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- 深度学习核心:CNN优化算法全攻略与PyTorch实践指南深度学习大小:6KB卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,它在图像和视频识别、图像分类以及与图像相关的其他领域表现出色。CNN的设计灵感来源于生物的视觉皮层机制,特别是人类大脑如何处理视觉信息。 ### CNN的关键特点包括: 1. **局部感受野**:每个卷积神经元只响应其输入中的一个局部区域,这个区域被称为感受野。 2. **权重共享**:卷积核的权重在整个输入中是共享的,这意味着无论特征在图像中出现在哪里,网络都能以相同的方式检测到它。 3. **空间层级结构**:CNN通过多个卷积层来构建特征的层级结构,底层可能检测边缘等简单特征,而高层可能检测更复杂的形状和对象特征。 4. **自动特征提取**:传统的图像处理技术需要手动设计特征提取器,而CNN能够自动学习数据中的有用特征。 5. **池化层(Pooling Layers)**:通常在卷积层之后,池化层用于降低特征的空间维度,从而减少参数数量和计算复杂度,同时使特征检测更加鲁棒。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,它在图像和视频识别、图像分类以及与图像相关的其他领域表现出色。CNN的设计灵感来源于生物的视觉皮层机制,特别是人类大脑如何处理视觉信息。 ### CNN的关键特点包括: 1. **局部感受野**:每个卷积神经元只响应其输入中的一个局部区域,这个区域被称为感受野。 2. **权重共享**:卷积核的权重在整个输入中是共享的,这意味着无论特征在图像中出现在哪里,网络都能以相同的方式检测到它。 3. **空间层级结构**:CNN通过多个卷积层来构建特征的层级结构,底层可能检测边缘等简单特征,而高层可能检测更复杂的形状和对象特征。 4. **自动特征提取**:传统的图像处理技术需要手动设计特征提取器,而CNN能够自动学习数据中的有用特征。 5. **池化层(Pooling Layers)**:通常在卷积层之后,池化层用于降低特征的空间维度,从而减少参数数量和计算复杂度,同时使特征检测更加鲁棒。
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会员免费 - 支持向量机matlab代码程序-机器学习实战项目(pdf文档)支持向量机大小:382KB支持向量机matlab代码程序-机器学习实战项目(pdf文档)支持向量机matlab代码程序-机器学习实战项目(pdf文档)
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免费 - 验证码识别 机器学习 SVM (支持向量机算法)机器学习大小:2MB支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析,特别适用于高维空间的数据。SVM的核心思想是找到一个最优超平面(在二分类中)或一组最优超平面(在多分类中),这个超平面能够最大化数据点之间的间隔(也称为“间隔”或“边距”),从而提高模型的泛化能力。 SVM的主要特点包括: 最大边界间隔:SVM倾向于选择决策边界离样本最近的点(即支持向量),这样可以避免过拟合,提高模型对未知数据的预测性能。 核函数:通过使用核函数,SVM可以处理非线性问题,将数据从低维空间映射到高维特征空间,使得原本线性不可分的数据变得线性可分。 硬间隔与软间隔:硬间隔要求所有样本到超平面的距离都大于等于1,而软间隔引入了惩罚项(即拉格朗日乘子),允许少数样本距离边界较近。 在线性和非线性模型之间的转换:通过选择不同的核函数(如线性、多项式、径向基函数RBF等),可以在线性和非线性分类之间灵活切换。支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析,特别适用于高维空间的数据。SVM的核心思想是找到一个最优超平面(在二分类中)或一组最优超平面(在多分类中),这个超平面能够最大化数据点之间的间隔(也称为“间隔”或“边距”),从而提高模型的泛化能力。 SVM的主要特点包括: 最大边界间隔:SVM倾向于选择决策边界离样本最近的点(即支持向量),这样可以避免过拟合,提高模型对未知数据的预测性能。 核函数:通过使用核函数,SVM可以处理非线性问题,将数据从低维空间映射到高维特征空间,使得原本线性不可分的数据变得线性可分。 硬间隔与软间隔:硬间隔要求所有样本到超平面的距离都大于等于1,而软间隔引入了惩罚项(即拉格朗日乘子),允许少数样本距离边界较近。 在线性和非线性模型之间的转换:通过选择不同的核函数(如线性、多项式、径向基函数RBF等),可以在线性和非线性分类之间灵活切换。
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免费 - baseline-基于百度飞桨的单多镜头行人追踪,使用百度飞桨PaddleDetection套件的PP-YOLO+Sort算法paddlepaddle大小:21MBYOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法,由 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 2015 年首次提出。它是一种基于单阶段预测的目标检测方法,这意味着YOLO 在一次前向传播中就能同时定位和分类图像中的多个物体,这使得它在速度上相比两阶段检测器(如 R-CNN 家族)具有显著优势。 YOLO 系列算法的核心思想是将整个图像分成网格,每个网格单元预测一定数量的bounding box(边界框),每个bounding box会关联一个类别概率和坐标偏移。YOLO 使用卷积神经网络(CNN)来提取特征,并在输出层直接预测这些信息,因此不需要复杂的区域提议生成步骤。 YOLO 有多个版本,比如 YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5,随着版本的迭代,模型的精度和速度都有所提升。YOLOv5 版本尤其受到了开发者社区的广泛关注,因为它在保持高效的同时,也提供了较高的检测性能。YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法,由 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 2015 年首次提出。它是一种基于单阶段预测的目标检测方法,这意味着YOLO 在一次前向传播中就能同时定位和分类图像中的多个物体,这使得它在速度上相比两阶段检测器(如 R-CNN 家族)具有显著优势。 YOLO 系列算法的核心思想是将整个图像分成网格,每个网格单元预测一定数量的bounding box(边界框),每个bounding box会关联一个类别概率和坐标偏移。YOLO 使用卷积神经网络(CNN)来提取特征,并在输出层直接预测这些信息,因此不需要复杂的区域提议生成步骤。 YOLO 有多个版本,比如 YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5,随着版本的迭代,模型的精度和速度都有所提升。YOLOv5 版本尤其受到了开发者社区的广泛关注,因为它在保持高效的同时,也提供了较高的检测性能。
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免费 - 2018年数学建模比赛B题模型和代码软件/插件大小:2MB全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一。该竞赛每年9月(一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天,74小时 [9])举行,竞赛面向全国大专院校的学生,不分专业,本科组竞赛所有大学生均可参加。同学可以向该校教务部门咨询,如有必要也可直接与全国竞赛组委会或各赛区组委会联系。全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一。该竞赛每年9月(一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天,74小时 [9])举行,竞赛面向全国大专院校的学生,不分专业,本科组竞赛所有大学生均可参加。同学可以向该校教务部门咨询,如有必要也可直接与全国竞赛组委会或各赛区组委会联系。
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免费 - 《神经网络与深度学习》案例与实践神经网络大小:3MB神经网络和深度学习是现代人工智能领域中的核心技术。它们都是基于生物神经系统的概念构建的人工模型。 神经网络(Neural Networks)是由大量节点(神经元)相互连接而成的计算模型。这些节点接收输入信号,经过加权处理并通过激活函数转换为输出。每个神经元都有多个输入和一个输出,它们通过学习调整权重来模拟人类大脑的学习过程。简单的神经网络如前馈网络已经能够解决一些线性可分问题,而更复杂的结构如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。 深度学习(Deep Learning)是神经网络的一种特殊形式,尤其是指包含多层隐藏层的深层神经网络。深度学习通过堆叠多层非线性变换,能够自动从原始数据中学习到抽象特征,不需要人工设计特征提取器。深度学习的核心在于利用大量的数据和强大的计算能力,通过反向传播算法优化网络参数,使得模型能够在各种复杂任务中达到或超越人类水平,如计算机视觉、语音识别和自然语言理解等。 在实际应用中选择神经网络的层数和节点数是一个关键但需要经验的决策过程,通常涉及以下几个步骤: 理解问题复杂性:首先,评估问题的复杂性和数据神经网络和深度学习是现代人工智能领域中的核心技术。它们都是基于生物神经系统的概念构建的人工模型。 神经网络(Neural Networks)是由大量节点(神经元)相互连接而成的计算模型。这些节点接收输入信号,经过加权处理并通过激活函数转换为输出。每个神经元都有多个输入和一个输出,它们通过学习调整权重来模拟人类大脑的学习过程。简单的神经网络如前馈网络已经能够解决一些线性可分问题,而更复杂的结构如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。 深度学习(Deep Learning)是神经网络的一种特殊形式,尤其是指包含多层隐藏层的深层神经网络。深度学习通过堆叠多层非线性变换,能够自动从原始数据中学习到抽象特征,不需要人工设计特征提取器。深度学习的核心在于利用大量的数据和强大的计算能力,通过反向传播算法优化网络参数,使得模型能够在各种复杂任务中达到或超越人类水平,如计算机视觉、语音识别和自然语言理解等。 在实际应用中选择神经网络的层数和节点数是一个关键但需要经验的决策过程,通常涉及以下几个步骤: 理解问题复杂性:首先,评估问题的复杂性和数据
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免费 - 安川机器人系统(后台程序)说明书pdf文档范文/模板/素材大小:2MB安川机器人系统(后台程序)说明书pdf文档安川机器人系统(后台程序)说明书pdf文档
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会员免费 - bp神经网络实现房价预测神经网络大小:96KB使用bp神经网络实现的房价预测源代码,以及基于自己的数据实现的改进版bp神经网络使用bp神经网络实现的房价预测源代码,以及基于自己的数据实现的改进版bp神经网络
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免费 - navicat基础操作教程课程资源大小:4KBNavicat 是一款广泛使用且功能强大的数据库管理工具,它能够连接和管理多种数据库系统,例如 MySQL、MariaDB、Oracle、PostgreSQL、SQLite 等[^1^][^3^][^4^][^5^][^7^][^9^][^10^]。自2001年以来,Navicat 已成为全球超过500万名数据库用户的优选[^1^]。它提供了多达7种语言供客户选择,并且被公认为全球最受欢迎的数据库前端用户界面工具[^1^]。 Navicat 的特点包括强大的数据库连接能力、直观的用户界面、多种功能模块以及数据同步和转换能力[^3^]。它还提供了数据库设计和建模功能,帮助用户规划和设计数据库结构[^3^]。Navicat 适用于多种平台,包括 Microsoft Windows、MacOS、Linux 和 iOS[^1^],并且可以让用户连接到任何本机或远程服务器[^1^]。Navicat Premium 版本允许用户在不同数据库系统间传输数据,并支持批处理作业的计划和执行[^1^]。 Navicat 的功能包括但不限于数据迁移、操作工具、查询编辑、数据库设计器、数据可视化工具、数据Navicat 是一款广泛使用且功能强大的数据库管理工具,它能够连接和管理多种数据库系统,例如 MySQL、MariaDB、Oracle、PostgreSQL、SQLite 等[^1^][^3^][^4^][^5^][^7^][^9^][^10^]。自2001年以来,Navicat 已成为全球超过500万名数据库用户的优选[^1^]。它提供了多达7种语言供客户选择,并且被公认为全球最受欢迎的数据库前端用户界面工具[^1^]。 Navicat 的特点包括强大的数据库连接能力、直观的用户界面、多种功能模块以及数据同步和转换能力[^3^]。它还提供了数据库设计和建模功能,帮助用户规划和设计数据库结构[^3^]。Navicat 适用于多种平台,包括 Microsoft Windows、MacOS、Linux 和 iOS[^1^],并且可以让用户连接到任何本机或远程服务器[^1^]。Navicat Premium 版本允许用户在不同数据库系统间传输数据,并支持批处理作业的计划和执行[^1^]。 Navicat 的功能包括但不限于数据迁移、操作工具、查询编辑、数据库设计器、数据可视化工具、数据
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会员免费 - 知识图谱实战应用(30篇)代码全套,代码直接运行知识图谱大小:27MB知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用 知识图谱实战应用2-基于知识图谱的创建语义搜索功能 知识图谱实战应用3-知识推理的应用 知识图谱实战应用4-cypher查询语句 知识图谱实战应用5-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通 知识图谱实战应用10-电影推理的应用 知识图谱实战应用12-食谱领域智能问答系统,实现菜谱问答 知识图谱实战应用12-使用Py2neo构建基于知识图谱的问答系统 知识图谱实战应用13-医疗疾病领域智能问答系统,实现症状问答,支持数据扩展 知识图谱实战应用14-企业相关文件管理领域的应用 知识图谱实战应用15-知识图谱在生物基因学上的应用 知识图谱实战应用16-化学结构领域的应用 知识图谱实战应用17-推荐系统在婚恋交友项目上的实际应用 知识图谱实战应用18-知识图谱结合图神经网络GNN的实战应用,模型搭建与训练 知识图谱实战应用19-基于Py2neo的英语单词关联记忆知识图谱项目 知识图谱实战应用20-中文图书的查询与推荐系统构建 知识图谱实战应用21-华语音乐的推荐系统 知识图谱实战应用22-基于py2neo的金融领域的应用 ...知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用 知识图谱实战应用2-基于知识图谱的创建语义搜索功能 知识图谱实战应用3-知识推理的应用 知识图谱实战应用4-cypher查询语句 知识图谱实战应用5-从文本关系抽取到知识图谱关系构建流程贯通 知识图谱实战应用10-电影推理的应用 知识图谱实战应用12-食谱领域智能问答系统,实现菜谱问答 知识图谱实战应用12-使用Py2neo构建基于知识图谱的问答系统 知识图谱实战应用13-医疗疾病领域智能问答系统,实现症状问答,支持数据扩展 知识图谱实战应用14-企业相关文件管理领域的应用 知识图谱实战应用15-知识图谱在生物基因学上的应用 知识图谱实战应用16-化学结构领域的应用 知识图谱实战应用17-推荐系统在婚恋交友项目上的实际应用 知识图谱实战应用18-知识图谱结合图神经网络GNN的实战应用,模型搭建与训练 知识图谱实战应用19-基于Py2neo的英语单词关联记忆知识图谱项目 知识图谱实战应用20-中文图书的查询与推荐系统构建 知识图谱实战应用21-华语音乐的推荐系统 知识图谱实战应用22-基于py2neo的金融领域的应用 ...
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免费 - ASP.NET基于Ajax+Lucene构建搜索引擎的设计和实现(源代码)asp.net大小:4MB通过搜索引擎从互联网上获取有用信息已经成为人们生活的重要组成部分,Lucene是构建搜索引擎的其中一种方式。搜索引擎系统是在.Net平台上用C#开发的,数据库是MSSQL Server 2000。主要完成的功能有:用爬虫抓取网页;获取有效信息放入数据库;通过Lucene建立索引;对简单关键字进行搜索;使用Ajax的局部刷新页面展示结果。通过搜索引擎从互联网上获取有用信息已经成为人们生活的重要组成部分,Lucene是构建搜索引擎的其中一种方式。搜索引擎系统是在.Net平台上用C#开发的,数据库是MSSQL Server 2000。主要完成的功能有:用爬虫抓取网页;获取有效信息放入数据库;通过Lucene建立索引;对简单关键字进行搜索;使用Ajax的局部刷新页面展示结果。
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会员免费 - ASP一个小型搜索引擎的设计与实现(源代码)搜索引擎大小:391KB随着互联网和宽带上网的普及,搜索引擎在中国异军突起,并日益渗透到人们的日常生活中,在互联网普及之前,人们查阅资料首先想到的是拥有大量书籍的资料的图书馆。但是今天很多人都会选择一种更方便、快捷、全面、准确的查阅方式--互联网。而帮助我们在整个互联网上快速地查找到目标信息的就是越来越被重视的搜索引擎。随着互联网和宽带上网的普及,搜索引擎在中国异军突起,并日益渗透到人们的日常生活中,在互联网普及之前,人们查阅资料首先想到的是拥有大量书籍的资料的图书馆。但是今天很多人都会选择一种更方便、快捷、全面、准确的查阅方式--互联网。而帮助我们在整个互联网上快速地查找到目标信息的就是越来越被重视的搜索引擎。
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会员免费 - 基于asp的搜索引擎开发(源代码)搜索引擎大小:94KB随着互联网和宽带上网的普及,搜索引擎在中国异军突起,并日益渗透到人们的日常生活中。在互联网普及之前,人们查阅资料首先想到的是拥有大量书籍资料的图书馆,但是今天很多人都会选择一种更方便、快捷、全面、准确的查阅方式—互联网。而帮助我们在整个互联网上快速地查找到目标信息的就是越来越被重视的搜索引擎。本文通过分析国内外搜索引擎的发展现状,提出了一种利用ASP技术实现一个B/S体系结构的搜索引擎系统的方案,以期达到功能强大,操作简单,通用性强,可以满足用户对信息搜索需要的搜索引擎系统。文中着重论述了该系统的数据流程、功能实现与代码设计、后台管理等,并对相关技术作了详细的介绍。论文在撰写过程中,力求将理论与系统应用相结合,对各种理论进行阐述的同时配合系统从实际应用和操作技巧上加以说明,希望能够更充分地体现这些知识与技术在系统中的应用与实现。随着互联网和宽带上网的普及,搜索引擎在中国异军突起,并日益渗透到人们的日常生活中。在互联网普及之前,人们查阅资料首先想到的是拥有大量书籍资料的图书馆,但是今天很多人都会选择一种更方便、快捷、全面、准确的查阅方式—互联网。而帮助我们在整个互联网上快速地查找到目标信息的就是越来越被重视的搜索引擎。本文通过分析国内外搜索引擎的发展现状,提出了一种利用ASP技术实现一个B/S体系结构的搜索引擎系统的方案,以期达到功能强大,操作简单,通用性强,可以满足用户对信息搜索需要的搜索引擎系统。文中着重论述了该系统的数据流程、功能实现与代码设计、后台管理等,并对相关技术作了详细的介绍。论文在撰写过程中,力求将理论与系统应用相结合,对各种理论进行阐述的同时配合系统从实际应用和操作技巧上加以说明,希望能够更充分地体现这些知识与技术在系统中的应用与实现。
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会员免费 - JSP搜索引擎的研究与实现(源代码)搜索引擎大小:362KB网络中的资源非常丰富,但是如何有效的搜索信息却是一件困难的事情。建立搜索引擎就是解决这个问题的最好方法。本文首先详细介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构,然后从网络机器人、索引引擎、Web服务器三个方面进行详细的说明。为了更加深刻的理解这种技术,本人还亲自实现了一个自己的搜索引擎——新闻搜索引擎。 新闻搜索引擎是从指定的Web页面中按照超连接进行解析、搜索,并把搜索到的每条新闻进行索引后加入数据库。然后通过Web服务器接受客户端请求后从索引数据库中搜索出所匹配的新闻。网络中的资源非常丰富,但是如何有效的搜索信息却是一件困难的事情。建立搜索引擎就是解决这个问题的最好方法。本文首先详细介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构,然后从网络机器人、索引引擎、Web服务器三个方面进行详细的说明。为了更加深刻的理解这种技术,本人还亲自实现了一个自己的搜索引擎——新闻搜索引擎。 新闻搜索引擎是从指定的Web页面中按照超连接进行解析、搜索,并把搜索到的每条新闻进行索引后加入数据库。然后通过Web服务器接受客户端请求后从索引数据库中搜索出所匹配的新闻。
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会员免费 - 搜索链接淘特搜索引擎共享版-tot-search-engine搜索引擎大小:2MB[搜索链接]淘特搜索引擎共享版_tot_search_engine[搜索链接]淘特搜索引擎共享版_tot_search_engine
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会员免费 - 无人驾驶汽车如何处理地图和定位?自动驾驶大小:11KB无人驾驶汽车,也称为自动驾驶汽车或自驾车,依赖精确的地图和定位系统来导航和安全行驶。这些系统是实现车辆自主驾驶功能的核心组成部分。本文将详细探讨无人驾驶汽车如何处理地图和定位的技术细节。 无人驾驶汽车,也称为自动驾驶汽车或自驾车,依赖精确的地图和定位系统来导航和安全行驶。这些系统是实现车辆自主驾驶功能的核心组成部分。本文将详细探讨无人驾驶汽车如何处理地图和定位的技术细节。 无人驾驶汽车,也称为自动驾驶汽车或自驾车,依赖精确的地图和定位系统来导航和安全行驶。这些系统是实现车辆自主驾驶功能的核心组成部分。本文将详细探讨无人驾驶汽车如何处理地图和定位的技术细节。 无人驾驶汽车,也称为自动驾驶汽车或自驾车,依赖精确的地图和定位系统来导航和安全行驶。这些系统是实现车辆自主驾驶功能的核心组成部分。本文将详细探讨无人驾驶汽车如何处理地图和定位的技术细节。无人驾驶汽车,也称为自动驾驶汽车或自驾车,依赖精确的地图和定位系统来导航和安全行驶。这些系统是实现车辆自主驾驶功能的核心组成部分。本文将详细探讨无人驾驶汽车如何处理地图和定位的技术细节。 无人驾驶汽车,也称为自动驾驶汽车或自驾车,依赖精确的地图和定位系统来导航和安全行驶。这些系统是实现车辆自主驾驶功能的核心组成部分。本文将详细探讨无人驾驶汽车如何处理地图和定位的技术细节。 无人驾驶汽车,也称为自动驾驶汽车或自驾车,依赖精确的地图和定位系统来导航和安全行驶。这些系统是实现车辆自主驾驶功能的核心组成部分。本文将详细探讨无人驾驶汽车如何处理地图和定位的技术细节。 无人驾驶汽车,也称为自动驾驶汽车或自驾车,依赖精确的地图和定位系统来导航和安全行驶。这些系统是实现车辆自主驾驶功能的核心组成部分。本文将详细探讨无人驾驶汽车如何处理地图和定位的技术细节。
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会员免费 - 7章全AI全流程落地实战:从设计-开发-测试到运营一站式搞定人工智能大小:3KB一、AI开发的基本流程是怎样的? 一个典型的AI应用开发包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等,在ModelArts上可以完成以上所有流程。数据处理主要是对上传到云端的数据进行标注和特征分析,算法开发可以使用ModelArts官方发布或自己开发的算法,模型训练即使用云上的CPU/GPU/NPU等资源创建训练作业,最终的模型部署可部署为在线服务或者边缘服务。 二、零基础小白,也可以快速上手AI开发吗? 零基础小白,可以使用ModelArts进行AI开发体验,推荐尝试ModelArts自动学习功能, 自动学习不需要AI能力和编码能力,只需上传数据,通过图像化界面操作即可完成模型训练和部署,当前支持图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类等任务。 三、使用AI编写测试用例 理想状态是直接把需求直接提供给AI,让AI直接写用例,但这样与实际想要达到的结果相差甚远。 所以建议,先使用需求通过AI生成测试点,再测试点通过AI生成测试用例。 测试AI产品是一项复杂的工作,它不仅仅涉及到算法本身的验证,还包括了产品功能、用户体验、性能、安全、兼容性等多个方面。 准确性验证:使用独立的一、AI开发的基本流程是怎样的? 一个典型的AI应用开发包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等,在ModelArts上可以完成以上所有流程。数据处理主要是对上传到云端的数据进行标注和特征分析,算法开发可以使用ModelArts官方发布或自己开发的算法,模型训练即使用云上的CPU/GPU/NPU等资源创建训练作业,最终的模型部署可部署为在线服务或者边缘服务。 二、零基础小白,也可以快速上手AI开发吗? 零基础小白,可以使用ModelArts进行AI开发体验,推荐尝试ModelArts自动学习功能, 自动学习不需要AI能力和编码能力,只需上传数据,通过图像化界面操作即可完成模型训练和部署,当前支持图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类等任务。 三、使用AI编写测试用例 理想状态是直接把需求直接提供给AI,让AI直接写用例,但这样与实际想要达到的结果相差甚远。 所以建议,先使用需求通过AI生成测试点,再测试点通过AI生成测试用例。 测试AI产品是一项复杂的工作,它不仅仅涉及到算法本身的验证,还包括了产品功能、用户体验、性能、安全、兼容性等多个方面。 准确性验证:使用独立的
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会员免费 - 完结7章AI全流程落地实战:从设计-开发-测试到运营一站式搞定人工智能大小:3KB一、为什么要本地离线部署Ai大模型? 离线部署AI大模型有多个重要原因,涵盖了安全性、隐私、成本、控制性和可靠性等方面。以下是一些主要的原因和详细解释: 1、数据隐私和安全 敏感数据保护:某些应用需要处理高度敏感的个人或商业数据,如医疗记录、金融信息或知识产权数据。离线部署可以确保这些数据不离开本地环境,减少泄露的风险。 合规性:一些行业和地区对数据保护有严格的法规和要求(如GDPR),要求数据必须在本地存储和处理。 2、成本控制 长期成本降低:虽然初期的硬件投资较高,但长期使用本地部署可能比持续支付云服务的使用费用更为经济,特别是在处理大量数据或频繁使用时。 避免云计算费用波动:使用云服务时,费用可能会因使用量波动而不可预测。离线部署能够提供更稳定的成本控制。 3、性能和延迟 低延迟:本地部署可以提供更低的延迟,特别适合需要实时响应的应用,如自动驾驶、工业控制和实时通信。 高性能:在本地部署中,硬件资源专用于特定任务,可以进行更好的性能优化。一、为什么要本地离线部署Ai大模型? 离线部署AI大模型有多个重要原因,涵盖了安全性、隐私、成本、控制性和可靠性等方面。以下是一些主要的原因和详细解释: 1、数据隐私和安全 敏感数据保护:某些应用需要处理高度敏感的个人或商业数据,如医疗记录、金融信息或知识产权数据。离线部署可以确保这些数据不离开本地环境,减少泄露的风险。 合规性:一些行业和地区对数据保护有严格的法规和要求(如GDPR),要求数据必须在本地存储和处理。 2、成本控制 长期成本降低:虽然初期的硬件投资较高,但长期使用本地部署可能比持续支付云服务的使用费用更为经济,特别是在处理大量数据或频繁使用时。 避免云计算费用波动:使用云服务时,费用可能会因使用量波动而不可预测。离线部署能够提供更稳定的成本控制。 3、性能和延迟 低延迟:本地部署可以提供更低的延迟,特别适合需要实时响应的应用,如自动驾驶、工业控制和实时通信。 高性能:在本地部署中,硬件资源专用于特定任务,可以进行更好的性能优化。
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会员免费 - GA-PSO-GWO遗传算法-粒子群算法-灰狼算法,联合自适应优化算法RAR大小:1MB为了克服使用单一智能优化算法在求解复杂问题中表现出的精度不高、易陷入局部最值、不能在全局搜索等一系列不足,算法融合的思想开始被研究和应用。将GA与PSO、GWO这三种经典算法进行融合,并辅以改进,从而利用它们的互补性,取长补短,提高求解复杂问题的能力。 无免费午餐定理,对任何优化问题,任两种优化算法的平均性能是相等的,没有任何一种优化算法在计算效率、通用性、全局搜索能力等性能方面都能表现得很好。 算法的混合也就成了算法优化领域的一个研究热点和趋势,混合有着固有的内在需求,不是简单地将算法组合叠加,要按照一定的策略和模式进行。 GA算法过程简单,全局收敛性好,多用于进行函数优化、数据挖掘、生产调度、组合优化、图像处理、机器学习等问题。但个体没有记忆,遗传操作盲目无方向,所需要的收敛时间长; PSO算法原理简单,用速度、位移公式迭代易于实现,具有记忆功能,需要调节的参数少,在寻优稳定性和全局性收敛性方面具有很大优势,但容易陷入局部最优值出现早熟,种群多样性差,搜索范围小,在高维复杂问题寻优时更为明显,多用于求解组合优化、模式分解、传感器网络、生物分子研究等领域。 联合GWO算法为了克服使用单一智能优化算法在求解复杂问题中表现出的精度不高、易陷入局部最值、不能在全局搜索等一系列不足,算法融合的思想开始被研究和应用。将GA与PSO、GWO这三种经典算法进行融合,并辅以改进,从而利用它们的互补性,取长补短,提高求解复杂问题的能力。 无免费午餐定理,对任何优化问题,任两种优化算法的平均性能是相等的,没有任何一种优化算法在计算效率、通用性、全局搜索能力等性能方面都能表现得很好。 算法的混合也就成了算法优化领域的一个研究热点和趋势,混合有着固有的内在需求,不是简单地将算法组合叠加,要按照一定的策略和模式进行。 GA算法过程简单,全局收敛性好,多用于进行函数优化、数据挖掘、生产调度、组合优化、图像处理、机器学习等问题。但个体没有记忆,遗传操作盲目无方向,所需要的收敛时间长; PSO算法原理简单,用速度、位移公式迭代易于实现,具有记忆功能,需要调节的参数少,在寻优稳定性和全局性收敛性方面具有很大优势,但容易陷入局部最优值出现早熟,种群多样性差,搜索范围小,在高维复杂问题寻优时更为明显,多用于求解组合优化、模式分解、传感器网络、生物分子研究等领域。 联合GWO算法
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会员免费 - 树状数据资源程序:实现了树状数组,树状数组在求累加等问题时有很高的效率RAR大小:543KB树状数据资源程序:实现了树状数组,树状数组在求累加等问题时有很高的效率树状数据资源程序:实现了树状数组,树状数组在求累加等问题时有很高的效率
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会员免费 - 卷积神经网络:卷积神经网络,matlab代码matlab大小:7MB卷积神经网络:卷积神经网络,matlab代码卷积神经网络:卷积神经网络,matlab代码
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会员免费 - Yolo格式的苹果数据集目标检测数据集大小:280MBYolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测YoloYolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo格式的苹果数据集目标检测Yolo
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会员免费 - 优化BP神经网络(GWO-BP)灰狼算法神经网络大小:12KB优化BP神经网络(GWO-BP)【灰狼算法】优化BP神经网络(GWO-BP)【灰狼算法】
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免费 - (灰狼算法)优化BP神经网络(GWO-BP)神经网络大小:12KB(灰狼算法)优化BP神经网络(GWO-BP)(灰狼算法)优化BP神经网络(GWO-BP)
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免费 - 基于麻雀优化算法改进BP神经网络的回归分析(代码完整,数据齐全)神经网络大小:111KB麻雀算法优化BP神经网络权值阈值,多输入单输出BP神经网络,代码完整,数据齐全,可以扩展,有偿讲解麻雀算法优化BP神经网络权值阈值,多输入单输出BP神经网络,代码完整,数据齐全,可以扩展,有偿讲解
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会员免费 - 基于MATLAB编程的车流量预测(代码完整,数据齐全)matlab大小:3MB基于MATLAB编程的车流量预测,基于MATLAB编程的十字路口多方向车流量预测基于MATLAB编程的车流量预测,基于MATLAB编程的十字路口多方向车流量预测
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会员免费 - 从轮胎表面提取和识别文字.rar图像处理大小:731KB上述代码是使用HALCON软件编写的脚本,主要功能是利用光度立体技术对轮胎表面的文字进行识别 总的来说,这段代码通过光度立体技术计算轮胎表面的梯度,然后利用梯度信息计算表面曲率,并通过图像处理技术提取出文字区域。接着,使用极坐标变换对齐文字,最后使用OCR技术识别出文字内容。这种方法可以有效地从轮胎表面提取和识别文字信息,对于轮胎的自动识别和记录非常有用。上述代码是使用HALCON软件编写的脚本,主要功能是利用光度立体技术对轮胎表面的文字进行识别 总的来说,这段代码通过光度立体技术计算轮胎表面的梯度,然后利用梯度信息计算表面曲率,并通过图像处理技术提取出文字区域。接着,使用极坐标变换对齐文字,最后使用OCR技术识别出文字内容。这种方法可以有效地从轮胎表面提取和识别文字信息,对于轮胎的自动识别和记录非常有用。
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会员免费 - 识别出批号上的数字.rar图像处理大小:236KB附件代码同样是使用HALCON软件编写的脚本,其主要功能是利用光度立体技术读取牙膏管上的批号(lot number) 总的来说,这段代码通过光度立体技术计算了牙膏管的反照率和梯度,然后利用梯度信息计算高斯曲率,并通过图像处理技术提取出批号区域。接着,使用OCR技术识别出批号上的数字。最后,脚本在原始图像上可视化展示了识别结果,这对于产品批号的自动识别和记录非常有用。附件代码同样是使用HALCON软件编写的脚本,其主要功能是利用光度立体技术读取牙膏管上的批号(lot number) 总的来说,这段代码通过光度立体技术计算了牙膏管的反照率和梯度,然后利用梯度信息计算高斯曲率,并通过图像处理技术提取出批号区域。接着,使用OCR技术识别出批号上的数字。最后,脚本在原始图像上可视化展示了识别结果,这对于产品批号的自动识别和记录非常有用。
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会员免费 - 检测洗发水瓶标签上的缺陷.rar图像处理大小:389KB上述代码是使用HALCON软件编写的脚本,用于通过光度立体技术检测洗发水瓶标签上的缺陷 总的来说,这段代码通过光度立体技术计算了洗发水瓶标签的反照率和梯度,然后利用梯度信息计算高斯曲率,并通过图像处理技术检测出标签上的缺陷。最后,脚本在高斯曲率图像和反照率图像上可视化展示了这些缺陷,这对于产品的质量控制和缺陷分析非常有用。上述代码是使用HALCON软件编写的脚本,用于通过光度立体技术检测洗发水瓶标签上的缺陷 总的来说,这段代码通过光度立体技术计算了洗发水瓶标签的反照率和梯度,然后利用梯度信息计算高斯曲率,并通过图像处理技术检测出标签上的缺陷。最后,脚本在高斯曲率图像和反照率图像上可视化展示了这些缺陷,这对于产品的质量控制和缺陷分析非常有用。
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会员免费 - 皮革表面缺陷检测.rar图像处理大小:5MB附件代码用于执行光度立体分析,以检测皮革样品上的缺陷。光度立体是一种利用不同光照方向下拍摄的图像来恢复物体表面的三维形状和反照率的技术。 总的来说,这段代码通过光度立体方法和图像处理技术,实现了对皮革样品的缺陷检测,包括表面缺陷、无纹理区域和划痕,并将这些缺陷在反照率图像上进行了可视化展示。这对于皮革制品的质量控制和缺陷分析非常有用。附件代码用于执行光度立体分析,以检测皮革样品上的缺陷。光度立体是一种利用不同光照方向下拍摄的图像来恢复物体表面的三维形状和反照率的技术。 总的来说,这段代码通过光度立体方法和图像处理技术,实现了对皮革样品的缺陷检测,包括表面缺陷、无纹理区域和划痕,并将这些缺陷在反照率图像上进行了可视化展示。这对于皮革制品的质量控制和缺陷分析非常有用。
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会员免费 - 检测地板面板标签上的缺陷.rar图像处理大小:5MB附件代码是使用HALCON软件编写的脚本,用于执行光度立体(Photometric Stereo)分析,以检测地板面板标签上的缺陷。光度立体是一种利用不同光照方向下拍摄的图像来恢复物体表面的三维形状和反照率的技术。 总的来说,附件代码通过光度立体方法和图像处理技术,实现了对地板面板标签的缺陷检测,并将缺陷在平均曲率图像和反照率图像上进行了可视化展示。这对于产品质量控制和缺陷分析非常有用。附件代码是使用HALCON软件编写的脚本,用于执行光度立体(Photometric Stereo)分析,以检测地板面板标签上的缺陷。光度立体是一种利用不同光照方向下拍摄的图像来恢复物体表面的三维形状和反照率的技术。 总的来说,附件代码通过光度立体方法和图像处理技术,实现了对地板面板标签的缺陷检测,并将缺陷在平均曲率图像和反照率图像上进行了可视化展示。这对于产品质量控制和缺陷分析非常有用。
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会员免费 - 三维表面缺陷检测.rar图像处理大小:686KB附件代码是使用HALCON软件编写的脚本,用于执行三维表面缺陷检测任务。HALCON是一个功能强大的图像处理和机器视觉软件,广泛应用于工业自动化、质量检测等领域。这段代码主要解决的问题是使用光度立体(Photometric Stereo)方法对物体表面进行分析,以检测和定位表面缺陷 总的来说,这段代码通过光度立体方法和图像处理技术,实现了对物体表面的缺陷检测,并将缺陷在高斯曲率图像和反照率图像上进行了可视化展示。这对于产品质量控制和缺陷分析非常有用。附件代码是使用HALCON软件编写的脚本,用于执行三维表面缺陷检测任务。HALCON是一个功能强大的图像处理和机器视觉软件,广泛应用于工业自动化、质量检测等领域。这段代码主要解决的问题是使用光度立体(Photometric Stereo)方法对物体表面进行分析,以检测和定位表面缺陷 总的来说,这段代码通过光度立体方法和图像处理技术,实现了对物体表面的缺陷检测,并将缺陷在高斯曲率图像和反照率图像上进行了可视化展示。这对于产品质量控制和缺陷分析非常有用。
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会员免费 - 检测BGA的缺陷.rar图像处理大小:38KB附件代码主要用于对电子组件(如球栅阵列BGA)进行图像处理和质量检查 代码中使用了多个HALCON函数,如 fast_threshold, connection, select_shape, dilation_rectangle1, area_center_gray, smallest_rectangle2, gen_region_points, hom_mat2d_identity, hom_mat2d_rotate, hom_mat2d_translate, hom_mat2d_scale, affine_trans_point_2d, vector_to_rigid, distance_pp, gen_ellipse 等,这些函数用于图像处理、形态学操作、几何变换和特征提取。 整体来看,这段代码实现了一个自动化的BGA质量检查流程,包括图像读取、预处理、特征提取、变换和归一化、形状特征检查以及结果可视化。通过这个流程,可以自动检测BGA的缺陷,如缺失、变形、体积异常等。附件代码主要用于对电子组件(如球栅阵列BGA)进行图像处理和质量检查 代码中使用了多个HALCON函数,如 fast_threshold, connection, select_shape, dilation_rectangle1, area_center_gray, smallest_rectangle2, gen_region_points, hom_mat2d_identity, hom_mat2d_rotate, hom_mat2d_translate, hom_mat2d_scale, affine_trans_point_2d, vector_to_rigid, distance_pp, gen_ellipse 等,这些函数用于图像处理、形态学操作、几何变换和特征提取。 整体来看,这段代码实现了一个自动化的BGA质量检查流程,包括图像读取、预处理、特征提取、变换和归一化、形状特征检查以及结果可视化。通过这个流程,可以自动检测BGA的缺陷,如缺失、变形、体积异常等。
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会员免费 - TensorFlow 识别手写文字代码.rartensorflow大小:3KB使用Python和TensorFlow来识别手写文字通常涉及到构建一个手写数字识别模型,这通常使用MNIST数据集作为示例。MNIST是一个包含7,000个手写数字(-9)的图像数据集,每个图像大小为28x28像素。以下是使用TensorFlow识别手写文字的基本步骤: 导入必要的库:导入TensorFlow和其他可能需要的库。 加载数据集:加载MNIST数据集,TensorFlow提供了直接加载MNIST数据集的API。 数据预处理:对数据进行预处理,如归一化像素值。 构建模型:构建一个卷积神经网络(CNN)模型,用于图像识别。 编译模型:设置模型的优化器、损失函数和评估指标。 训练模型:使用训练数据训练模型。 评估模型:在测试数据上评估模型的性能。 使用模型进行预测:使用训练好的模型对新的手写数字图像进行预测。 这个示例使用了MNIST数据集,它是一个相对简单的数据集,用于演示如何使用TensorFlow构建和训练一个基本的CNN模型。对于更复杂的手写文字识别任务,可能需要更复杂的模型结构、更多的数据预处理步骤和更细致的模型调优。使用Python和TensorFlow来识别手写文字通常涉及到构建一个手写数字识别模型,这通常使用MNIST数据集作为示例。MNIST是一个包含7,000个手写数字(-9)的图像数据集,每个图像大小为28x28像素。以下是使用TensorFlow识别手写文字的基本步骤: 导入必要的库:导入TensorFlow和其他可能需要的库。 加载数据集:加载MNIST数据集,TensorFlow提供了直接加载MNIST数据集的API。 数据预处理:对数据进行预处理,如归一化像素值。 构建模型:构建一个卷积神经网络(CNN)模型,用于图像识别。 编译模型:设置模型的优化器、损失函数和评估指标。 训练模型:使用训练数据训练模型。 评估模型:在测试数据上评估模型的性能。 使用模型进行预测:使用训练好的模型对新的手写数字图像进行预测。 这个示例使用了MNIST数据集,它是一个相对简单的数据集,用于演示如何使用TensorFlow构建和训练一个基本的CNN模型。对于更复杂的手写文字识别任务,可能需要更复杂的模型结构、更多的数据预处理步骤和更细致的模型调优。
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会员免费 - Fortran语言相关项目的示例Fortran语言大小:229KBFortran语言相关项目的示例Fortran语言相关项目的示例
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会员免费 - 基于MATLAB编程的端午节祝福动画生成系统(代码完整,数据齐全)matlab大小:1MB基于MATLAB编程的端午节祝福视频生成系统,需要MATLAB打开duanwujie.m文件运行,选择自己喜好的背影图片,图片可以自定义,然后输入祝福语,就可以生成祝福动画基于MATLAB编程的端午节祝福视频生成系统,需要MATLAB打开duanwujie.m文件运行,选择自己喜好的背影图片,图片可以自定义,然后输入祝福语,就可以生成祝福动画
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