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YOLO（You Only Look Once）改进的消融实验（Ablation Study）是一种通过逐步去除或修改模型中某些组件，来研究这些组件对整体性能的贡献的方法。消融实验有助于验证不同改进是否有效，并为后续优化提供依据。
2025-11-24 13:44:06
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原创 YOLOv11改进消融实验辅导
YOLO（You Only Look Once）改进的消融实验（Ablation Study）通常是通过逐步去除或修改网络的不同部分，来评估每个模块或改进对模型性能的贡献。这种方法帮助研究人员理解不同组件对整体性能的影响，并指导模型设计的优化。通过这些消融实验，可以逐步分析每个改进对YOLO模型性能的贡献，从而优化模型架构、训练策略和推理过程。
2025-11-24 13:40:44
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原创 基于深度学习的金枪鱼各类别目标检测：论文实验
它通过区域提议网络（RPN）生成候选框，并进行更精细的目标检测，非常适合用于对图像中的目标进行精准的分类和定位。通过使用预训练的模型（如在COCO或ImageNet上训练好的模型），你可以在金枪鱼数据集上进行微调，减少训练时间，提高训练效率。如今，深度学习已成为目标检测领域的主流技术，它如何帮助我们精确分类金枪鱼的种类，提升渔业生产效率？如何精准、高效地识别和分类金枪鱼的种类，进而提高捕捞精准度，降低误捕率，是当今渔业科技发展的重要课题。，通过大规模数据训练，不仅提升了金枪鱼目标识别的精度，还能够应对。
2025-11-19 08:45:00
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原创 基于深度学习的金枪鱼各类别目标检测
在论文中，你可以对比不同深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN、RetinaNet）的优缺点，探讨其在金枪鱼目标检测中的表现，并结合优化方法（如数据增强、损失函数调整等），提升模型的检测精度和速度。为了提高检测效果，可以通过数据增强技术（如旋转、裁剪、变换等）增加数据的多样性，确保模型在面对实际环境时的。来处理样本不均衡问题，能够更加准确地检测到金枪鱼的不同类别，尤其在数据较为稀缺的情况下，表现尤为突出。的深度学习技术，快速、准确地识别出金枪鱼的各个类别，成为当前技术研究的重要方向。
2025-11-18 08:45:00
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原创 基于RT-DETR的电力设备过热故障红外图像检测：AI技术引领电力安全新革命！
根据实验结果，分析RT-DETR在电力设备过热故障检测中的应用优势，探讨其面临的挑战，并结合最新研究动态提出改进方法。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，RT-DETR在目标检测的速度和准确性上都有了显著的提升，尤其在复杂环境中的表现尤为突出。分析，RT-DETR能够准确识别设备的温度异常变化，及时发现过热故障点，为设备安全管理提供强有力的支持。，传统方法难以检测，而RT-DETR能够自动从图像中提取细节信息，保证高精度的故障识别，避免漏判。使其能够在复杂的红外图像中，精准识别出设备表面微小的温度变化。
2025-11-18 08:30:00
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原创 Scopus期刊发表难度怎么样？
要在Scopus收录的期刊上发表，首先需要选择一个符合自己研究方向的期刊。Scopus收录的期刊一般都具有较高的学术影响力，因此投稿的竞争压力非常大。很多领域的研究人员都希望将论文发表在这些期刊上，因此你的论文需要具备。即使初稿通过了评审，期刊编辑部通常会要求作者根据审稿人的反馈进行修改。这个过程可能需要时间，并且对于一些复杂的研究领域来说，修改和完善可能是一个长时间、反复进行的过程。制度，即你提交的论文会经过多位该领域专家的评审。评审通过的标准通常非常严格，如果有任何不足，论文可能会被。
2025-11-17 17:37:36
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原创 基于RT-DETR的电力设备过热故障红外图像检测辅导
对于老师和学生而言，如何在实验中应用RT-DETR来进行电力设备的过热故障检测是关键。在检测过程中，RT-DETR不仅能实时定位过热区域，还能基于图像中的。然而，单凭传统图像处理技术，难以应对复杂的环境背景、温度干扰和设备自身的热量分布。根据实验结果，撰写论文，分析基于RT-DETR技术的电力设备过热故障检测系统的。中提取关键特征，迅速定位故障点，极大提高了故障检测的实时性和准确性。的技术提前发现电力设备的过热隐患，已成为当前研究的热点之一。，能够有效捕捉图像中的细节信息，提升故障检测的精确度和效率。
2025-11-17 14:20:17
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原创 基于RT-DETR的电力设备过热故障红外图像检测
这一技术不仅提高了故障检测的精度与效率，也为电力设备的安全运行提供了强有力的保障。地检测出电力设备的过热故障，无论是设备表面的微小温度异常，还是大规模电力系统中的局部过热，RT-DETR都能够提供及时的预警。对于电力设备的红外图像，实时检测至关重要，因为过热故障往往会迅速发展，及时的预警能够避免设备损坏甚至更严重的事故。这种高效、精确的检测方法，不仅提高了电力设备的维护效率，也极大地降低了由于设备过热引发的安全风险。传统的过热故障检测需要人工干预，而RT-DETR通过训练模型，能够自动完成图像的。
2025-11-17 14:18:14
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原创 基于RT-DETR的电力设备过热故障红外图像检测
RT-DETR的引入，改变了传统图像识别方法的局限，使得电力设备过热故障的检测更加高效与智能。电力设备的过热故障一直是电力系统中的重大安全隐患，不仅可能导致设备损坏，还可能引发火灾等严重事故。尤其是对于高压电器、变压器、电缆等设备的检测，红外图像能够在设备过热发生之前捕捉到微小的温度变化，从而提前发现隐患，防止事故发生。使用训练好的模型对测试集进行推理，评估模型的检测精度、召回率等指标，并通过热图分析，准确地识别设备过热的区域。的电力设备过热故障红外图像检测技术，正为电力设备的。，始终是技术研发的难题。
2025-11-17 14:12:30
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原创 X00238-非GNSS无人机RGB图像卫星图像视觉定位python
在GNSS信号弱或无法获取的环境中，RGB图像和卫星图像的结合能实现精准的视觉定位，让无人机在复杂环境中依然能够“导航自如”。实时处理RGB图像和卫星图像需要强大的计算能力，如何提高算法的计算效率，使其能够在无人机飞行中实时执行，是技术突破的关键。通过无人机拍摄的RGB图像，借助图像处理技术，从中提取特征点和特征描述子，进而与已知的卫星图像进行。通过图像配准，RGB图像与卫星图像结合，可以进一步提升定位精度，尤其是在GNSS信号失效的环境下。的传感器，能够通过图像的特征点、纹理和颜色等信息进行环境的识别。
2025-11-17 09:15:00
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原创 非GNSS无人机RGB图像卫星图像视觉定位python
与GNSS设备相比，RGB摄像头和卫星图像的获取成本相对较低，且RGB图像数据处理设备普及，适用范围广泛。未来，如何将RGB图像、卫星图像、激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）等多种传感器的数据进行有效融合，是提升无人机定位精度的关键。的前沿技术，不仅可以为你带来强有力的实验支持，还能让你的论文站在技术的最前沿，探索无人机智能导航的新视野！RGB图像的质量在不同的光照条件下可能会发生较大变化，这对定位算法的准确性提出了更高的要求。，视觉定位都能提供强有力的支持，弥补GNSS定位的不足，尤其在。
2025-11-17 00:30:00
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原创 煤矿传送带异物检测：深度学习如何提升煤矿安全？
利用高清摄像头、红外传感器等设备，采集煤矿传送带的图像数据，并通过预处理（如去噪、图像增强等）来提高图像质量，为后续的深度学习模型提供更清晰的输入。深度学习模型能够通过对大量煤矿图像的训练，学习到煤块的特征，并在各种光照、角度下准确识别出大煤块，从而避免传送带堵塞和设备损坏。可能会卡住传送带，导致生产中断或设备损坏，深度学习能够通过高效的图像处理技术，准确检测出锚杆上的杂物，确保及时排除隐患。等异物，迅速定位并发出警报。因此，如何高效准确地检测煤矿传送带上的异物，成为了保障煤矿安全的关键问题。
2025-11-16 16:58:22
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1原创 [特殊字符] 【提升你的科研实力】Airsim仿真、无人机、Lidar深度相机、DDPG深度强化学习：助力你在SCI、EI、核心期刊发表高质量论文！ [特殊字符]
🎯对于大多数科研工作者来说，能够在国际顶级期刊上发表自己的研究成果是最大的梦想。但是，如何从海量论文中脱颖而出，如何满足审稿人的高要求，如何在论文写作中将自己的创新点完美展现？这正是我们为你提供的解决方案！如果你正在做等领域的研究，并希望了解如何利用进行优化，这篇文章将为你解锁成功投稿的关键！
2025-11-14 16:59:10
755
原创 Airsim仿真、无人机、Lidar深度相机、DDPG深度强化学习
🚀📢不论你是还是，在当前竞争激烈的学术圈中，如何在或上发表高质量论文，是每个学术研究者心头的痛。如何让你的研究成果脱颖而出？如何应对审稿人挑剔的修改意见？这篇文章将给你提供一站式的和，帮助你快速跑通论文写作、投稿流程，迈向学术高峰！
2025-11-14 16:57:29
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原创 Airsim仿真、无人机、无人车、Lidar深度相机应用研究！
想在深度学习、无人系统领域发出自己的声音？想让你的科研成果在SCI、EI核心期刊上闪亮登场？快来获取我们的论文辅导服务！通过高效的技术支持和精确的论文修改，助你迅速提升论文质量，突破学术难关，迈向科研新高峰！随着无人机（UAV）、无人车（UGV）以及自动驾驶技术的迅猛发展，如何通过高效的仿真与强化学习方法，提升这些智能系统的性能，成为当前学术界与工业界的热点话题。等技术，为研究人员提供了强大的工具和资源，但在实际论文写作与研究中，如何打磨出高质量的SCI、EI论文，依旧是许多老师和学生面临的难题。
2025-11-14 16:55:10
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原创 【闪电科创】煤矿传送带异物检测大煤块锚杆杂物
煤矿生产中，传送带是核心的物料运输通道，但大煤块、锚杆杂物等异物常常出现在传送带上，严重影响生产安全与设备稳定性。如何通过智能化手段准确检测和识别这些异物，成为煤矿智能化改造和安全监控的关键技术。为了推动这一领域的研究与应用，我们隆重推出了。如果你是煤矿、计算机视觉、深度学习、自动化领域的研究者，或者正在撰写相关领域的论文，这个数据集将是你不可或缺的科研工具！快来获取，开启你的科研之旅！，专为科研工作者和论文写作提供高质量数据支持！
2025-11-10 11:04:19
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原创 煤矿传送带异物检测大煤块锚杆杂物含完整数据集
基于现有的图像处理和深度学习技术，我们可以在数据集中训练并优化不同的检测模型（如YOLO、Faster R-CNN等），实现对煤矿传送带上大煤块与锚杆杂物的准确识别和分类。在煤矿行业中，传送带是核心的运输系统之一，然而，异物（如大煤块、锚杆杂物等）常常导致设备故障、生产停滞甚至安全事故，影响煤矿生产的稳定性和安全性。如果你是从事煤矿智能化研究的教师或学生，想要深入探讨煤矿传送带异物检测技术，或者准备撰写相关领域的论文，千万不要错过这个高质量的煤矿异物检测数据集！立即点击下载，开始你的研究吧！
2025-11-10 11:01:21
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原创 无监督学习医学影像转换辅导
MRI和CT各自具备独特的优点。如果能将两者的优势结合，医生便能获得更加全面的图像视角，尤其是在癌症治疗、手术规划等场景中。这样，医生能够更精确地定位肿瘤的位置，并更好地观察肿瘤与周围组织的关系。随着技术的不断进步，MRI到CT图像转换的跨模态技术不仅有助于提升医生诊断的准确度，还能推动医学影像领域走向更加智能化的未来。结合人工智能与深度学习，未来的影像处理将更加个性化，为患者提供更加精准的治疗方案。通过这种转换，医生能够更加高效地整合两种图像的信息，进一步提高诊断的准确性和可靠性！
2025-10-30 16:52:09
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原创 无监督学习MRI-CT跨模态图像转换
MRI和CT各有独特优势，但如果能将MRI的软组织细节与CT的硬组织清晰度结合，医生就能获得更加全面的诊断视角！例如，在癌症治疗或手术规划中，医生可以更加精确地了解肿瘤的准确位置及周围组织的情况。计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。随着技术的不断进步，MRI到CT的跨模态转换不仅将帮助医生做出更为精准的诊断，还将推动医学影像的智能化发展，并为个性化治疗方案的制定提供更强大的支持！
2025-10-30 16:49:32
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原创 小范围疫情防控元胞自动机模拟matlab
作为一种离散动力学系统，元胞自动机具备空间、时间和状态的离散特性，其演化过程由单元的状态以及相邻单元之间的相互作用共同驱动，能够精准描述个体在时空维度上的动态变化。与传统的平均场模型相比，元胞自动机能更真实地捕捉系统中的局部交互和不均匀性。自从元胞自动机被提出以来，它已在多个领域中得到应用，包括生物学、生态学、信息科学和数学等，尤其在研究动力系统的非平衡态和空间异质性问题时，展现了出色的建模能力。此外，元胞自动机在传染病传播与控制方面的应用，也已成为公共卫生研究中的重要方法。
2025-10-28 22:11:37
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原创 无人机巡检光伏电站红外异常检测研究辅导+落地
例如，当光伏板的某一部分出现局部过热时，可能是由于线路接触不良、组件损坏或逆变器故障等原因引起的，这些问题如果没有及时发现和处理，可能导致电站效率的下降，甚至是严重的火灾事故。然而，随着电站规模的扩大，传统的人工巡检方式已经逐渐暴露出其效率低、准确性差、难以全面覆盖等一系列问题，尤其在保障电站的。随着无人机技术、红外成像技术和深度学习算法的不断进步，未来无人机巡检技术有望在光伏电站的运营管理中发挥更加重要的作用，为绿色能源产业的持续健康发展提供有力支持。实时监测光伏电站的各个关键设备，进行高效的异常检测。
2025-10-09 14:40:59
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原创 基于深度学习的太阳能电池红外异常检测含数据集
随着太阳能电池的广泛应用，如何高效且准确地检测其运行状态成为了当前研究的热点之一。特别是在电池板的性能监测中，传统的检测方法往往依赖于人工巡检或者传统图像处理算法，这不仅效率低下，而且误差较大。随着深度学习技术的不断发展，它为太阳能电池的异常检测带来了新的契机。通过结合深度学习与红外热成像技术，能够实现高效、准确、实时的异常检测，尤其是在设备出现潜在问题时，提前预警，从而有效延长太阳能电池的使用寿命。
2025-10-09 11:23:24
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原创 airsim多无人机+无人车联合仿真辅导
ROS作为开源机器人操作系统，广泛应用于学术界和工业界，利用ROS平台，可以实现多个传感器的数据整合，促进不同系统间的协同工作。每种传感器均有其独特的配置和仿真能力，可以在不同的应用场景中提供精准的数据支持。计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。这项技术不仅支持多种传感器在无人平台的不同位置和角度配置，还能在平台运动过程中进行动态的环境感知，为无人平台的自主性和安全性提供有力保障。
2025-09-29 22:06:35
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原创 【中文核心期刊推荐】《计算机工程与设计》
在全球化和信息化的背景下，随着技术日新月异的发展，计算机科学及其相关技术的突破对现代社会各行各业产生了深远的影响。《计算机工程与设计》期刊，作为国内外计算机学科领域的重要学术期刊之一，长期致力于推动计算机工程、信息技术、电子科学等交叉学科的研究与发展。它不仅关注理论的前沿，还对实际应用中的技术挑战进行深入探讨，涵盖了从硬件设计到软件开发的广泛内容。《计算机工程与设计》期刊的影响因子不仅在学术界产生了广泛的关注，它也推动了学术界与产业界的紧密联系，促进了计算机技术与设计领域的快速发展。
2025-09-29 13:14:04
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原创 【闪电科创】农作物数据集数据增强
这不仅能有效避免模型过拟合，还能增加数据集的多样性，使模型能够更好地适应实际应用中的不同情景。对于农业病害识别等实际应用场景，拍摄角度、光线变化等环境因素，常常会直接影响图像的质量，进而影响模型的识别效果。通过在训练数据集上进行一系列变换操作，增加图像的多样性和复杂性，模型能够学到更多关于图像的特征，从而在面对不同的环境变化时，依然能够做出准确的预测。计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。
2025-09-28 15:09:02
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原创 【闪电科创】玉米病害图像识别辅导
具体来说，我们首先选用一个已经在其他图像识别任务上训练好的模型（例如，在ImageNet上预训练的模型），然后根据玉米病害的具体图像数据集进行再训练和微调，使模型能够识别玉米叶片上的各种病害。农民使用该应用，能够实时监测病害，极大提高了工作效率和病害防治的准确性，减少了化学农药的使用，降低了农业生产成本，同时也保护了环境。这样，农民只需要打开专门的APP，拍摄疑似病害的玉米叶片图像，手机就能快速给出病害的识别结果，甚至根据检测结果推荐具体的防治措施。是基于优化后的深度学习模型进行的，我们通过。
2025-09-28 15:06:34
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原创 深度学习中Bootstrap详解
Bootstrap 是一种强大的技术，通过数据的重采样生成多个子集，进而训练多个模型并进行集成，从而提高模型的泛化能力。通过从原始训练集进行有放回的抽样，得到多个训练子集，然后在这些子集上分别训练多个相同的模型，最后对这些模型的预测结果进行聚合（如投票、平均等）。这种方法特别适用于减少模型的方差，增强模型的稳定性。虽然传统的深度学习方法通常是通过完整的训练集来训练模型，但引入 Bootstrap 方法时，我们可以在每轮训练中使用随机抽样的子集，从而在一定程度上增加训练的多样性，并增强模型的鲁棒性。
2025-09-27 13:45:54
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原创 无人机辅助通信：动态环境下优化部署与资源调度实现低时延任务卸载
尤其在一些高度动态的环境下，终端位置和网络需求的频繁变化，给通信系统带来了巨大的挑战。计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。在当今信息通信技术快速发展的背景下，随着5G、边缘计算等技术的普及，移动终端与边缘服务器之间的通信需求不断增加。作为一种创新性的解决方案，能够根据网络需求动态调整位置，从而有效改善通信质量与覆盖范围。，能够根据终端的变化实时调整飞行位置，灵活应对复杂环境下的网络需求。
2025-09-27 00:30:00
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原创 动态环境下的无人机辅助通信：优化资源调度与时延最小化的创新方案
计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。随着5G与边缘计算的快速发展，移动终端与边缘服务器之间的通信越来越依赖高效、低时延的网络架构。然而，在复杂动态变化的环境下，传统的固定网络结构面临着。，凭借其灵活机动的特点，正成为解决方案中的重要一环。，为网络需求提供更加灵活、实时、稳定的通信支持。在复杂的动态环境中，为了确保通信链路稳定且高效，，协同任务卸载与计算资源调度，最终实现。为了有效降低系统时延，
2025-09-27 00:15:00
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原创 【中文核心期刊推荐】《计算机应用》
计算机应用》月刊以其独特的学术价值和广泛的读者基础，广受计算机领域的专家、学者、研究人员、学生以及技术从业者的青睐。自创刊以来，《计算机应用》凭借其丰富的内容、严谨的学术审稿和广泛的读者群体，已经成为了计算机应用领域的重要学术期刊之一。期刊依托强大的学术背景和编辑团队，不仅有国内顶尖的计算机学者，还邀请了国际知名的专家参与编辑和审稿工作。的原则，聚焦于计算机技术的最新发展与应用创新。》月刊自1981年创刊以来，凭借其丰富的学术内涵和广泛的领域覆盖，成为了业界和学术界备受推崇的重要期刊之一。
2025-09-26 17:16:38
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原创 交叉口内CAV调度：轨迹优化与目标速度规划，助力智能交通无缝运行！
交叉口内CAV调度的研究不仅是学术研究的热点领域，也是未来智能交通系统的关键技术。通过。
2025-09-26 13:50:16
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原创 基于DeeplabV3+的手机屏幕缺陷检测油渍斑点裂缝代码数据集可创新改进
是Google提出的一种语义分割算法，属于深度学习领域的经典模型之一，基于卷积神经网络（CNN）实现图像分割任务。
2025-09-26 13:35:21
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原创 铁轨缺陷检测创新点定制，可改进消融实验对比实验代
计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等。
2025-09-25 15:03:45
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在 TensorFlow 中进行多 GPU 训练，可以通过 tf.distribute.Strategy 来实现 TensorFlow 提供了多个策略来支持分布式训练，其中 MirroredStrat
2025-05-10
在 PyTorch 中进行多 GPU 训练，可以利用 torch.nn.DataParallel 或者 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 来实现
2025-05-10
为了实现 CoppeliaSim（以前称为 V-REP）机械臂联调，首先，你需要确保你已经安装了 CoppeliaSim 和它的 Python API 你可以从 CoppeliaSim 官网下载并安装
2025-05-10
要进行无人机轨迹预测，我们可以利用历史位置数据来预测无人机未来的位置 假设你有一个包含无人机历史飞行数据的CSV文件，这些数据包含时间戳、经度、纬度、速度、航向等信息 我们将使用机器学习方法来进行轨迹
2025-05-09
一个用于船舶AIS（自动识别系统）数据预测的Python脚本需要一定的背景知识，包括数据处理、机器学习模型的训练和预测过程 AIS数据通常包括船舶的定位、速度、航向等信息
2025-05-09
其中`YOLO()`中可以为预训练权重`pt`的路径或模型`yaml`文件的路径 `data`为数据配置文件地址 `use-ray`是一个专为提高效率和灵活性而设计的超参数调优库，它支持各种搜索策略、
2025-05-09
CoppeliaSim 4.5.1的Edu版本 windows 10安装包，可进行机械臂 模拟
2025-05-09
DGL pip whl文件 dgl-1.1.1-cp38-cp38-win-amd64.whl
2023-07-02
YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x)
2023-06-23
常见的tensorflow-gpu2.x缺失dll(cublas64-11.dll&cublasLt64-11.dll等)
2023-06-09
MIFS算法MATLAB实现
2023-06-08
OpenMP: Monte Carlo Simulation Code
2023-06-08
CUDA: Monte Carlo simulation
2023-06-08
气象研究必备pip库：netCDF4-1.5.8-cp37-cp37m-win-amd64
2023-06-08
空空如也
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