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深度学习在图像识别中的应用与挑战移动应用开发的未来：跨平台框架与原生操作系统的融合

深度学习技术已经成为推动计算机视觉进步的关键因素之一。特别是在图像识别任务中，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习模型取得了令人瞩目的成就。这些模型能够自动提取复杂特征，有效提高了图像分类、目标检测和语义分割等任务的性能。图像分类是最基本的计算机视觉任务之一。传统的机器学习方法依赖于手工设计的...

【深度学习】Tensorflow、MindSpore框架介绍及张量算子操作实战（超详细附源码）

一、Tensorflow、MindSporeGoogle公司于2015年开源了深度学习框架TensorFlow，推动了深度学习的发展，得到了广泛应用，用户数量庞大。华为公司于2020年开源了自己的深度学习框架MindSpore，现处于快速发展中。TensorFlow2深度学习框架支持CPU、GPU和...

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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深度学习Pytorch框架Tensor张量

Tensor的裁剪运算对Tensor中的元素进行范围过滤常用于梯度裁剪（gradient clipping），即在发生梯度离散或者梯度爆炸时对梯度的处理torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor：将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,...

Python垃圾识别系统，TensorFlow+Django网页框架+深度学习模型+卷积网络【完整代码】

一、介绍垃圾识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django，开发网页端操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。二、效果展示三、演示视频+代码视频+...

深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解

深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解 1.XLNet：Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understan...

看这里，使用docker部署图深度学习框架GraphLearn使用说明

看这里，使用docker部署图深度学习框架GraphLearn使用说明最近几年，图深度学习(Graph DNN) 火的如火如荼，图以其强大的关系建模能力和可解释能力，逐步在Embedding 算法设计技术中展露头角。在以前的两篇文章 graphSage还是HAN ？吐血力作综述Graph E...

神工鬼斧惟肖惟妙，M1 mac系统深度学习框架Pytorch的二次元动漫动画风格迁移滤镜AnimeGANv2+Ffmpeg(图片+视频)快速实践

前段时间，业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本，一时间街谈巷议，风头无两。提起二次元，目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端，其内置的一款动画转换滤镜“变身漫画”，能够让用户在直播中，把自己的实际外貌转换为二次元“画风”。对于二次元粉丝来说，“打破次元壁，变身纸片人”...

金玉良缘易配而木石前盟难得|M1 Mac os(Apple Silicon)天生一对Python3开发环境搭建(集成深度学习框架Tensorflow/Pytorch)

笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了，俗话说得好，但闻新人笑，不见旧人哭，Intel mac早已被束之高阁，而M1 mac已经不能用真香来形容了，简直就是“香透满堂金玉彩，扇遮半面桃花开！”，轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘，别说996了，就是007，我们也能安之若素，也可以笑慰平生。好了，日常吹...

《深度学习框架实战-Tensorflow》电子版地址

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【MindSpore深度学习框架】MindSpore中的Cell模块

欢迎回到MindSpore神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过MindSpore来讲解下该框架中的Cell模块。废话不多说，我们开始吧。一、概述MindSpore的Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。当用户需要自定义网络时，需要继承Cell类，并重写__init__方法和con...

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更新时间 2024-05-04 14:25:43

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