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RSS订阅原创 NLP基础
自然语言处理（NLP）的主要目的是让计算机能够理解、解释和生成人类语言的数据。NLP的应用方向包括：——对于给定的文本输入，在给定的选项范围内分析文本的情绪是正面还是负面的；——对于给定的文本输入，在给定的选项范围内对文本进行二分类或多分类；——搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务等等2.自然语言转换（NLT）：机器翻译；非抽取式阅读理解；文本风格转换；语音识别。
2025-08-12 13:50:05
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原创 yolov2
yolov2使用了Dimension Clusters 的操作初始化锚框的尺寸。开始时，作者设置的锚框尺寸是人为设置的，后来使用Dimension Clusters的方法生成锚框尺寸，能够更好地辅助模型训练。Dimension Clusters生成锚框使用的是k-means聚类，但与传统的聚类方法不同的是，传统的k-means聚类使用的是欧几里得距离，而Dimension Clusters中使用的是IOU距离，即d = 1-IOU。
2025-08-11 19:06:54
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原创 yolov1
yolov1的模型是借鉴了GoogleNet模型，注意：是借鉴，不是使用的GoogleNet模型yolo是一种单阶段的目标检测网络，它的全名为为什么说yolo是单阶段的检测网络呢？yolo是将整张图作为网络的输入，仅仅通过一个神经网络（卷积层）就得到边界框的位置及其所属的类别。yolo的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，yolov1的整个过程就包括以下三部分：resize image：将输入图像调整为满足神经网络的尺寸。
2025-08-04 20:08:54
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原创 全连接神经网络（2）
Dataset是一个抽象类，是所有自定义数据集应该继承的基类。它定义了数据集必须实现的方法。必须实现的方法__len__: 返回数据集的大小: 支持整数索引，返回对应的样本是Dataset的一个简单实现，它封装了张量数据，适用于数据已经是张量形式的情况。特点简单快捷：当数据已经是张量形式时，无需自定义Dataset类多张量支持：可以接受多个张量作为输入，按顺序返回索引一致：所有张量的第一个维度必须相同，表示样本数量。
2025-07-24 20:22:17
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原创 全连接神经网络（1）
传统机器学习算法依赖人工设计特征、提取特征，而深度学习依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式，从大量数据中学习特征，这也是深度学习被看做黑盒子、可解释性差的原因。随着算力的提升，深度学习可以处理图像，文本，音频，视频等各种内容，主要应用领域有：图像处理：分类、目标检测、图像分割（语义分割）自然语言处理：LLM、NLP、Transformer语音识别：对话机器人、智能客服（语音+NLP）自动驾驶：语义分割（行人、车辆、实线等）LLM：大Large语言Language模型Model。
2025-07-17 20:11:17
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原创 pytorch-自动微分
Torch中一切皆为张量，属性requires_grad决定是否对其进行梯度计算。默认是 False，如需计算梯度则设置为True。torch.autograd通过创建一个动态计算图来跟踪张量的操作，每个张量是计算图中的一个节点，节点之间的操作构成图的边。在 PyTorch 中，当张量的 requires_grad=True 时，PyTorch 会自动跟踪与该张量相关的所有操作，并构建计算图。每个操作都会生成一个新的张量，并记录其依赖关系。当设置为True。
2025-07-15 20:15:25
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原创 OpenCV-Python 插值方法
这里只详细介绍前三种插值方法的原理。在图像处理和计算机图形学中，插值（Interpolation）是一种通过已知数据点之间的推断或估计来获取新数据点的方法。它在图像处理中常用于处理图像的放大、缩小、旋转、变形等操作，以及处理图像中的像素值。图像插值算法是为了解决图像缩放或者旋转等操作时，由于像素之间的间隔不一致而导致的信息丢失和图像质量下降的问题。当我们对图像进行缩放或旋转等操作时，需要在新的像素位置上计算出对应的像素值，而插值算法的作用就是插值方法使用就是在仿射变换等函数使用时。
2025-04-26 19:52:15
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原创 OpenCV-Python 图像基础
每个像素存储着图像的颜色、亮度和其他特征。一系列像素组合到一起就形成了完整的图像，在计算机中，图像以像素的形式存在并采用二进制格式进行存储。根据图像的颜色不同，每个像素可以用不同的二进制数表示。opencv中常用的是8位图像,大多数彩色和灰度图像使用8位表示每个通道的像素值，在计算机中，RGB三种颜色被称为RGB三通道，每个通道的取值都是0-255，根据这三个通道存储的像素值，来对应不同的颜色。其中。
2025-04-14 16:30:42
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原创 NumPy、Matplotlib、Pandas知识点
1、NumPy的ndarray对象可以用来创建多维数组2、NumPy可以对数组进行高效的数学运算3、NumPy数组与python列表的区别：（1）NumPy数组是同质数据类型，而python列表是异质数据类型（2）print出来的结果不一样，NumPy数组打印出来的元素以“ ”空格为间隔符，而python列表的元素以“，”为间隔符。
2025-03-31 18:23:29
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原创 数据结构（python）
数据结构是计算机科学中的一个核心概念，它是指数据的组织、管理和存储方式，以及数据元素之间的关系。数据结构通常用于允许高效的数据插入、删除和搜索操作。：数组、链表、栈、队列等。：树、二叉树、堆、图等。：哈希表。：B树、B+树等。
2025-02-11 19:08:56
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原创 pandas知识点
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。
2025-02-07 20:21:44
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原创 Matplotlib 库
Matplotlib 库：是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像，它使用简单、代码清晰易懂。
2025-02-06 20:11:29
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原创 NumPy知识点
1）NumPy是python的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组2）NumPy的ndarray对象可以用来构建多维数组3）NumPy 提供了线性代数，以及随机数生成的内置函数。
2025-02-05 00:16:41
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空空如也
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