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原创 Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）
01 神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning）1-1 深度学习概论主要介绍：主要对深度学习进行了简要概述。首先，我们使用房价预测的例子来建立最简单的单个神经元组成的神经网络模型。然后，我们将例子复杂化，建立标准的神经网络模型结构。接着，我们从监督式学习入手，介绍了不同的神经网络类型，包括Standard NN，CNN和RNN。不同的神经网络模型适合处理不同类型的问题。对数据集本身来说，分为结构化数据和非结构化数据。近些年来，深度学习对非结构化数据的处理
2021-09-24 19:01:44
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原创 计算机视觉研究院 | 干货 | 利用手持摄像机图像通过卷积神经网络实时进行水稻检测
本文来源公众号，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。小农户在全球粮食供应中发挥着重要作用。随着智能手机越来越普及，它们使小农能够以非常低的低成本收集图像。
2024-04-26 23:22:06
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原创 涛哥聊Python | mining，一个有趣的 Python 库！
Python Mining库是一个强大的数据挖掘和分析工具，具有多种算法和函数，适用于各种实际应用场景。它提供了丰富的特性和高级功能，如特征选择、模型评估优化、文本挖掘等，帮助用户处理大规模数据集和实现复杂的数据挖掘任务。在电商、健康医疗、金融等行业中，Python Mining库都有着广泛的应用，可以用于用户行为分析、疾病预测、风险评估等任务。总之，Python Mining库为开发者提供了强大的工具和方法，帮助他们更好地处理和分析数据，实现业务目标。THE END!
2024-04-26 23:18:23
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原创 kaggle竞赛宝典 | 数据竞赛三剑客变四剑客了~
早期做数据竞赛的时候，常听大家戏称Catboost，Xgboost和Lightgbm为竞赛三剑客，如今，在诸多的竞赛中，又多了一位HistGradientBoosting，该算法基本也会出现在所有的竞赛问题中。例如：Steel Plate Defect Prediction竞赛中第二名的模型就是用到了HistGradientBoostingClassifier。
2024-04-25 20:08:00
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原创 OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
在我们之前的文章中，我们使用 YOLOv8 探索了令人兴奋的对象分割世界。分割使计算机视觉比简单的对象检测更进一步。检测可以识别图像中对象的存在和位置，而分割则更进一步，仔细勾勒出每个对象的确切边界。这使得人们能够更细致地了解视觉场景，其应用范围从自动驾驶汽车到医学图像分析。今天，我们将在此基础上研究 YOLOv9 在分割任务方面的潜力。YOLOv9 是 You Only Look Once (YOLO) 系列目标检测算法的最新迭代，有望在速度和准确性方面取得显著进步。让我们深入研究如何利用 Y
2024-04-25 20:05:30
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原创 小白学视觉 | 如何使用 Python比较两张图像并获得准确度？
本文，将带你了解如何使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。
2024-04-24 17:52:29
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原创 涛哥聊Python | voluptuous，一个非常厉害的 Python 库！
Voluptuous库是一个强大的Python数据验证库，适用于各种场景，如Web表单验证、配置文件验证和数据清洗。通过定义验证规则和自定义验证函数，Voluptuous可以轻松应对复杂的数据验证需求，并提供友好的错误提示。其支持嵌套验证和错误信息定制，使得数据验证工作更加灵活和可靠。总之，Voluptuous是Python开发中不可或缺的一部分，可以帮助开发者确保数据的完整性和准确性，提高代码的可维护性和可靠性。
2024-04-24 17:50:27
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原创 python | filelock，一个超酷的 Python 库！
Python filelock库是一个用于文件锁定的工具，可以帮助开发者在多线程或多进程环境中管理文件的并发访问，避免数据竞争和冲突。本文将介绍如何安装和使用Python filelock库，以及它的特性、基本功能、高级功能、实际应用场景和总结部分。
2024-04-23 17:48:09
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原创 Datawhale |【独家】万字长文带你梳理Llama开源家族：从Llama-1到Llama-3
北京时间4月19日凌晨，Meta在官网上官宣了Llama-3，作为继Llama-1、Llama-2和Code-Llama之后的第三代模型，Llama-3在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型。纵观Llama系列模型，从版本1到3，展示了大规模预训练语言模型的演进及其在实际应用中的显著潜力。这些模型不仅在技术上不断刷新纪录，更在商业和学术界产生了深远的影响。因此，对Llama模型不同版本之间的系统对比，不仅可以揭示技术进步的具体细节，也能帮助我们理解这些高级模型如何解决现实世界的复杂
2024-04-23 17:45:33
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原创 OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
最近遇到一个问题，如何读取仪表中的指针指向的刻度。首先说一下模板匹配，它是OpenCV自带的一个算法，可以根据一个模板图到目标图上去寻找对应位置，如果模板找的比较好那么效果显著，这里说一下寻找模板的技巧，模板一定要标准、精准且特征明显。接下来就是拟合直线，拟合直线我采用旋转虚拟直线法，假设一条直线从右边0度位置顺时针绕中心旋转当它转到指针指向的位置时重合的最多，此时记录下角度，最后根据角度计算刻度值。根据模板选取的原则我们，必须进行两次匹配才能的到精确和更高准确率的结果。，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。
2024-04-22 22:37:21
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原创 Coggle数据科学 | Coggle 4月竞赛学习：多模态图文问答
在自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3、BERT等已经取得了显著的进展，它们能够生成连贯、自然的文本，回答问题，并执行其他复杂的语言任务。但想要让大模型回答复杂问题，需要对原始内容进行深入的理解，比如对数据库进行解析、图像、语音等内容进行解析。
2024-04-21 18:08:12
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原创 OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
瑜伽是一种古老的运动，近年来由于其对身心健康的众多益处而广受欢迎。随着人们对瑜伽的兴趣日益浓厚，对能够准确分类瑜伽姿势的自动化系统的需求也越来越大。本文中我们将探讨如何使用 YOLOv8 Pose（一种先进的对象检测模型）对图像和视频中的瑜伽姿势进行分类。
2024-04-21 18:02:12
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原创 python | webassets，一个超强的 Python 库！
Python webassets库是一个用于管理静态资源的工具，如CSS、JavaScript等，帮助开发者更有效地管理和优化网站的静态文件。本文将介绍如何安装和使用Python webassets库，以及它的特性、基本功能、高级功能、实际应用场景和总结部分。
2024-04-20 19:34:22
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原创 Coggle数据科学 | KDD Cup 2024：亚马逊LLMs购物挑战
在线购物是一个复杂的过程，涉及从浏览到购买的各种任务，都需要洞察客户的行为和意图。这需要能够利用任务之间共享知识的多任务学习模型。然而，许多当前的模型都是特定于任务的，增加了开发成本，限制了效果。大型语言模型（LLMs）有潜力改变这一状况，通过一个模型处理多个任务，并通过微小的提示调整实现。在LLMs的潜力和挑战的推动下，我们推出了 ShopBench，一个针对在线购物的大规模挑战，包含 57 个任务和约 20000 个问题，来源于真实的亚马逊购物数据。
2024-04-20 19:29:39
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原创 大数据文摘 | 30 个优质 NLP 数据集和模型，一键使用 8 个 demo| 超全大模型资源汇总（建议收藏！）
近两年来，大模型的热度持续高涨，并且开始在更广泛的领域进行落地探索。随着行业整体的快速发展，越来越多的开源大模型涌入市场，进一步推动了上层应用的拓展。对于开发者而言，挑选优质大模型和数据集对其后续的研发、模型微调至关重要。进来看看吧！
2024-04-19 17:41:37
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原创 机器学习算法与Python实战 | 多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)
多项分布是一种重要的概率分布，适用于描述多类别、多次试验的情况，是概率论和统计学中的基础之一。它表示实验可以有N个不同的输出，重复M次。可以把它看作投掷硬币的二项分布的概括，就像反复计算掷骰子的每面一样。多项式朴素贝叶斯分类器的总体思想与高斯朴素贝叶斯分类器非常相似，只是在拟合和预测计算上有所不同。为了学习每个类别的多项概率参数，可以简单地将训练集沿特征求和，并将结果除以该向量的和。这提供了对概率的估计。使用一个平滑的技巧可以处理在训练中未出现的特征。
2024-04-18 21:47:06
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原创 OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割（步骤 + 代码）
在本文中，我们使用YOLOv9+SAM在RF100 Construction-Safety-2 数据集上实现自定义对象检测模型。这种集成不仅提高了在不同图像中检测和分割对象的准确性和粒度，而且还扩大了应用范围——从增强自动驾驶系统到改进医学成像中的诊断过程。通过利用 YOLOv9 的高效检测功能和 SAM 以零样本方式分割对象的能力，这种强大的组合最大限度地减少了对大量再训练或数据注释的需求，使其成为一种多功能且可扩展的解决方案。
2024-04-17 19:05:35
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原创 python | pymc，一个超强的 Python 库！
Python PyMC库是一个强大的概率编程库，用于贝叶斯统计建模和蒙特卡罗采样。它提供了丰富的功能和灵活的API，使得贝叶斯推断和概率建模变得简单而有效。
2024-04-16 17:39:21
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原创 OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些？
人工智能无疑是技术世界的最新进展之一。随着其在从医疗保健到游戏虚拟现实等广泛行业的增长和应用，它也带来了对人工智能专业人员的需求的巨大激增。人工智能领域并不是在公园里散步那么简单，但也不必担心。
2024-04-16 17:35:53
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原创 小白学视觉 | 使用OpenCV+Python进行图像处理的初学者指南
我们都知道一句话：“每张照片都可以告诉我们一个故事”。图像中可能隐藏着很多信息，我们可以用不同的方式和视角来解释它。那么，什么是图像，如何处理图像？简而言之，我们可以说图像是事物的视觉表示，可以使用计算机视觉轻松处理（从机器学习的角度来看）。视频呢？视频可以描述为一组移动图像或连续帧的记录。
2024-04-14 18:27:14
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原创 Python | qutip，一个高级的 Python 库！
QuTiP（Quantum Toolbox in Python）是一个专门为量子物理和量子信息科学领域设计的Python库，它提供了一系列强大的工具来模拟量子系统的行为。通过QuTiP，用户可以轻松构建和分析量子态、量子操作以及量子测量过程。它支持各种量子动力学模拟，包括薛定谔方程和量子主方程的求解。此外，QuTiP还内置了量子信息处理工具，如纠缠度量、态保真度计算等。其高度灵活和可扩展的特性使得QuTiP成为量子研究领域内广受欢迎的工具之一，无论是在学术研究还是在教学中，QuTiP都显示出了它的强大功能和
2024-04-13 20:46:48
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原创 小白学视觉 | 各种各样神奇的自注意力机制（Self-attention） 建议收藏！
这篇文章总结了关于李宏毅老师在 2022 年春季机器学习课程中关于各种注意力机制介绍的主要内容，也是相对于 2021 年课程的补充内容。
2024-04-13 20:34:49
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原创 极市平台 | 十分钟读懂Diffusion：图解Diffusion扩散模型
在之前的文章中，我们曾经介绍过Diffusion的具体原理，但是讲的还是比较偏理论，为了让大家快速了解Diffusion原理，这篇文章我们通过图解的方式。
2024-04-12 13:04:49
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原创 OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
在广阔且不断扩展的编码项目领域中，那些将艺术与技术融为一体的人占据着特殊的地位。其中一个项目是从数字图像创建ASCII艺术图——这一过程将普通图片变成 ASCII 标准字符的马赛克。这是探索计算机视觉和 Python 编程的一种有趣的方式。今天，我很高兴与大家分享一种简单而强大的方法，使用 Python 和OpenCV将任何图像转换为 ASCII 艺术图。
2024-04-11 17:55:35
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原创 萝卜大杂烩 | 10 个杀手级的 Python 自动化脚本
重复性任务总是耗时且无聊，想一想你想要一张一张地裁剪 100 张照片或 Fetch API、纠正拼写和语法等工作，所有这些任务都很耗时，为什么不自动化它们呢？在今天的文章中，我将与你分享 10 个 Python 自动化脚本。
2024-04-11 17:51:15
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原创 涛哥聊Python | httpcore，一个好用的 Python 库！
httpcore库是一个提供异步HTTP客户端和服务器功能的底层库，它是许多高级HTTP客户端库的基础，如httpx。httpcore旨在提供一个快速、稳定且易于使用的HTTP组件。
2024-04-10 17:28:05
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原创 python | ttkbootstrap，一个神奇的 Python 库！
ttkbootstrap是一个基于Python的Tkinter库构建的，用于创建现代GUI应用程序。它结合了Tkinter的简洁性和Bootstrap框架的美观，提供了丰富的组件和样式，使开发人员能够快速构建美观、响应式的桌面应用程序。
2024-04-09 16:41:34
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原创 OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
本文将介绍如何使用OpenCV确定对象的方向(即旋转角度，以度为单位)。
2024-04-09 16:39:25
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原创 极市平台 | 综述：一文详解50多种多模态图像融合方法
一般来说多模态感知融合在自动驾驶环境中的任务包括了经典的目标检测、语义分割、深度估计和深度预测这类的工作品。其实常见的任务也主要也还是语义分割和目标检测。文章很详细的为我们整理了当前多模态融合的一些工作以及一些未来发展的方向。其实我觉得我们需要一套合理化决策，而且成本较低的多模态融合框架，就需要我们对我们的数据更加的了解。此外我们也需要更多的数据。更多的分析成本的投入。像自监督、对比学习、大规模预训练这类型的赋能工作，直接一套或许也能取得很棒的成绩，但是这种核弹式的打击并不是优化工作的核心内容。
2024-04-08 17:12:36
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原创 CVHub | langchain的LCEL
LCEL即 Langchain Expression language， 是一种声明式的方式来构建链的方法，通过类似Linux管道的简单语法既可组装出比较复杂的链。
2024-04-07 14:57:00
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全国省-市-区城市经纬度汇总.csv
2020-09-09
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