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OpenCV的应用:简单的人脸识别和检测

本文介绍了基于OpenCV的人脸检测实现方法,主要包括两个部分:1)人脸检测的基本原理,包括图像预处理、候选区域生成、特征提取和分类判断四个步骤;2)具体实现方法,包括图片和视频中的人脸检测。通过OpenCV提供的预训练分类器(haarcascade模型),可以快速实现人脸和眼睛的检测,并提供了详细的代码示例,展示了如何加载模型、检测人脸区域以及在图像和视频流中绘制检测结果。该方法简单实用,适合计

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#opencv#人工智能#计算机视觉
动手学深度学习(pytorch版):第八章节—循环神经网络(4)循环神经网络

本文介绍了循环神经网络(RNN)的基本原理及其在语言模型中的应用。主要内容包括:1)从无隐藏层的多层感知机引出具有隐状态的RNN模型,解释了隐状态计算过程;2)通过代码示例展示了RNN中矩阵运算的等价性;3)以字符级语言模型为例说明RNN的训练过程;4)引入困惑度作为评估语言模型质量的指标,讨论了其计算方法和不同情况下取值范围的物理意义。文章通过理论解释和代码演示相结合的方式,系统性地介绍了RNN

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#深度学习#pytorch#rnn
C#的开发环境(visual studio的下载安装、测试c#语言)

本文介绍了Visual Studio的下载安装及C#开发环境配置方法。首先指导用户从官网下载社区版Visual Studio,详细说明了安装过程中的选项配置和目录设置。安装完成后,提供两种验证测试方法:1)使用文本编辑器创建C#文件并命令行编译运行;2)在Visual Studio中创建空项目并添加代码文件。最后展示了简单的"Hello World"示例程序代码,帮助用户快速验

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#c##开发语言#visual studio
AI三巨头:机器学习、深度学习与人工智能解析

本文系统阐述了人工智能相关概念及其实现方法。首先明确了人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)的定义与关系:AI是模拟人类智能的广义学科,ML是实现AI的重要技术,DL则是ML的一个子集。重点分析了机器学习算法(监督/无监督/强化学习)和深度学习算法(CNN/RNN等)的特点及应用场景,并详细探讨了评估算法适用性的关键指标(准确率、F1分数等)和方法。此外,还介绍了AI的其他重要实现方

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#人工智能#机器学习#深度学习
动手学深度学习(pytorch版):第五章节—深度学习计算(2)参数管理

本文介绍了深度学习模型训练中的参数访问、初始化和共享方法。主要内容包括:1)通过索引和named_parameters()访问网络各层参数;2)使用内置初始化器(如正态分布、常数、Xavier)和自定义初始化方法设置参数;3)实现参数绑定,使不同层共享同一参数张量。文中通过PyTorch示例展示了如何操作参数对象,提取数值和梯度,以及在不同层级进行差异化初始化。这些技术对模型调试、优化和复用具有重

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#深度学习#pytorch#人工智能 +1
动手学深度学习(pytorch版):第一章节——引言

机器学习已深入日常生活,涵盖推荐系统、语音交互、图像识别、交通优化、健康管理、金融服务和智能家居等场景。其核心组件包括数据、模型、目标函数和优化算法。机器学习问题主要分为监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类)和强化学习。深度学习凭借多层神经网络和端到端训练的优势,推动了计算机视觉、语音识别等领域的突破。随着大数据和计算力的提升,深度学习在图像分类、游戏AI等领域取得显著成果。尽管面临伦理挑

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#深度学习#pytorch#人工智能 +2
到底了