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深度学习远程炼丹:一文离线完成ubuntu+docker+pycharm环境配置

本文详细讲解如何在离线服务器中安装docker+pycharm的远程深度学习环境,先得在一台能够连接互联网的电脑上下载相应的包和环境,然后再进行移植,详细步骤如下所示。

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#docker#ubuntu#深度学习 +1
视频实时行为检测——基于yolov5+deepsort+slowfast算法

基于yolov5+deepsort+slowfast算法的视频实时行为检测。1. yolov5实现目标检测,确定目标坐标2. deepsort实现目标跟踪,持续标注目标坐标3. slowfast实现动作识别,并给出置信率4. 用框持续框住目标,并将动作类别以及置信度显示在框上

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#计算机视觉#人工智能#python
2025年伊始:回顾 ChatGPT 引发的 AI 变革以及未来展望

朋友们,今天我们要探讨一个备受关注的议题 —— 自ChatGPT发布以来,世界发生了哪些重大变化。从诞生之初的悄然兴起,到如今在全球范围内掀起的惊涛骇浪,ChatGPT的每一步发展都在深刻地重塑着我们的世界,犹如一场惊心动魄的科技盛宴,现在就与大家共同回顾这段波澜壮阔的传奇之旅。这或许是一个能够深刻影响我们未来的真实故事,无论你是 AI 领域的专家,还是之前对 AI 了解不多的小白,这个回顾都能为

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#人工智能
LSTM和GRU如何选择?RNN模型超详细介绍

1 RNN模型的必要性PART1 时间序列数据不同的数据类型需要采取不同的方法,比如对于时间序列数据(Time Series Data),我们需要捕获动态的变化,需要使用能够做到这一点的模型。当然,对于时间序列数据也可以采用像SVM等静态的模型,比如先做特征抽取,同时确保有些特征是关于数据动态变化的特征,但即便这样,并不是最理想的方法。PART2 数据类型PART3 RNN的应用...

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#rnn#lstm#gru +2
从零开始学NLP(七)语言模型

一、语言模型基础1.什么是语言模型语言模型用来判断一句话从语法上是否通顺总结起来的话,语言模型最主要的作用是保证文本的语法结构,得到通顺的语句。语言模型是一种概率统计的方法,已经训练好的语言模型可以对任何一个文本给出概率,概率越高说明语法上越通顺。通过比较两句话在同一个语言模型上的概率,我们就可以得出哪一句话更通顺一些。2.计算语言模型的概率语言模型的目标计算一句话或者一系列单词的概率链式法则:述

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#人工智能#自然语言处理#算法 +1
NLP之文本分类实战入门超详细教程

前言该实战任务是对豆瓣评分的预测。在这个项目中,我们通过豆瓣评论预测该电影的评分。给定的输入为一段文本,输出为具体的评分。实际上就是一个文本分类任务。在这个项目中,我们需要做:文本的预处理,如停用词的过滤,低频词的过滤,特殊符号的过滤等文本转化成向量,将使用三种方式,分别为tf-idf, word2vec以及BERT向量。训练逻辑回归和朴素贝叶斯模型,并做交叉验证评估模型的准确率一、数据加载1.加

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#自然语言处理#pytorch#逻辑回归 +1
深度学习为什么选择Pytorch?史上最详细Pytorch入门教程

目录前言一、 Pytorch介绍1.常见的深度学习框架2.Pytorch框架的崛起3.Pytorch与Tensorflow多方位比较二、Tensors1.Tensor的创建2.Tensor的操作3.Tensor与Numpy三、Autograd的讲解1.模型中的前向传播与反向传播2.利用autograd计算梯度四、 构建神经网络模型1.数据的构造2.模型的构造3.优化器选择和配置4.主函数前言工欲善

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#python#pytorch#深度学习
Python+微信小程序开发(三)开发小程序及页面布局

上一篇已经基本介绍完小程序的整体布局以及设计思路,所以本篇开始介绍如何搭建一个简单的小程序。一、新建小程序首先我们通过模板新建一个小程序。然后将文件夹下所有文件删除。会发现报错:于是新建app.json,并根据提示逐步完善内容。新建两个文件夹:pages/index,并点击新建page。这时候一个什么内容都没有但是能够运行的小程序就新建好了!二、组件接下来自定义下里面的布局,简单介绍下组件,基本上

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#微信小程序#小程序#python
NLP之文本分类实战入门超详细教程

前言该实战任务是对豆瓣评分的预测。在这个项目中,我们通过豆瓣评论预测该电影的评分。给定的输入为一段文本,输出为具体的评分。实际上就是一个文本分类任务。在这个项目中,我们需要做:文本的预处理,如停用词的过滤,低频词的过滤,特殊符号的过滤等文本转化成向量,将使用三种方式,分别为tf-idf, word2vec以及BERT向量。训练逻辑回归和朴素贝叶斯模型,并做交叉验证评估模型的准确率一、数据加载1.加

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#自然语言处理#pytorch#逻辑回归 +1
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