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  • 基于ModelArts安全帽检测全流程开发

    对人工智能进阶技术感兴趣的人员,社会大众和高校师生 基于华为云ModelArts自动学习进行目标检测及全流程web端应用开发 了解ModelArts自动学习,掌握华为云ModelArts使用 了解ModelArts相关知识,体验ModelArts为企业应用带来极大便利性 安全帽检测应用场景介绍

  • 基于CodeArts Check代码检查实操培训

    本课程主要介绍CodeArts Check能力、主要功能特性及实操。

  • 基于CodeArts Repo代码托管实操培训

    本课程主要介绍CodeArts Repo代码托管能力、实操及高级特性。

  • 基于CodeArts Req需求管理实操培训

    本课程主要介绍CodeArts Req需求管理能力及Scrum项目、IPD项目实操

  • 基于CodeArts Build编译构建实操培训

    本课程主要介绍CodeArts Build主要功能及多种构建方式演示。

  • 基于CodeArts Artifact制品管理实操培训

    本课程主要介绍CodeArts Artifact主要功能及实操。

  • 基于私有共享模型联邦私有化技术

    本课程由南京大学LAMDA实验室李新春博士,介绍基于私有共享模型联邦私有化技术。联邦个性化算法(FedPHP)在每个客户端上利用移动平均保存历史个性化模型,得到HPM,在下一轮个性化过程中,利用HPM指导刚下载全局模型进行训练。

  • 基于MindStudio精度与性能调优专题

    本课程主要介绍昇腾AI平台训练模型和推理应用开发中调优方法和工具,帮助开发高效解决训练模型或推理应用遇到精度和性能问题。

  • 浅谈摄像头感知算法

    自动驾驶技术所采用传感器主要包括摄像机,激光雷达和毫米波雷达。摄像机用于采集可见光图像,对于物体形状和类别的感知精度较高。由于深度学习技术成功起源于计算机视觉任务,很多成功算法也是基于对图像数据处理,因此基于摄像机感知技术目前已经相对成熟。图像数据缺点在于缺少了场景

    作者: QGS
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  • Python大数据分析入门:从零开始学习之旅

    预测。在大数据背景下,数据量庞大且复杂,传统数据处理方法往往无法满足需求,这就要求我们使用更高效工具和技术。 2. 大数据分析目标 模式识别:从复杂数据中找出隐藏模式和趋势。 预测分析:基于历史数据预测未来趋势。 决策支持:通过数据分析支持业务决策制定。 数据可视

    作者: 数字扫地僧
    发表时间: 2024-12-03 13:05:49
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  • 《Python数据挖掘与机器学习实战》—3.5 基于线性回归股票预测

    3.5 基于线性回归股票预测  线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数估计”类问题。线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。本节将介绍如何使用线性回归进行股票特征提取与预测。3.5.1 数据获取  本节使用股票数据从大型数据网站www.quandl

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-17 14:05:48
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  • 当NLP遇上工业物联网

    现上面描述语音交互应用,就离不开先进智能技术支持。而这当中最为核心部分,当属基于NLP技术智能问答系统。通过深度学习算法,结合自然语音理解模型,对话管理,语音识别等技术模块组合,实现语音交互功能。将语义理解能力接入工业互联网设备中,实现对设备远程声控与智能管控。这样

    作者: o0龙龙0o
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  • 目标检测模型NanoDet(超轻量,速度很快)介绍和PyTorch版本实践

    内存成本比其他模型低得多。GTX1060 6G 上 Batch-size 为 80 即可运行; 方便部署:提供了基于 ncnn 推理框架 C++ 实现和 Android demo。     基于PyTorch 实现NanoDet 基于NanoDet项目进行小裁剪,专门用来实现Python语言、PyTorch

    作者: 一颗小树x
    发表时间: 2020-12-03 00:08:24
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  • OpenCV(54)---实现人脸美白算法

    人脸美白原理人脸美白原理说透了,就是一种图像颜色空间处理,所以我们需要通过颜色空间进行设计。不过,我们先来参考以下PS对于图像美白处理步骤:首先,新建一个图层,将这个图层设置为白色接着,将白色图层与原本图像进行alpha通道颜色混合,这样就可以使图像整体变白。通过PS操作,我们大致可以知道需

    作者: @Wu
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  • 通过文字图像——代码图形注释自动生成

    通过将复杂代码结构转化为易于理解视觉图形,极大地简化了代码理解和分析过程。这种技术对于提高开发效率、促进团队合作以及加强编程教育都有显著贡献。特别是在处理大型和复杂代码项目时,图形注释能够帮助开发者迅速识别代码关键部分,从而有效地提升问题定位和解决速度。另外,对于初学

    作者: 二哈侠
    发表时间: 2024-09-22 20:39:36
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  • 代码图形注释自动生成

    理解视觉图形,极大地简化了代码理解和分析过程。这种技术对于提高开发效率、促进团队合作以及加强编程教育都有显著贡献。特别是在处理大型和复杂代码项目时,图形注释能够帮助开发者迅速识别代码关键部分,从而有效地提升问题定位和解决速度。另外,对于初学者和非专业人士,这种直观视觉

    作者: 梦笔生花
    发表时间: 2024-10-10 21:40:14
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  • 基于Mindspore/dataset/audio/validators.py代码注释_Part1

    # 检查Q参数包装器方法 type_check(Q, (float, int), "Q") check_value(Q, [0, 1], "Q", True) def check_biquad_noise(noise): # 检查噪波参数包装方法

    作者: 井仪
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  • 基于统计语言描述词向量生成方法--SVD词向量

    》CS224d)先来统计上述词汇共现矩阵。共现矩阵是指在一个非负矩阵中,矩阵每一列表示一个指定项或单词,而每一行则表示所有出现在该项或单词文本或语言中所有单词。并以当前词周边共现词次数作为当前词向量。比如上图中,like 共在 I 周边出现了2次。对共现矩阵进行SV

    作者: 黄生
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  • 【论文分享】基于SDN铁路系统空天地融合网络架构

    其独立管理方案和较低维护难度使得松耦合成为目前应用较广泛网络融合结构[5]。针对基于协议转换异构网络融合,提出两种方案:1) 传统基于媒体访问控制(MAC,media access control)层协议网络融合,实现以太网技术和非以太网技术统一;2) 基于网际互连协议(IP

    作者: 乔天伊
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  • 【武汉HDZ】Python算法--基于距离离群点检测算法

    离群检测方法、基于分类离群检测方法、基于距离离群检测方法、基于密度离群检测方法和基于信息熵离群检测方法。centos 7xCentOS(Community Enterprise Operating System)是[Linux]发行版之一,它是来自于[Red Hat Enterprise

    作者: Micker
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