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RSS订阅原创 本地大模型安装（Ollama）
在当今人工智能快速发展的时代，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、GPT-4等已成为研究和应用领域的热门话题。虽然云端服务提供了便捷的使用方式，但对于追求数据隐私、低延迟响应或特定定制需求的用户而言，本地部署大型语言模型成为了一个颇具吸引力的选择。本文将带你从零开始，逐步完成本地大模型的安装与配置。Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型。
2024-11-14 21:49:45
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原创 bert自然语言处理框架
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个基于Transformer的双向编码器表示模型，它通过预训练学习到了丰富的语言表示，并可以用于各种自然语言处理任务。模型结构：BERT基于Transformer的编码器部分，采用了多层自注意力机制和前馈神经网络。这种结构使得BERT能够同时考虑文本中的上下文信息，从而捕捉到更加丰富的语义特征。
2024-11-06 21:54:55
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原创 YOLOv4的网络架构解析
YOLOv4（You Only Look Once version 4）是一种先进的目标检测系统，由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao于2020年提出。在计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的技术，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等多个行业。
2024-11-05 12:33:09
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原创 YOLOv10的网络架构解析
YOLOv10作为YOLO系列的最新成员，在网络架构、优化策略和数据增强等方面进行了全面改进。其NMS-free训练的一致双重分配策略、整体效率-准确性驱动的模型设计以及探索大核卷积和部分自注意力模块等技术亮点，使得YOLOv10在实时目标检测领域取得了显著进展
2024-11-04 20:42:19
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原创 Yolo V4详解
Yolo V4作为Yolo系列算法的最新版本，凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，成为了目标检测领域的热门选择。本文详细介绍了Yolo V4的技术特点、应用场景以及性能指标等方面，希望能够为读者提供全面的了解和参考。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，Yolo V4将继续发挥其重要作用，为计算机视觉领域的发展做出更大的贡献。
2024-11-01 21:50:21
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原创 YOLO V2 网络构架解析
YOLO V2的成功不仅在于其技术上的创新，更在于其将目标检测问题转化为回归问题的核心思想，为后续的目标检测算法提供了重要的启示和借鉴
2024-10-31 21:53:29
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原创 图片处理datasets示例（COCO）
每个数据集都有其独特的价值和应用场景。选择合适的数据集对于项目的成功至关重要，它不仅决定了模型能学到什么，还直接影响到最终结果的准确性和泛化能力。
2024-10-28 22:16:47
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原创 人脸应用实例：性别年龄预测
在当今科技飞速发展的时代，人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。通过算法来识别人脸的特征，进而判断身份、年龄和性别，这一技术正逐步改变着我们的生活方式。今天，我们就来探讨一下基于深度学习的人脸应用实例——性别年龄预测。
2024-10-24 21:35:33
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原创 YOLO V3 网络构架解析
YOLO V3作为一种高效的目标检测算法，在实际应用中展现出了卓越的性能。其网络结构由特征提取网络、特征融合网络和检测头三部分组成，通过Darknet-53、FPN和多尺度预测等技术，实现了高效性和准确性的平衡。通过对YOLO V3网络结构的深入解析，我们可以更好地理解其工作原理，从而更好地应用这一强大的模型来解决实际问题
2024-10-23 17:01:58
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原创 Yolo系列 V1和V2的对比
YoloV1和YoloV2在目标检测领域都有着举足轻重的地位。YoloV1以其独特的设计理念，将目标检测任务转化为一个单一的回归问题，实现了端到端的训练，非常适合实时应用场景。然而，它也存在一些不足，比如对小目标的检测效果欠佳。YoloV2在YoloV1的基础上进行了多方面的改进，显著提升了检测性能和泛化能力。总的来说，YoloV1和YoloV2都是目标检测发展历程中的重要里程碑，它们的创新设计和高效性能为后续的目标检测算法提供了宝贵的经验和借鉴。
2024-10-22 21:59:44
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原创 Yolo目标检测：实时性与准确性的完美结合
Yolo算法的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。传统的目标检测算法，如R-CNN系列，通常采用两阶段（two-stage）的方法，即先生成候选区域，再对这些区域进行分类和边框修正。而Yolo则摒弃了这种复杂的方法，通过单个卷积神经网络同时预测图像中多个目标的边界框和类别概率。
2024-10-21 21:47:18
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原创 模型的部署：服务端与客户端建立连接（Flask）
服务端与客户端之间的有效连接是模型部署成功的关键。通过选择合适的部署架构、通信协议和优化策略，可以确保模型的推理请求能够高效、安全地进行。同时，完善的监控和日志机制能够帮助及时发现并解决问题，保障服务的稳定性和可靠性。希望本文能为你在模型部署过程中提供有价值的参考和指导。
2024-10-20 21:57:01
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原创 OpenCV之换脸技术：一场面部识别的奇妙之旅
在这个数字化与智能化并进的时代，图像处理技术日益成为连接现实与虚拟世界的桥梁。其中，换脸技术作为一项颇受欢迎且富有挑战性的应用，不仅让人惊叹于技术的魔力，更在娱乐、影视制作等领域展现了无限可能。今天，我们就来探索如何使用OpenCV这一强大的计算机视觉库，实现基础的换脸效果。
2024-10-18 21:21:34
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原创 人脸识别之疲劳检测
人脸识别技术在疲劳检测领域的应用，为道路行车安全提供了有力支持。通过实时监测驾驶员的面部特征，判断其是否处于疲劳状态，并及时发出预警信号，可以有效预防交通事故的发生。未来，随着技术的不断进步，我们有理由期待更加智能化、精准化的疲劳检测系统，为人们的出行安全保驾护航。
2024-10-17 21:45:21
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原创 项目分析：自然语言处理（语言情感分析）
语言情感分析作为自然语言处理的一个重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面，改变着人与信息的交互方式。随着技术的不断演进，我们有理由相信，未来的机器不仅能理解文字的字面意义，更能深刻感知并回应人类的情感需求，共同构建一个更加智能、和谐的社会。
2024-10-16 21:16:36
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原创 OpenCV人脸检测与识别：构建智能识别系统
OpenCV进行简单的人脸检测与识别。我们通过读取并预处理图像、准备训练数据、训练人脸识别模型、进行预测以及显示结果等步骤，实现了基本的人脸识别功能。
2024-10-15 21:45:39
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原创 使用OpenCV实现光流追踪
光流追踪是计算机视觉中一项重要的技术，它能够帮助我们理解图像中像素的运动。通过OpenCV库，我们可以方便地实现Lucas-Kanade光流追踪，并对视频中的特征点进行跟踪和可视化。希望本文和示例代码能够帮助你更好地理解光流追踪，并在实际项目中应用这一技术。
2024-10-14 21:54:19
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原创 opencv物体追踪，人脸识别案例分析
通过本文的案例分析，我们了解了如何使用OpenCV实现物体追踪和人脸识别功能。这些技术在实际应用中具有广泛的应用前景，如安全监控、人机交互等。希望本文能够为你提供有益的参考和启示。
2024-10-13 20:52:37
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原创 OpenCV摄像头OCR实现
在现代计算机视觉应用中，OCR（光学字符识别）技术已经变得非常普及。通过OCR技术，我们可以从图像中提取文本信息，并将其转换为可编辑的文本格式。本文将介绍如何使用OpenCV库和OCR技术实现摄像头OCR，即实时从摄像头捕捉的图像中识别文字。
2024-10-10 21:14:18
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原创 LSTM 长短期记忆网络：解锁时间序列数据的深层秘密
这个数据驱动的时代，理解和预测时间序列数据成为了许多领域的关键。从股票价格预测到天气模式分析，从自然语言处理到健康监测，时间序列数据无处不在，并且蕴含着丰富的信息。然而，传统的神经网络在处理这类数据时往往力不从心
2024-10-09 20:43:27
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原创 OpenCV背景建模：从基础到实践
OpenCV中的背景建模是一种在计算机视觉中常用的技术，主要用于从视频或图像序列中分离出前景（运动物体）和背景
2024-09-29 21:46:51
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原创 OpenCV透视变换：原理、应用与实现
在图像处理与计算机视觉领域，透视变换（Perspective Transformation）是一种强大的工具，它模拟了人眼或相机镜头观看三维空间物体时的透视效果，从而改变图像的视角和形状。本文将详细介绍透视变换的原理、应用场景以及如何使用OpenCV库来实现它。
2024-09-28 21:14:57
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原创 探索词向量的奥秘：自然语言处理的基石
词向量（Word Embeddings）无疑是一颗璀璨夺目的星辰，它不仅为文本数据的表示提供了全新的视角，更是推动了整个NLP领域向前迈出了一大步。今天，就让我们一同揭开词向量的神秘面纱，探索其在NLP中的重要作用和应用。
2024-09-26 22:04:43
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原创 ResNet残差网络：深度学习的里程碑
ResNet残差网络作为深度学习的里程碑之一，通过引入残差学习和残差块的设计，解决了深层网络训练中的梯度问题，并显著提高了模型的精度和训练速度。ResNet的成功不仅推动了深度学习领域的发展，也为后续的研究提供了宝贵的经验和启示
2024-09-25 20:32:29
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原创 数据增强：提升机器学习模型性能的利器
数据增强作为一种有效的技术手段，在提升机器学习模型性能方面发挥着重要作用。通过合理设计和应用数据增强策略，我们可以在一定程度上缓解数据集不足和过拟合等问题，从而训练出更加鲁棒和泛化能力更强的模型
2024-09-24 21:13:48
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原创 手写数字识别案例分析（torch，深度学习入门）
在人工智能和机器学习的广阔领域中，手写数字识别是一个经典的入门级问题，它不仅能够帮助我们理解深度学习的基本原理，还能作为实践编程和模型训练的良好起点。本文将带您踏上手写数字识别的深度学习之旅，从数据集介绍、模型构建到训练与评估，一步步深入探索。
2024-09-23 21:52:24
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原创 卷积神经网络（CNN）：深度学习中的视觉奇迹
在深度学习的广阔领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）无疑是处理图像和视频数据的一大利器。自20世纪90年代提出以来，CNN已经从简单的图像识别任务中脱颖而出，广泛应用于计算机视觉的各个领域，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、视频分析等。本文将带你深入了解CNN的基本原理、核心组件以及它在现实世界中的应用。
2024-09-22 21:47:00
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原创 探索损失函数：深度学习的灵魂工程师
在深度学习的广阔天地中，损失函数（Loss Function）扮演着至关重要的角色，它不仅是模型优化过程的指南针，更是衡量模型预测性能的关键标尺。本文将带您深入探索损失函数的奥秘，了解不同类型的损失函数及其应用场景，感受它们如何驱动着深度学习模型的进步与革新。
2024-09-18 21:35:58
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原创 PyTorch安装指南：轻松上手深度学习框架（CUDA）
在这个数据驱动的时代，深度学习已经成为解决复杂问题的重要手段之一。而PyTorch，作为最受欢迎的深度学习框架之一，因其易用性、灵活性和强大的社区支持而备受青睐。无论是初学者还是经验丰富的数据科学家，都能从PyTorch中找到适合自己的工具和资源
2024-09-13 21:37:35
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原创 OpenCV高阶操作
在图像处理与计算机视觉领域，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。
2024-09-11 21:35:56
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原创 opencv图像透视处理
在图像处理与计算机视觉领域，透视变换（Perspective Transformation）是一种重要的图像校正技术，它允许我们根据图像中已知的四个点（通常是矩形的四个角）和目标位置的四个点，将图像从一个视角映射到另一个视角。这种技术广泛应用于文档扫描、增强现实、图像拼接以及许多其他领域。本文将通过OpenCV这一强大的图像处理库，介绍如何执行图像的透视变换。
2024-09-10 20:37:07
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原创 模板匹配应用（opencv的妙用）
在图像处理领域，模板匹配是一种常用的技术，用于在一幅大图中寻找与给定模板最匹配的区域。OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，提供了cv2.matchTemplate()函数来实现模板匹配功能。本文将详细介绍OpenCV中的模板匹配技术，包括其原理、使用方法以及实际应用场景。
2024-09-09 21:28:08
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原创 数据处理与数据填充在Pandas中的应用
在数据分析和机器学习项目中，数据处理是至关重要的一步。Pandas作为Python中用于数据分析和操作的一个强大库，提供了丰富的功能来处理和清洗数据。本文将深入探讨Pandas在数据处理，特别是数据填充方面的应用。
2024-09-06 20:56:03
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原创 使用SVD（奇异值分解）进行降维的奇妙之旅
SVD是一种在信号处理、统计学、机器学习等多个领域广泛应用的数学方法。它将一个任意形状的矩阵分解为三个特定形状的矩阵的乘积：一个正交矩阵、一个对角矩阵（其元素称为奇异值）和另一个正交矩阵的转置。这种分解方式不仅揭示了矩阵的内部结构，还为我们提供了一种有效的降维手段。
2024-09-05 21:48:37
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原创 PCA数据降维技术详解
PCA通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系统中，使得任何投影的第一大方差在第一个坐标（称为主成分）上，第二大方差在第二个坐标上，依此类推。这样，数据的主要特征就被保留在了前几个主成分中，而后面的成分则包含了较少的信息，可以被忽略，从而实现数据降维
2024-09-05 21:36:20
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原创 opencv轮廓近似，模板匹配
在图像处理领域，轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术，它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配，并给出具体的代码示例。
2024-09-04 16:55:45
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原创 Opencv实现提取卡号（数字识别）
接下来，你可能会想要使用这些数字模板与输入图像中的数字进行匹配，以确定输入图像中每个数字的具体值。这通常涉及到模板匹配技术，如使用。库来解析命令行输入，确保用户提供了输入图像和模板图像的路径。函数读取模板图像的路径，并显示原始图像。自定义的myutils库。
2024-09-03 21:35:52
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