法一&逻辑回归
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