各种Python包的CUDA/cuDNN需求详细列表
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各种Python包的CUDA/cuDNN需求详细列表
一、深度学习框架类 ✅不需要手动安装CUDA/cuDNN的包 包名 用途 安装命令 说明 torch PyTorch深度学习框架 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https:/
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本地可下载生成式AI模型
🗂️ 本地可下载AI模型完整表格 类别 模型名称 文件格式 大小 下载地址 中文支持 最小显存 推荐用途 📝 文本生成 Llama 3 8B Instruct .safetensors 15GB huggingface.co/me
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机器人学(Robotics)学习大纲
学习阶段 核心模块 知识点(含 2024-2025 最新技术) 学习网站(含有效网址) GitHub 项目地址 学习视频网站(含有效网址) 基础奠基阶段(3-4 个月) 数学与物理基础 1. 核心数学:线性代数(矩阵运算、齐次坐标、特征值分解、张量
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生成式AI(Generative AI)学习大纲
生成式AI(Generative AI)学习大纲(Excel 适配版,含 2024-2025 最新技术与全量资源) 学习阶段 核心模块 知识点(含 2024-2025 最新技术) 学习网站(含有效网址) GitHub 项目地址 学习视频网站(含有效网
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自然语言处理(NLP)学习大纲
学习阶段 核心模块 知识点(含 2024-2025 最新技术) 学习网站(含有效网址) GitHub 项目地址 学习视频网站(含有效网址) 基础奠基阶段(2-3 个月) 数学与编程基础 1. 核心数学:线性代数(矩阵运算、特征分解)、概率论(贝叶斯
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计算机视觉(CV)学习大纲
计算机视觉(CV)学习大纲(Excel 适配版,含最新技术与全量资源) 学习阶段 核心模块 知识点(含 2024-2025 最新技术) 学习网站(含有效网址) GitHub 项目地址 学习视频网站(含有效网址) 基础奠基阶段(2-3 个月) 数学与编
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人工智能学习大纲(Excel适配版,含最新算法与有效资源)
人工智能学习大纲(Excel适配版,含最新算法与有效资源) 学习阶段 模块 知识点(含2024-2025最新算法) 学习网站(含有效网址) GitHub项目地址 学习视频网站(含有效网址) 基础预备阶段(1-2个月) 数学基础 线性代数:向量、矩阵运
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AI 驱动的全栈代码生成工具
一、Cursor(免费版) 下载地址: 官网:https://www.cursor.com/(支持 Windows、macOS、Linux 系统,直接下载对应安装包即可) 安装步骤: 进入官网,点击「Download Now」,根据系统选择版本(如
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CUDA、cuDNN 及显卡驱动:完整安装教程与验证方法
一、各组件核心用途 1. NVIDIA 显卡驱动 本质:连接操作系统与 NVIDIA 显卡的桥梁程序 核心用途: 使操作系统能够识别和控制 NVIDIA 显卡 提供显卡硬件加速能力(图形渲染、视频解码等) 为 CUDA 提供底层硬件支持,是 CUDA
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OCR识别之easyocr
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OCR识别之easyocr
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opencv之特征检测
import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt class FeatureDetectionAndDescription: def __init__(
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opencv之图像变换
import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class ImageProcessing: def __init__(self, image_path): s
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opencv之直方图处理
import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot as plt class HistogramProc
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opencv轮廓处理功能
import cv2 as cv import numpy as np class ContourProcessing: def __init__(self, image_path): self.image_path = image_path se
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OpenCV图像处理类
import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt class OpenCVImageProcessing: def __init__(self):
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OpenCV图像操作类
import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt class OpenCVOps: def __init__(self): pass de
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OpenCV功能封装类-1
import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt class OpenCVFunctions: def __init__(self): pas
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python中的opencv基础-1
import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt ############################基础#####################
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卷积神经网络
在当今人工智能的浪潮中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功,极大地推动了人工智能技术的发展。
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朴素贝叶斯算法:原理、用途、代码实现与应用实例
在机器学习和数据挖掘领域,朴素贝叶斯算法是一种经典且广泛应用的分类算法。它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设,以其简单高效的特点在众多领域中展现出了出色的分类性能。从文本分类到疾病诊断,从垃圾邮件过滤到情感分析,朴素贝叶斯算法都有着广泛的应用,成为了解决分类问题的有力工具。
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