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RSS订阅原创 Scala概述
Scala 是一门多范式（multi-paradigm）的编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性，使其具有稳健性、简洁和灵活性。设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性，Scala 运行在 Java 虚拟机上，并兼容现有的 Java 程序。此外，Scala 是 Apache Spark 的主要编程语言，这使其在大数据处理领域占据了重要地位。
2025-03-28 10:20:30
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原创 人工智能图像识别应用基础（图像分割项目）
图像分割：预测目标的轮廓。将不同的像素划分到不同的类别，非常细粒度的分类，特性可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
2025-03-20 10:55:51
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原创 人工智能图像识别应用基础（YOLO系列）
在YOLOv1提出之前，R-CNN系列算法在目标检测领域独占鳌头。R-CNN系列检测精度高，但是由于其网络结构是双阶段（two-stage）的特点，使得它的检测速度不能满足实时性从而饱受诟病。为了打破这一僵局，在2016年，Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick等人提出了一种单阶段（one-stage）的目标检测网络。它的检测速度非常快，每秒可以处理45帧图片，能够轻松地实时运行。
2025-03-12 17:42:38
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原创 人工智能图像识别应用基础（目标检测项目）
随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。人工智能技术在深度学习算法在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测与识别技术在图像和视频中的精度和实时性也越来越高。越来越多的相关研究成果发表在各种人工智能、计算机视觉和模式识别的顶级期刊和会议上，并且也有越来越多的计算机视觉初创公司将该技术应用到真实的场景中。
2025-03-11 14:11:26
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原创 人工智能图像识别应用基础（图像分类）
在当今的技术背景下，图像分类_已经成为了计算机视觉领域中一个至关重要的研究方向。图像分类是计算机视觉中的一个基本任务，旨在将输入图像分配到一个或多个类别中。通过_卷积神经网络 (CNN)_ 等算法，图像分类可以在许多领域中得到应用，如医疗诊断、自动驾驶和社交媒体等。
2025-02-28 14:07:24
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原创 人工智能图像识别应用基础（Pythorch数据处理工具箱）
一、简介前面讲到了Pytorch神经网络工具箱，让我们大概了解了神经网络的组成、工作流程、构建的主要工具、以及对两种工具的举例说明，今天主要讲Pytorch数据处理工具箱，来更深一步的了解pytorch。pytorch的安装在这里不过多说明，只简要说明步骤和注意事项（我踩过的坑）。
2025-02-28 01:31:44
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原创 人工智能图像识别基础（Pytorch神经网络工具箱）
继承nn.Module基类构建模型2、使用nn.Sequential按层顺序构建模型1.利用可变参数（左侧为代码右侧为运行结果）注意：该方法构建时不能给每个层指定名称,如果需要给每个层指定名称，可使用add_module方法或OrderedDict方法。2.使用add_module方法（左侧为代码右侧为运行结果）3.使用OrderedDict方法（左侧为代码右侧为运行结果）3、继承nn.Module基类并应用模型容器构建模型1.使用nn.Sequential模型容器（左侧为代码右侧为运行结果）
2025-02-24 17:20:26
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原创 人工智能图像识别应用基础（卷积神经网络）
AlexNet的架构与LeNet相似，但使⽤了更多的卷积层和更多的参数来拟合大规模的ImageNet数据集。今天，AlexNet已经被更有效的架构所超越，但它是从浅层⽹络到深层网络的关键一步。新加入了、最大池化层和数据增强。
2025-02-20 16:20:24
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原创 人工智能图像识别基础（多层感知机）
感知机模型(Perceptron Model)也叫做神经元模型，设计灵感即来自于生物神经元的运行机制，依次完成信息接收、处理、输出的过程。当前大放异彩的各种人工神经网络模型即由一个个人工神经元构成，因此，本文的感知机模型（神经元模型）就是各种神经网络模型的基本单元。
2025-02-19 22:42:07
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原创 人工智能图像识别应用基础（番外篇）
在完全图灵测试中，可以包含必要的人机在物理层面上的交互。挑战在于让计算机确定它是否正在与人类或其他计算机互动，这是图灵试图回答的原始问题的延伸，但能够提供足够高的标准以通常所认为人类特有的方式来定义一台可以“思考”的机器。该测试的流程是，一名测试者写下自己的问题，随后将问题以纯文本的形式（如计算机屏幕和键盘）发送给另一个房间中的一个人与一台机器。（underfitting）则是模型在训练集上就不能获得足够低的误差，表现差，这通常是由于模型过于简单，特征量不足，无法学习数据背后的规律。
2025-02-18 15:19:11
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原创 人工智能图像识别基础（机器学习篇）
（1） 从一个随机初始化参数的模型开始，这个模型基本没有“智能”；（2） 获取一些数据样本（例如，音频片段以及对应的是或否标签）；（3） 调整参数，使模型在这些样本中表现得更好；（4）重复第（2）步和第（3）步，直到模型在任务中的表现令⼈满意。
2025-02-18 15:08:15
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原创 人工智能图像识别应用基础（介绍篇）
• 1956 年,达特茅斯会议建议书：制造一台机器 该机器能模拟学习或者智能的所有方面,只要这些方面可以精确论述。• 1975年,人工智能专家 Minsky：人工智能是一门学科,是使机器做那些人需要通过智能来做的事情• 1985 年,人工智能专家 Haugeland：人工智能是计算机能够思维,使机器具有智的新尝试。• 1991 年,人工智能专家 Rich Knight：人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情。
2025-02-17 17:38:18
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空空如也
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