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最新推荐文章于 2025-04-12 21:36:11 发布
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zhang195617
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计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用
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06-04 4万+
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）应运而生，其目标是利用极少量的标注样本训练模型，使模型能够对新的样本进行准确分类或预测。这一技术模拟人类从少量示例中快速学习并泛化到新情况的能力，为解决数据稀缺问题提供了有效的途径，在计算机视觉领域展现出巨大的潜力和应用价值。
工业缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类
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05-21 3万+
工业缺陷检测：基于深度学习的表面缺陷分类 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在现代工业生产中，产品质量直接影响企业的竞争力和声誉，工业缺陷检测作为质量把控的重要环节，其技术的发展至关重要。传统的人工检测方式效率低、成本高且易受主观因素影响，难以满足大规模、高精度的生产需求。随着深度学习技术的蓬勃发展，基于深度学习的工业表面缺陷分类方法凭借强大的特征提取和模式识别能力，成为解决工业缺陷检测难题的有效途径。本文将深入探讨基于深度学习的工业表面缺陷分类技术，结合详细的代码示例和概念解析。
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机器学习模型的分类
G_Shengn的博客
10-15 1296
生成式模型与判别式模型的概念和区别
构建个人编程学习的知识宝库：高效笔记记录与整理策略
想你依然心痛的博客
08-21 1万+
在编程的广阔天地中，我们如同探险者，不断探索未知的领域。随着技术的飞速发展，新的编程概念、工具和框架层出不穷，使得我们的知识库需要不断地更新和扩展。然而，在这片知识的海洋中，如果没有一张清晰的航海图，我们很容易迷失方向，错过重要的知识点，甚至在复习时感到困惑和无从下手。高效的笔记记录和整理，正是这样一张航海图，它能够帮助我们在学习过程中捕捉关键信息，构建起一个系统化的知识框架。这不仅能够提高我们的学习效率，还能在我们需要回顾和深入理解某个概念时，提供快速的途径。
SATA-AHCI规范学习
chen_xing_hai的博客
04-25 1万+
Port Multiplier是一种可以在一个控制器上扩展多个SATA设备的技术，它采用4位（bit）宽度的Port Multiplier端口字段，其中控制端口占用一个地址，因此最多能输出15个设备连接----与并行SCSI相当。FIS是SATA协议中用于Host和device之间信息传输的机制，每个FIS的格式都是固定的，并且对应唯一的ID，SATA Spec定义了14类FIS ID。用于容纳AHCI寄存器以及厂商特定的寄存器，即AHCI的寄存器是基于BAR5来偏移的。分PIO mode0-6，速率。
程序员的日常挑战：如何在编码工作与持续学习之间找到平衡？
想你依然心痛的博客
08-24 1万+
在这个快速变化的数字时代，程序员的工作不再仅限于编写代码。他们是构建现代世界架构的工匠，需要不断吸收新知识，掌握新技术，以保持竞争力。然而，随着工作量的增加和项目需求的不断变化，程序员如何在完成日常编码任务的同时，持续学习和提升自己，成为了一个值得深思的问题。我们常常面临这样的困境：一方面，日常工作要求我们投入大量的时间和精力，以确保项目的顺利进行；另一方面，技术的迭代更新又在不断呼唤我们去学习和适应。这种双重压力下，如何平衡工作与学习，如何在繁忙中寻找成长的空间，成为了程序员必须面对的挑战。
深度学习调参经验
看我，看我，还看我，再看我就把你吃掉！
04-09 1935
转载自：https://www.zhihu.com/question/41631631/answer/1129785528 不管什么模型，先在一个较小的训练集上train和test，看看它能不能过拟合。如果不能过拟合，可能是学习率太大，或者代码写错了。先调小学习率试一下，如果还不行就去检查代码，先看dataloader输出的数据对不对，再看模型每一步的size是否符合自己期待。 看train/...
学习通网页版粘贴教程，超简单版！
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04-12 6650
适用于：学习通网页版 / 电脑版操作系统操作平台：Windows浏览器（博主使用的时edge)有时候我们在学习通上提交作业时，发现无法通过 Ctrl+V 粘贴内容，尤其是在考试或作业答题框中，系统会禁止粘贴外部复制的内容，这对于我们提前准备好答案的同学来说非常不便。今天教大家一个小技巧，只需几步操作，就能完美绕过限制，轻松粘贴答案！
深度学习-环境配置
m0_37826094的博客
05-23 3431
转自：江南小赣 链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26412763/article/details/90272491 win10深度学习环境搭建 前言：之前安装各种软件查各种网站弄得特别麻烦，所以写下一篇完整的文章来记录整个操作流程。在anaconda下，搭建的环境是python3.6+cuda9.0+opencv3.3+tensorflow_gpu1.11+pytorc
半监督学习综述
哆啦A瑶的博客
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Chapter 7 Semi-supervised Learning 翻译不易，未经允许请勿转载！ Author: Mohamed Farouk Abdel Hady and Friedhelm Schwenker Translator: Howard Wonanut 摘要 传统的监督学习方法需要使用有标签数据建立模型。然而，在现实世界中给训练数据打标签可能需要昂贵的...
ubuntu20.04深度学习环境配置(自用基本转载)
xuanmudaoman的博客
07-30 953
写在最前面，小白上路，基本上是参考集成其它哥们的教程带上自己坑点。以及抄代码的时候看好人家代码里操作的文件的版本和你自己下的是不是一个，cd路径等小白最常见的傻瓜问题。
机器学习应用技术
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
06-11 696
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生活需要深度
07-12 517
语音方向是单独一个方向，用来研究如何用神经网络的办法来进行语音信号的处理，语音的整个领域比较小， 主要包括语音识别，语音。，超分辨率·，等等十分多的方向。不仅如此除了图像一些领域外，还包括视频领域的处理等，视频压缩等。链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150960464。计算机视觉的研究方向很多，人脸检测，人脸识别，人脸合成，图像识别，目标检测，自然语言处理的研究方向略少，主要针对的是文本信息，比如。，GAN，图像风格迁移，3D目标检测，，文本分类，文本摘要生成，
手机截图如何提取文字？
qq_14945847的博客
02-15 2434
然而，图片中的文字信息往往难以获取，尤其对于那些需要快速获取信息的人们来说，阅读图片中的文字会是一项繁琐且费时的任务。现在，我们有一个好消息要告诉大家：通过使用我们的图片文字提取工具，您将能够轻松地提取图片中的文字信息。您只需要将图片上传到我们的平台，然后工具就会自动识别图片中的文字，并将其转化为可编辑的文本格式，方便您进行编辑、存储和分享。高精度：我们的工具采用了最先进的OCR技术，可以快速准确地从图片中提取文字信息，避免了传统OCR技术中的错误和漏识别问题。将需要提取文字信息的图片上传到我们的平台。
2023年1月手机热门品牌型号排行榜（手机行业趋势分析）
jingcanmou_data的博客
02-15 2012
1月份手机产品在京东平台上的销售量达到640万+，环比增长51.3%，同比去年仍呈增长趋势，增长率为9.5%。
电赛历年试题&经验分享.7z
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PLC立体车库智能仿真系统：基于博途V15的西门子1200PLC控制与触摸屏操作 - PLC编程 v1.5
08-12
基于博途V15软件平台构建的3×2立体车库智能仿真系统。该系统采用西门子1200PLC进行控制，配备触摸屏操作界面，实现了自动出入库、电梯式小车移动以及变频器输出等功能。文中展示了详细的程序注释和模块化编程方法，如使用TON定时器实现载车板升降的速度控制，利用FC块封装车辆检测模块，通过GRAPH语言编写自动出入库逻辑等。此外，还提到了系统的IO表设计和故障处理机制，以及未来可能加入AI算法进行智能车位分配的设想。 适合人群：对PLC编程、工业自动化控制系统感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于学习和研究PLC编程技巧、工业自动化控制系统的仿真开发，帮助理解和掌握PLC控制逻辑、触摸屏交互设计、变频器仿真等关键技术。 其他说明：该项目不仅提供了完整的源代码和详细的注释，还能在博途PLCSIM Advanced环境中进行全仿真测试，为实际工程应用提供宝贵的经验和参考。
LuWu-陆吾，一个简单的无代码深度学习平台
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