震惊！用蓝耘 MaaS 平台搞深度学习，我从青铜直接逆袭成王者！ 通过这次使用蓝耘 MaaS 平台进行深度学习开发的经历，我收获了很多。我不仅学会了如何使用深度学习技术解决实际问题，还对蓝耘 MaaS 平台有了更深入的了解。深度学习是一个非常有前途的领域，它已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了巨大的成功。随着技术的不断发展，深度学习的应用前景也越来越广阔。蓝耘 MaaS 平台为我们提供了一个非常好的学习和开发平台，它让深度学习变得更加简单、高效。我相信，在未来，会有更多的人使用蓝耘 MaaS 平台进行深度学习开发，创造出更多有价值的应用。

阅读 1.7k

125赞

收藏 99
基于mediapipe深度学习的虚拟画板系统python源码 摘要：本文介绍了一种基于计算机视觉和深度学习的虚拟画板系统。该系统通过摄像头捕获用户手部动作，利用MediaPipe框架实现手部关键点检测与手势识别，将手部运动转化为虚拟画笔操作。系统流程包括图像采集、手部关键点检测、手势解析、坐标映射和绘图执行。核心算法采用轻量级CNN网络进行21个手部关键点检测，通过分析关键点位置关系定义手势语义（如单指抬起为画笔模式）。系统支持自定义画笔/橡皮宽度，并提供了完整的Python实现代码和运行环境配置说明。

阅读 873

9赞

收藏 20
震惊！用蓝耘 MCP 平台 Agent 搞深度学习，我从青铜直接逆袭成王者！ 兄弟们！谁能想到啊，上学期我还在为深度学习课程设计愁得睡不着觉，差点就想随便交个半成品应付了事。结果偶然接触到蓝耘元生代 MCP 平台的 Agent 功能，瞬间打开了新世界的大门！从零基础入门到模型调优，再到最终项目拿了满分，这一路的经历简直像坐过山车一样刺激。今天就把我的 "逆袭之路" 分享出来，全是干货，保证让你看完也能轻松玩转深度学习！​在一般情况下，工作流（Workflow）指的是一系列相互关联的步骤，旨在完成特定任务或目标。最简单的工作流是确定性的（Deterministic）

阅读 4.3k

93赞

收藏 93
Anaconda安装（2024最新版） 安装最新版本anaconda（2024）

阅读 18.2w

790赞

收藏 2.7k
自动驾驶必学：基于深度学习的车道线检测：原理、技术与应用 基于深度学习的车道线检测已从实验室研究走向实际应用，但仍需在鲁棒性、实时性和泛化能力上持续突破。随着自动驾驶技术的发展，车道线检测将与更多环境感知技术融合，成为智能驾驶系统的关键基础模块。有以下论文写作问题的可以扫下方名片详聊前沿顶会、期刊论文、综述文献浩如烟海，不知道学习路径，无从下手？没时间读、不敢读、不愿读、读得少、读不懂、读不下去、读不透彻一篇完整的论文？CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurlPS、AAAI……想发表顶会论文，找不到创新点？读完论文，仍旧无法用代码复现……

阅读 966

37赞

收藏 8
基于深度学习的音乐推荐系统 摘要：本研究基于Python3.8和Django框架，结合MySQL数据库，开发了一个采用自动编码器与卷积神经网络相结合的深度学习音乐推荐系统。系统利用KNNbaseline算法，通过挖掘音频和歌词的非线性特征，实现精准的音乐推荐功能。研究分析了当前主流音乐推荐系统存在的问题，提出将内容特征与协同过滤相结合的解决方案，构建了包含音乐播放、个性化推荐和后台管理的完整系统。测试结果表明，该系统能有效理解用户偏好，提供准确的音乐推荐服务，为深度学习在音乐推荐领域的应用提供了实践参考。

阅读 961

41赞

收藏 39
学AI必备：机器学习、深度学习、计算机视觉与自然语言处理所需电脑配置全面指南 本文为AI初学者提供硬件配置指南，分析了机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）等不同AI任务对硬件的需求。建议：ML需多核CPU和16GB以上内存；DL和CV依赖高性能GPU（如RTX 30系列）和大内存（32GB+）；NLP任务推荐RTX 3070以上显卡。所有领域都建议使用SSD+HDD组合存储。预算有限时，建议优先升级GPU和内存。合适的硬件配置能显著提升模型训练效率，助力AI学习和开发。

阅读 959

21赞

收藏 9
深度学习与 PyTorch 入门指南 PyTorch 是当下最热门的开源机器学习与深度学习框架。现在我们已经导入了 PyTorch,是时候学习关于张量的知识了📚张量是机器学习的基本构建块，它们的任务是以数值的方式表示数据。例如，你可以将一张图像表示为形状为的张量，这意味着[颜色通道，高度，宽度]，即图像有3个颜色通道（红色、绿色、蓝色），高度为224像素，宽度为224像素。在张量术语（用于描述张量的定义）中，该张量有三个维度，分别对应颜色通道、高度和宽度。如果想要了解更多关于张量的理论知识，请自行查找线性代数相关资料学习📚。

阅读 909

31赞

收藏 13
【赛博炼丹】深度学习软件安装及环境配置：Anaconda、CUDA、cuDNN、PyTorch及PyCharm Anaconda、CUDA、cuDNN、PyTorch及PyCharm

阅读 2.7k

31赞

收藏 36
作者推荐
x-jeff
AI爱好者 CVer 个人博客网站：https://shichaoxin.com 微信公众号：x-jeff的AI工坊
关注
前程算法屋
数据分析与算法实践 在此声明，本人与其他账号没有任何关联，凡是打着本人旗号的其他任何人本人概不负责，谢谢
关注
十小大
985高校老师，博客之星2024Top65，研究方向为底层计算机视觉（超分、去噪等），图像拼接。偶尔也会做一些小项目，比如软件开发、网站建设等。
关注
Snu77
在职算法工程师，本人所有改进专栏都包含完整代码和详细步骤教程，同时购买专栏的读者可入Qq群享受专栏相关问题答疑服务和完整文件，助力您成功涨点。
关注
Krin_IT
项目开题指导,毕设帮助,问题解答,欢迎打扰!
关注
码农三叔
学编程20年，乐于奉献，一往无前
关注
谦亨有终
始于技术，升华于业务，成于生活，终于人品；格物致知、知行合一，秉持善念，克制人性中邪恶的一面，追求美好！
关注
彬彬侠
人工智能（Python）算法工程师、后端（Java）工程师、嵌入式工程师
关注
机器学习之心
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类、降维、优化和评价等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。
关注
毕设算法家
计算机项目开发，爱分享，爱开源
关注