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深度学习数据集mnist6

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所... m-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407637&x-signature=KZqSLw4adqTeVpXI%2BfwgHDet2Dk%3D)如上图所示,整个流程呢是先拍摄并标注一个大规模的轨面伤损目标检测数据集,包括轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗...

大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文

# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... [picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/179ca2b2f7ed4720b5485a4dbb3c3e69~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407647&x-signature=YGc6R1UUs...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a170c1a6c4ca4c2cb529e566960536e7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407646&x-signature=e6Dkmo63v... 数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大...

个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
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个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
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边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/35fe5cdc4b6c4df5878a0d1cb86aaaa4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407646&x-signature=GSvwGtTnnHCDdtHC2AW7ANtl9vM%3D)# 2.边缘计算的构造边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的...

深度学习数据集mnist6-相关内容

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407627&x-signature=7yg4uwv9Bne9uvFqIgMBW4WorcU%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢... mer一经提出就轰动了整个计算机视觉领域,它将图像处理有带到了一个新的高度。可以说当今最流行的架构就是 Transformer了。 Transformer 专为序列建模和转导任务而设计,因其利用注意力来对数据中的远程依赖性进行建...

基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文

**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...

使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文

> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407686&x-signature=CXkdTZEcPsxJSiZghVwdbJPP%2B%2BE%3D)​   注意:这个数据集不需另外要从网页下载,程序中可以调整代码参数进行下载------------​   我们先来...

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我的深度学习项目经验分享|社区征文

我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等... 要确保视频数据的安全和隐私的保护,禁止没有授权的访问和篡改等恶意操作。## 技术可行性做项目之前,也是查了很多资料,确保项目能顺利实施。视频监控项目一般都需要进行视频流的采集,并且处理视频流,这里我选用...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

6d&x-expires=1714407646&x-signature=63DolV3IJ2JJtj%2BIO6ljgjNpc%2FE%3D)# 🐟一.学习总结和参与项目人工智能(AI)已经逐渐成为当今科技领域最热门的话题。在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、... 深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Canvas的意义十分巨大,我给予这块产品一个好评,期待以后会迭代的更好! 在实验的初期,可以看到我导入数据集和创建模型的步骤都相当直观,而且Can...

AI与深度学习的一年 | 社区征文

是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年... 基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特征重...

2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享

它们之间是如何进行系统集成的,如何进行系统迁移和系统迭代,信息系统如何支撑企业的发展,如何建设电子商务等。信息系统如何服务企业、个人、政府,这些概念虽然很抽象,但我认为这也是一个系统架构师应该掌握的知识,它站在一个宏观的视角回答了“为什么要做信息化、智能化”。这一部分建议深度学习,因为在论文中写项目的背景、价值的时候可能也会用到,要深刻理解之后再开始刷题。#### 1.5 信息安全&法律常识(5%)这一部分内容是信...

2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文

找博客资料有一个很大的痛点就是信息收集不全/不准,导致看了很长时间依然没有什么进展,几乎很多时间都浪费了,效率太低这个是学习时间最长的一周,不得不说我很佩服那最后白分之五的人![image.png](https://p6-j... 通过不断的学习,拓宽技术广度,培养系统设计思维,对前沿性的课题保持好奇心,敢于接触和使用新技术。**具体的就是要有**高于标准的技术深度、开发能力和解决技术难题的能力,在工作过程中对自己负责的模块重点深挖,...

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