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探索Python在数据科学中的应用：从数据处理到深度学习

在当今的数字时代，数据科学已经成为了一个不可或缺的领域，而Python则是这一领域中最受欢迎的编程语言之一。Python之所以在数据科学家中广受欢迎，归功于它的简洁语法、强大的库支持、以及它在数据处理、机器学习和深度学习等方面的广泛应用。数据收集与处理数据科学项目的第一步通常是数据收集。Python...

基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战应用---深度学习分割模型UNET的实践部署

# 工业视觉在生产和制造中扮演着关键角色，而缺陷检测则是确保产品质量和生产效率的重要环节。工业视觉的前景与发展在于其在生产制造领域的关键作用，尤其是在少样本缺陷检测方面，借助AidLux技术和深度学习分割模型UNET的实践应用，深度学习分割模型UNET的实践部署变得至关重要。 1.质量优化与成本降低...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习与自动驾驶

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应用于激流检测和定位的可解释深度学习

离岸流是一种强大的局部水流，沿着海岸移动并远离海岸。最近的研究表明，离岸流造成的溺水仍然是海滩安全的主要威胁。在决定指定巡逻区域的位置时，识别离岸流对于救生员来说很重要。当救生员不在巡逻时，公众在决定去哪里游泳时也需要信息。在这里，新西兰国立水与大气研究所 (NIWA)的研究人员提出了一种人工智能 ...

领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)（下）

3D点云建模和分割设计用于处理3D道路点云的方法通常有两个阶段的流程[34,68] :将观察到的3D道路点云插值成显式的几何模型(通常是平面或二次表面) ；通过将其与插值几何模式进行比较来分割观察到的3D道路点云。下表总结了3D点云建模和分割中最具代表性的算法。以[34]为例，利用最小二乘拟合将二次...

领域最全 | 计算机视觉算法在路面坑洼检测中的应用综述(基于2D图像/3D LiDAR/深度学习)（上）

摘要计算机视觉算法在3D道路成像和路面坑洼检测中的应用已有二十多年的历史。尽管如此，目前还缺乏有关最先进(SoTA)的计算机视觉技术的系统调研文章，尤其是为解决这些问题而开发的深度学习模型。本文首先介绍了用于2D和3D道路数据采集的传感系统，包括摄像机、激光扫描仪和微软Kinect。随后，对 SoT...

循环神经网络应用|深度学习（李宏毅）（六）

一、Many to one情感分析存在许多有标签的句子，将这些句子使用RNN读一遍，然后取RNN的最后一个输出作为预测情感的结果进行分类。关键词提取使用RNN将多篇带有关键词标签的文章读一遍，然后把最后一个输出拿出来做attention，然后将结果放到前馈网络中去，最后输出文章的关键词。二、...

为什么docker部署的flask应用(跑深度学习小模型) 会502呢？

为什么docker部署的flask应用(跑深度学习模型) 会502呢？发请求，postman到十秒就直接返回了502，但是能看到模型还在跑。本地测试又是能正常返回的，不知道为什么，怎么解决呢？为什么到服务器上就502了？

AI在汽车中的应用：实用深度学习

深度学习的“深度”层面源于输入层和输出层之间实现的隐含层数目，隐含层利用数学方法处理（筛选/卷积）各层之间的数据，从而得出最终结果。在视觉系统中，深度（vs.宽度）网络倾向于利用已识别的特征，通过构建更深的网络最终来实现更通用的识别。这些多层的优点是各种抽象层次的学习特征。在未来的某个时候，人们必...

AI从业者需要应用的10种深度学习方法（下）

6-批量归一化当然，包括深度网络在内的神经网络需要仔细调整权重初始化和学习参数。批量归一化有助于让中国过程更简单一点。权重问题： · 无论那种权重的初始化，随机还是凭经验选择，它们都和学习权重差别很大。考虑一个小批量数据集，...

PHP在机器学习上的应用及云深度学习平台的架构设计与实现

TensorFlow技术社区创建者李嘉璇在2017PHP全球开发者大会上做了主题为《PHP在机器学习上的应用及云深度学习平台的架构设计与实现》的演讲，就机器学习与深度学习的应用，PHP对机器学习的支持及对神经网络的实现，云深度学习平台架构与设计，从Google Cloud Machine Lea...

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更新时间 2024-02-03 14:12:24

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