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图像分类传统算法和深度学习算法简单介绍

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务,旨在根据输入图像将其预测到一个或多个类别中。本文档将详细介绍一些常用的图像分类算法,包括传统方法和深度学习方法。

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#算法#分类#深度学习 +1
KPAC(ICCV 2021)代码单图片推理

该论文研究的问题是散焦去模糊,是图像恢复中经常需要做的一个任务,经常需要找对比图片。如果可以运行该论文,那么论文中可以增加一个对比图片。现在论文中大家都不用TensorFlow,不巧的是该论文原始代码是TF写的。我们并不是改为torch形式,而依然通过安装tf1.15的gpu版本。原始的代码我没法进行测试,改了半天放弃了,结合chatgpt写了一个单图片推理的代码,可以成功运行,但是依然需要大概8

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#linux#ubuntu
图像分类传统算法和深度学习算法简单介绍

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务,旨在根据输入图像将其预测到一个或多个类别中。本文档将详细介绍一些常用的图像分类算法,包括传统方法和深度学习方法。

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#算法#分类#深度学习 +1
使用 Docker 安装 Open WebUI 并集成 Ollama 的 DeepSeek 模型

在本教程中,我们将指导您如何使用 Docker 安装 Open-WebUI,并将其与 Ollama 的 DeepSeek 模型集成。这种方法可以简化部署过程,并确保环境的一致性。

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#docker#容器#运维 +1
使用PyTorch构建神经网络,并使用thop计算参数和FLOPs

FLOPs(floating point operations)是指浮点运算次数,通常用来评估一个计算机算法或者模型的计算复杂度。在机器学习中,FLOPs通常用来衡量神经网络的计算复杂度,因为神经网络的计算主要由矩阵乘法和卷积操作组成,而这些操作都可以转化为浮点运算次数的形式进行计算。

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#神经网络#深度学习#机器学习 +1
Windows中使用Docker安装Anythingllm,基于deepseek构建自己的本地知识库问答大模型,可局域网内多用户访问、离线运行

本文介绍了如何在 Windows 系统的 CMD 中使用 Docker 安装 AnythingLLM,并搭建自己的知识库问答大模型

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#docker#容器
Windows中使用Docker安装Anythingllm,基于deepseek构建自己的本地知识库问答大模型,可局域网内多用户访问、离线运行

本文介绍了如何在 Windows 系统的 CMD 中使用 Docker 安装 AnythingLLM,并搭建自己的知识库问答大模型

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#docker#容器
图像分类简单介绍

图像分类是计算机视觉领域的一个基本任务,其目标是将输入的图像分配给某个预定义的类别(即标签)。在本教程中,我们将介绍图像分类的基本概念、背景和意义,以及传统的和基于深度学习的图像分类方法。

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#分类#机器学习#深度学习 +1
图像分类传统算法和深度学习算法简单介绍

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务,旨在根据输入图像将其预测到一个或多个类别中。本文档将详细介绍一些常用的图像分类算法,包括传统方法和深度学习方法。

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#算法#分类#深度学习 +1
使用 Docker 安装 Open WebUI 并集成 Ollama 的 DeepSeek 模型

在本教程中,我们将指导您如何使用 Docker 安装 Open-WebUI,并将其与 Ollama 的 DeepSeek 模型集成。这种方法可以简化部署过程,并确保环境的一致性。

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#docker#容器#运维 +1
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