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① 【艾思科蓝】机器学习框架终极指南:PyTorch vs TensorFlow vs Keras vs Scikit-learn(小周不想卷:[博客] [成就])
[质量分:95;难度等级:未知;新鲜技术:100]
摘要:它最初是为机器学习和深度神经网络的研究和生产而设计的,但随着时间的推移,它已经成为一个功能强大的框架,适用于各种机器学习任务,包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习。PyTorch提供了两个高级功能:强大的GPU加速和张量计算,具有动态计算图的功能。
② 自动驾驶核心技术:感知融合、规划决策、控制执行(biaobiao_hust:[博客] [成就])
[质量分:95;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:简单来说,实现自动驾驶需要解决三个核心问题:“我在哪?我要去哪?我该如何去?”能完整解决这三个问题就是真正的自动驾驶。目前,自动驾驶汽车关键技术主要包括环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X以及自动驾驶汽车测试与验证技术等。
③ 数据处理和分析之分类算法:支持向量机(SVM):统计学基础(kkchenkx:[博客] [成就])
[质量分:94;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是找到一个超平面,使得两类数据在该超平面上的投影间隔最大化。这个超平面被称为最大间隔超平面,它能够有效地将数据分类。
④ 【AI学习】Mamba学习(二):线性注意力(bylander:[博客] [成就])
[质量分:92;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:关于线性注意力,已经有大量的文章,这里直接引用。
⑤ 如何用深度神经网络预测潜在消费者(深度学习实战训练营:[博客] [成就])
[质量分:92;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:本项目采用的是模型,其结构结合了FM(因子分解机)与深度神经网络(DNN),实现了低阶与高阶特征交互的有效建模。
⑥ RK3568平台(opencv篇)opencv处理图像(嵌入式_笔记:[博客] [成就])
[质量分:91;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:dsize:缩放后的图像大小;cv2.copyMakeBorder()函数功能: 扩充原图的边缘,将图像变大,然后以外插方式自动填充图像边界,该函数最重要的功能 就是为了处理边界。第一张图像,展示的是创建出来的黑色图,第二张图像是画线完成的图像。
⑦ Python深度学习:从神经网络到循环神经网络(Switch616:[博客] [成就])
[质量分:91;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:架构通过增加卷积层的深度来提升模型性能,VGG网络中的卷积层都是3x3卷积核,具有相同的结构,这种统一的设计使得网络易于扩展。RNN及其变种在时间序列和文本数据的处理上展现了卓越的能力,通过调整网络结构,可以实现不同复杂度的任务需求。
⑧ 【pytorch】范数的计算(栏杆拍遍看吴钩:[博客] [成就])
[质量分:91;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:对于一个向量 ( \mathbf{x} = (x_1, x_2, \ldots, x_n) ),其曼哈顿范数(L1范数)定义为:1 = \sum。
⑨ 论文ai降重会被格子达检测出来吗(aixhitinoin:[博客] [成就])
[质量分:89;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:如此一来,“论文AI降重会被格子达检测出来吗?”这个问题并没有绝对的答案,但它提醒我们要正视AI技术的应用边界以及维护学术诚信的重要性。无论是在校生还是科研工作者,都应当坚持诚实守信的原则,努力提升自身的写作水平,这样才能真正实现自我价值的最大化。
⑩ 回归涉及的函数(请你喝好果汁641:[博客] [成就])
[质量分:89;难度等级:未知;新鲜技术:99]
摘要:Matplotlib 提供了多种预定义的样式,可以通过查看可用的样式列表。'default': 默认样式。'ggplot': 模仿 ggplot2(R 语言的数据可视化包)的风格。'seaborn'