图像识别：卷积神经网络(CNN)的应用
【6月更文挑战第2天】卷积神经网络(CNN)是图像识别的得力工具，能识别物体、人脸等。广泛应用于安防、医疗和自动驾驶等领域。通过学习图像特征，CNN实现智能识别。示例代码展示了使用TensorFlow构建简单CNN识别MNIST手写数字。尽管实际应用更复杂，但CNN已显著改变生活，并将持续带来惊喜。
【YOLOv8改进】HAT(Hybrid Attention Transformer,)混合注意力机制 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO系列的改进方法和实战应用，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。提出的Hybrid Attention Transformer (HAT)结合通道注意力和窗口自注意力，激活更多像素以提升图像超分辨率效果。通过交叉窗口信息聚合和同任务预训练策略，HAT优化了Transformer在低级视觉任务中的性能。实验显示，HAT在图像超分辨率任务上显著优于现有方法。模型结构包含浅层和深层特征提取以及图像重建阶段。此外，提供了HAT模型的PyTorch实现代码。更多详细配置和任务说明可参考相关链接。
Python 潮流周刊#51：用 Python 绘制美观的图表
探索 Python 精彩：从 Streamlit 的交互式图表到 TensorFlow 的衰落，深入学习项目如 parlertts 和 FunClip，以及 Python 资源，包括 UXsim 交通模拟和 The-Python-Graph-Gallery。提升技能，紧跟 Python 周刊，打造竞争优势。[[1](https://xiaobot.net/p/python_weekly)] [[9](https://xiaobot.net/p/python_weekly)]
机器学习算法简介：从线性回归到深度学习
【5月更文挑战第30天】本文概述了6种基本机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林和深度学习。通过Python示例代码展示了如何使用Scikit-learn、statsmodels、TensorFlow库进行实现。这些算法在不同场景下各有优势，如线性回归处理连续值，逻辑回归用于二分类，决策树适用于规则提取，支持向量机最大化类别间隔，随机森林集成多个决策树提升性能，而深度学习利用神经网络解决复杂模式识别问题。理解并选择合适算法对提升模型效果至关重要。