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13小时前
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深度学习工具和框架详细指南:PyTorch、TensorFlow、Keras
在深度学习的世界中,PyTorch、TensorFlow和Keras是最受欢迎的工具和框架,它们为研究者和开发者提供了强大且易于使用的接口。在本文中,我们将深入探索这三个框架,涵盖如何用它们实现经典深度学习模型,并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。
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13小时前
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机器学习中的图像处理与计算机视觉
在现代计算机科学中,图像处理和计算机视觉已成为最活跃的研究领域之一,这得益于机器学习和深度学习的发展。本文将深入探讨图像处理与计算机视觉的基础概念、常见应用、关键技术、常用工具,以及在这些领域中的代码示例。通过本篇文章,我们将了解如何从头开始构建一个简单的计算机视觉系统,并探索这些技术背后的原理。
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6天前
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基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
DGL(0.8.x) 技术点分析
DGL是由Amazon发布的图神经网络开源库,支持TensorFlow、PyTorch和MXNet。DGL采用消息传递范式进行图计算,包括边上计算、消息函数、点上计算、聚合与更新函数等。其架构分为顶层业务抽象、Backend多后端适配、Platform高效计算适配以及C++性能敏感功能层,确保高效、灵活的图神经网络开发。
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8天前
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RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA,轻量化注意力模块 提高模型效率
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