基于Google的学习过程

最新推荐文章于 2024-12-02 11:29:34 发布
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基于深度学习的端到端定位：取代传统SLAM？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-19 15万+
基于深度学习的端到端定位：取代传统SLAM？ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕传统 SLAM 与基于深度学习的端到端定位展开，先介绍 SLAM 的定义、发展及应用场景，再详解激光 SLAM 和视觉 SLAM 的原理、特点与代码示例，分析传统 SLAM 的局限性。同时阐述深度学习在定位中的应用，包括基础、端到端定位原理及优势。通过对比两者的精度、鲁棒性和计算资源需求，探讨深度学习端到端定位取代传统 SLAM 的挑战，以及两者融合的趋势，最后展望未来技术发展方向、应用场景拓展和行业影响。
基于深度学习的工业缺陷检测（开篇）
weixin_46627194的博客
04-27 3057
为了更好了解深度学习，下面推荐了一篇深度学习的综述和一本深度学习的学习书籍，各位可以抽空看看【深度学习领域的领军人物Yann LeCunGeoffrey Hinton出品】吗，相信你会有不少的收获。
基于机器学习的垃圾分类
xia_hua_yan的博客
03-06 3752
垃圾分类有减少环境污染、节省土地资源、再生资源的利用、提高民众价值观念等的好处，在倡导绿色生活，注重环境保护的今天，正确的垃圾分类和处理对我们的生态环境显得尤为重要。在国外很多国家，经过了几十年的不断改进发展，已经有了一套很严格规范的垃圾分类政策，民众也形成了很强的垃圾分类意识，并且在人工智能广泛应用的今天，也有很多公司将人工智能与自动垃圾分类相结合。前几年波兰创业公司Bin-e公司开发了一种全新的人工智能垃圾桶，用户只需要在垃圾桶前扫描一下垃圾，舱门便会打开。
基于深度学习的图像分割
yt_jisuanji的博客
05-05 4214
摘要 遥感图像分割是利用遥感技术获取的高分辨率图像进行像素级别的分类，将图像中的不同物体或不同地物提取出来的过程。这个过程对于遥感应用具有重要意义，因为它能够提取出地物和地表特征，如河流、道路、建筑、植被、水体等，并且这些特征是地面实际存在的。图像分割可以为地面覆盖分类、土地利用覆盖变化分析、城市规划、农业资源监测、环境保护等领域提供实用信息。 本论文首先阐述了遥感图像分割和深度学习技术的原理，并用全卷积网络中的FCN-32s和FCN-8s网络构建了遥感图像分割模型，并用ISPRS Vaihingen 数据
基于机器学习的股票价格预测系统的设计与实现
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12-02 1万+
股票市场受多种因素的影响，包括公司财报、市场新闻、宏观经济数据等，这些因素的变化具有随机性和复杂性。因此，股票价格的预测往往存在较大的不确定性。传统的股票预测方法主要依赖于基本面分析和技术分析，而机器学习技术的引入则使得预测过程更加精确和自动化。本文介绍了基于机器学习的股票价格预测系统的设计与实现，包括数据获取与预处理、特征选择与工程、模型训练与评估等方面的内容。在实际的股票预测过程中，不同的机器学习模型会有不同的表现，需要根据实际情况选择合适的算法。同时，数据的质量和特征的选择对模型的性能至关重要。
基于深度学习的配准框架
qq_50869289的博客
07-23 2081
传统通过迭代优化的图像配准框架movingimage将参照fixedimage进行形变，在形变过程中可能会丢失像素，因此需要Interpolator，即插值。可以用不同的插值方法对缺失的像素点进行恢复。接着，测量变换后的movingimage和fixedimage间相似性的标准叫Metric，标准也有很多方法实现。对转化矩阵Transform进行形变，通过迭代更新Optimizer达到最优。...
基于特征提取的迁移学习
qq_46738367的博客
05-31 5205
目录 前言 一、什么是迁移学习？ 二、特征提取介绍 三、实例介绍 1.获取预训练的网络模型 2.使用数据增强 3.冻结模型参数 4.修改最后一层的输出类别数 5.定义损失函数和优化器 6.训练及验证模型 7.完整的代码： 总结 前言 深度学习一般需要大数据、深网络，但很多情况下我们并不能同时获取这些条件，但我们又想获得一个高性能的网络模型，这个时候，迁移学习就是一个很好的方法。本文将对迁移学习进行简单介绍，并运用实例讲解如何实现迁移学习。 一、什么是迁移学习？.....
谷歌：基于深度强化学习的芯片放置
qq_36488827的博客
01-20 1529
论文：Chip Placementwith Deep Reinforcement Learning 相关文章： 知乎： Forever snow： Google芯片自布局论文解读 CSDC： 布谷AI ：深究强化学习在谷歌芯片布局上的应用 介绍 谷歌在这篇文章中提出了一个基于强化学习的芯片放置方法，芯片放置位于图中的红色方框中，是芯片设计过程中最为耗时和复杂的阶段之一。普通情况下，该阶段需要专业工程师花费使用现有工具工作数周时间进行迭代，以满足各种设计需求，而该方法方法可以将时...
项目实战：基于深度学习的人脸表情识别系统设计与实现
csdn1561168266的博客
11-23 2242
大家好，人脸表情识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它涉及到对人类情感状态的理解和分析。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸表情识别系统因其高精度和强大的特征学习能力而受到广泛关注。本文旨在探讨基于深度学习的人脸表情识别系统的设计与实现，从数据处理、模型训练等多个方面进行全面分析。
基于深度学习的新冠疫情数据分析
rookiefish的博客
06-25 5395
在全球抗击新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的过程中，合理的疫情传播预测对于疫情防控有重要参考意义。为了对病毒传播进行合理预测，针对传统疫情传播预测模型存在的不足，在BP神经网络提出一种组合式神经网络的疫情传播预测模型，并将其应用于湖北省1月29日-3月15日每日新增确诊人数预测及湖北省每日累计确诊人数预测。预测结果分析显示，该神经网络预测模型预测结果可靠有效。模型性能分析结果表明，组合式神经网络预测模型平均相对误差（MRE）不超过0.16，均方误差（MSE）不超过0.1，均方根误差（RMSE）为0.
基于深度学习的舌象诊断系统.zip
02-18
其中，TensorFlow和Keras是Google推出的开源深度学习框架，而PyTorch则是Facebook开发的另一种灵活的深度学习平台，它们都具有强大的模型构建和训练能力。 首先，数据预处理是深度学习的关键步骤。项目中可能涉及到...
基于深度学习的语音增强、去混响.zip
02-18
深度学习模型可以通过端到端的方式学习这一过程，直接从含混响的麦克风信号中恢复出干净的语音。 在实际应用中，这个项目可能包含以下步骤：首先，收集大量的有噪声和混响的语音样本作为训练数据；其次，使用预处理...
基于 Google 预训练神经网络模型的图片分类迁移学习实现
08-16
2. 数据准备：在迁移学习过程中，需要准备新的数据集以进行训练和验证。新的数据集应该与原始训练集有一定程度的相似性，这样预训练模型的知识才能有效迁移。 3. 微调预训练模型：在这个阶段，需要在新的数据集上...
基于tflearn深度学习GoogleNet 物品识别模型
10-01
基于tflearn框架实现GoogleNet模型，可以进一步简化深度学习模型的开发过程。tflearn是一个高层的机器学习库，它建立在TensorFlow之上，提供了简洁的API接口，使得研究人员和开发者可以更加方便地构建和训练深度学习...
基于Google教育的Python开发课程学习资料
05-13
此外，这份课程资料还是基于Google的云平台和相关开发工具来设计的，这也就意味着学生在学习过程中可以接触到一些在业界广泛使用的工具和服务，比如Google Cloud Platform、Google App Engine等。通过这些工具的学习...
基于改进YOLOv8算法实现高精度实时安全带使用状态智能监测与预警的深度学习目标检测系统源码及完整项目实践指南_包含2300张高质量标注图像的安全带专用数据集YOLOv8目标检测.zip
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MiniBtMaster_minibt_16940_1764966207180.zip
12-06
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本项目是一个专为Linux系统设计的自动化安装与回滚管理工具集_它包含针对MySQL数据库Redis缓存服务器以及NginxWeb服务器的一键部署脚本_通过参数化命令实现快速安装与.zip
12-06
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无线传感器网络（WSN）中的节能睡眠调度和基于树状的集群路由协议.zip
12-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于TensorFlow实现深度学习目标检测
TensorFlow是一个开源的机器学习库，由Google Brain团队开发，其强大的计算能力和灵活的设计让它成为了研究和应用深度学习的热门选择。 首先，我们需要了解目标检测的基本流程。一般而言，目标检测可以分为以下几个...
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