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最新推荐文章于 2024-04-03 18:34:38 发布
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1. http://blog.youkuaiyun.com/linger2012liu/article/category/2146595/2

2.http://blog.youkuaiyun.com/kkk584520/article/category/2620633

3.http://blog.youkuaiyun.com/tangwei2014/article/category/3165487

2021 年最新版 Ubuntu 20.04 配置 Caffe 深度学习环境
s.M.i.L.e
07-15 5387
前言 本文写于 2021 年 7 月 15 日。若按本文的方法配置出现了错误，请留意是否距离写作时间过远。 请确保你的电脑显卡是 NVIDIA 显卡。本文不适用于 AMD 显卡和 Intel 集成显卡。 一、更新系统软件包 在终端中执行如下命令，将系统内核和基础组件升级至最新版本，否则后续编译会因为组件版本问题遇到不可预料的错误。 # 更新软件仓库缓存 sudo apt-get update # 更新所有软件包至最新版本 sudo apt-get upgrade -y # 更新的过程中可能会
深入探索Caffe框架及环境搭建应用
赵KK的博客
02-22 1209
Caffe是一个基于C++编写的开源深度学习框架，由Berkeley Vision and Learning Center开发和维护。它被设计用于处理图像和视觉数据，并在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了卓越的成果。Caffe框架的核心是其计算图模型，它可以通过定义网络结构和层之间的连接关系来构建深度学习模型。Caffe支持多种常见的深度学习算法和模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
一个在线caffe网络结构可视化工具
wanglu2018的博客
10-08 1261
今天偶然间发现了一个在线caffe网络可视化工具： 网址：http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html 具体的操作如下：首先点击链接进入网页（可能会有点慢），然后点击如图所示的红色框；然后按照新页面的操作顺序：先输入代码，然后shift和enter键同时按住，即可在右边得到网络结构。  ...
caffe学习笔记
u010242983的博客
02-07 899
由于有现成的服务器，所以跳过了环境搭建过程。 1.首先在win7 上下载安装xshell5用于与linux服务器交互。 交互方式：安装好xshell（free for home/school模式）后，点击启动软件并建立新连接：在主机栏里输入服务器的IP地址，点击确定后会弹窗提示输入服务器用户名和密码。正确输入后方可交互。（具体教程如下：http://jingyan.baidu.com/arti
基于Caffe的深度学习实践
San_Junipero的博客
01-31 5686
原网页引自：A Practical Introduction to Deep Learning with Caffe and Python 0.Introduction 这是一篇使用CNN进行分类的文章，数据集取自Kaggle-dog-cat。博客内容分为两部分：一、深度学习下的部分核心概念；二、实践教程。 实践教程也分为两部分：一、Section4部分，对数据从头学习CNN网络进行猫和
深度学习经历过程（caffe学习过程）
xjz18298268521的博客
09-09 9151
深度学习记录 一、 第一阶段：基本知识的学习 小菜是从2016年6月初开始接触强大而神秘的Deep Learning，之前一直在学习传统的机器学习，学习DL之前，所接触的DL也就是每次参加从实验室的组会，听师姐汇报一些DL的理论知识，还有就是每次和一些大牛聊天的时候听他们说DL是多么的强大多么的牛X。今年出来实习，在我的实习老师的带领下终于可以开始DL之旅了，所以写点学习的记录，希望自己能在这
Caffe源码导读
weixin_42730667的博客
10-25 792
1.前言 目前的图像和自然语言处理很多地方用到了神经网络/深度学习相关的知识，神奇的效果让广大身处IT一线的程序猿GG们跃跃欲试，不过看到深度学习相关一大串公式之后头皮发麻，又大有放弃的想法。 从工业使用的角度来说，不打算做最前沿的研究，只是用已有的方法或者成型的框架来完成一些任务，也不用一上来就死啃理论，倒不如先把神经网络看得简单一点，视作一个搭积木的过程，所谓的卷积神经网络(CNN)或者循...
2021 年最新版 CentOS 7 配置 Caffe 深度学习环境
s.M.i.L.e
07-04 1194
前言 本文写于 2021 年 7 月 4 日。随着时间的流逝，本文可能会在将来的某个时日失效。 请确保你的电脑显卡是 NVIDIA 显卡。本文不适用于 AMD 显卡和 Intel 集成显卡。 一、准备工作：安装 EPEL 源和 ELRepo 源 CentOS 7 官方源的软件包数量过少，很多依赖项需要借助第三方源才能安装。这里 ELRepo 源用于安装 NVIDIA 显卡驱动，EPEL 源用于安装 Caffe 框架所必需的依赖项。 # 安装 EPEL 源 sudo yum install -y
深度学习caffe实战（一）验证码识别
热门推荐
HamTam12
02-22 1万+
利用深度神经网络，多任务学习，进行验证码识别
pepper_caffe:使用带胡椒的 Caffe 进行深度学习的存储库
06-01
而胡椒Caffe则使得Caffe的模型和功能可以在Web浏览器中运行，为开发者提供了在网页上实现交互式深度学习应用的可能性。 在JavaScript环境下，胡椒Caffe提供了一种将预训练的Caffe模型转化为可以在浏览器中执行的...
深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
万有文的博客
04-03 1516
深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。
参数辨识基于 PMU 的负荷模型参数辨识研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-30
【参数辨识】基于 PMU 的负荷模型参数辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于PMU（相量测量单元）的负荷模型参数辨识展开研究，利用Matlab代码实现相关算法，旨在通过实际测量数据对电力系统中的负荷模型进行精确建模与参数估计。文中介绍了PMU在电力系统动态监测中的关键作用，结合现代优化算法或辨识方法，对负荷特性进行建模分析，提升电力系统仿真、稳定分析与控制策略设计的准确性。研究重点包括负荷模型的选择、参数辨识的数学建模、目标函数设计及求解算法实现，并通过仿真验证方法的有效性与实用性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系统建模仿真工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统动态仿真中负荷模型的精细化建模；②提升状态估计、稳定性分析与调度控制的精度；③支持智能电网环境下基于实测数据的负荷特性分析与模型更新。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码与电力系统相关理论同步学习，重点关注参数辨识的建模思路与优化算法实现过程，可通过修改模型结构或输入数据进行拓展实验，加深对负荷建模与系统辨识的理解。
ibz-ai是一个专注于构建和部署智能体系统的开源项目它通过集成先进的自然语言处理与机器学习框架实现多模态交互与自动化任务执行旨在为开发者提供一套完整且易于扩展的AI智能体解.zip
12-30
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CARROTLIKE_springboot_donation_salary_workload_25044_1767078800906.zip
12-30
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基于原生JavaScript构建的移动端音乐播放应用项目专注于实现流畅的用户交互体验与高性能前端技术实践_移动端音乐播放器无缝滑屏交互橡皮筋效果即点即停功能响应式布局适配.zip
12-30
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OpenAI_Agents_SDK_中文文档项目是一个全面翻译和本地化OpenAI官方多智能体工作流构建框架技术文档的中文资源库旨在为中国开发者提供清晰易懂的教程指南和API参考.zip
12-30
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CZDX-WX_ai-interview-coach-backend_22888_1767075451950.zip
12-30
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分布鲁棒数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究（Matlab代码实现）
12-30
【分布鲁棒】数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种数据驱动的多离散场景下电热综合能源系统的分布鲁棒优化算法，旨在应对系统中可再生能源出力、负荷需求等不确定性因素带来的挑战。通过构建基于历史数据生成的多离散场景集，并引入分布鲁棒优化方法，在考虑概率分布模糊集的基础上，提升优化模型在不确定环境下的适应性和鲁棒性。文中详细阐述了模型构建过程，包括不确定性建模、场景生成与削减、两阶段鲁棒优化框架设计以及求解算法实现，并结合Matlab代码进行仿真验证，展示了该方法在提高系统经济性与运行可靠方面的有效性。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事综合能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电热综合能源系统的日前调度与运行优化；②解决含高比例可再生能源接入下的不确定性优化问题；③为相关领域科研提供分布鲁棒优化建模与代码实现参考； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐模块学习，重点关注场景生成、模糊集构造与两阶段优化求解过程，同时推荐参考文中提及的YALMIP工具包以提升建模效率。
YuforiaCode_tjxt-ai_25044_1767076132874.zip
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Python3.5环境下Caffe依赖包列表
在提供的文本中，列出了一系列Python依赖库及其版本，这些库主要用于与Caffe相关的深度学习和人工智能开发。Caffe是一个开源的深度学习框架，常用于计算机视觉任务，如图像分类、物体检测等。以下是这些库及其功能的...
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