在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。文章详细介绍了各种模型的原理和实战应用，旨在提供对文本分类技术深入理解的全面视角。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 一、引言 文本分类作为人工智能领域的一个重要分支，其价值和影响力已经深入到我们日常生活的各个角落。在这个数据驱动的时代，文本分类不仅是机器学习和深度学习技术...

Deepro-Glu:combinationofconvolutionalneuralnetworkandBi-LSTMmodelsusingProtBertandhandcraftedfeaturestoidentifyl 会议时间：2022-10-30会议地点：腾讯会议关键词：lysineglutaryation,BERT,deeplearning,proteinlanguagemodels作者：XiaoWang期刊：Bioinformatics年份：2022论文原文:https://doi.org/10.1093/bib/bbac631代码：https://github.com/xwan...

 基本功总是很香的，良好的基础才能决定上层建筑的质量和高度。    从今天开始陆续连载一些深度学习的基础，包括概念，数学原理，代码，最近也确实没什么热点可以蹭    先看机器学习和深度学习的对比： "数据和特征决定了机器学习的上限，而模型与算法则是逼近这个上限而已"，机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程，而特征工程又是决定最终结果好坏的最重要的因素之一；上图最上面描述是机器学习的流程，如果让一个计算机理解输入的信息是一个汽车，那么需要人类做很多特征工程工作，就是提取出这个事物的一些特征信息然后交给机器去认知去处...

大家也看到了最近发生的新闻，A800和H800都不让在国内卖了，甚至4090都有可能被禁（看趋势应该会被放开，对于纯消费卡的限制也确实无厘头，虽然4090用来训练，调整好超参是真不错）     晚上和朋友吃饭，席间一个朋友问起，为什么不能用CPU来跑大模型呢，如果训练不行的话，难道推理也不可以吗？其实这是一个很好的问题，但是和训练和推理其实没啥关系，这问题如果延伸下去是要触及到CPU和GPU计算的本质      直接上图     然后说结论:  &...

深度学习和神经网络 简介 深度学习是一种机器学习算法，通过构建神经网络来模拟人脑的工作方式，以实现自动化处理和分析数据的功能。神经网络是深度学习的基本组成部分，它由许多连接节点组成，每个节点都可以处理和传递信息。 神经网络的结构 神经网络由多个层级组成，每个层级都包含多个节点。最常见的神经网络结构是多层感知机（Multi-LayerPerceptron，MLP），它由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层可以有多个，其数量决定了网络的深度。 下面是一个简单的神经网络结构的示例代码： importnumpyasnp 输入层 input_layer=np.array([1,2,3]) 隐藏层 hi...

前段时间给大家介绍过换脸界最强的Rope 今天要说的Roop看起来和Rope师出同门，但两者之间并没有直接关系，换脸的效果也各有千秋 在讲解前，先附上一张经过roop“调教”后的寡姐，啊，不是 你能看出哪张是原图吗（doge）？ roop有什么特点？它最强大的地方就在于对人物表情的精准捕捉，虽说rope也能通过调整嘴唇和遮罩层高度来拟合原始人脸的神态，但roop使用起来更简单 roop的傻瓜式操作 1.下锅：①选择换脸图片②选择待处理文件（视频或者图片） 2.调味： roop提供了4种调料，下面一一介绍 · 保持帧率：原视频是多少帧率，合成后的视频就是多少帧率，最好启用这个参数...

深度学习图像分割优点及实现流程 引言 深度学习图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以将图像中的每个像素分配到不同的类别中，如背景、前景、物体等。相比于传统的图像分割方法，深度学习图像分割具有很多优点，包括更精确的分割结果、更好的鲁棒性等。本文将介绍深度学习图像分割的优点以及实现流程，并为初学者提供详细的指导。 深度学习图像分割的优点 深度学习图像分割相比传统的图像分割方法有以下几个优点： 精确度高：深度学习模型能够学习到更复杂的图像特征，从而实现更精确的分割结果。 鲁棒性强：深度学习模型可以处理不同尺寸、光照条件、图像噪声等变化，具备较好的鲁棒性。 泛化能力强：深度学习模型在训练数据...

深度学习是AI领域的一个重要分支，它基于对数据进行表征学习的理念，使用多层神经网络对数据进行特征提取和模式识别。深度学习在许多领域取得了显著的成功，包括图像分类、语音识别、自然语言处理等。 深度学习的核心概念包括： 神经网络（NeuralNetworks）：神经网络是一种通过模拟人脑神经元之间的相互连接和传递，实现从大量数据中自动学习和提取特征的模型。神经网络的基本组成单元是神经元，多个神经元组成的网络可以学习和表示复杂的非线性关系。 多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）：MLP是一种典型的前馈神经网络，由输入层、若干个隐藏层和输出层组成。每个层都由若干个神经元组成...

随着科技的不断发展，视频监控系统已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而，传统的视频监控系统往往存在着许多问题，如人工监控效率低下，误报率高等。为了解决这些问题，羚通视频智能分析平台应运而生，其区域入侵算法识别功能，能够有效地提高视频监控的效率和准确性。 一、羚通视频智能分析平台简介 羚通视频智能分析平台是一款基于人工智能技术的视频监控系统。它能够自动识别视频中的人脸、车牌等信息，同时，它还具有区域入侵算法识别功能，能够有效地检测重点区域的人员入侵情况。 二、区域入侵算法识别功能介绍 区域入侵算法识别是羚通视频智能分析平台的一项重要功能。它能够通过设定特定的监控区域，当有人员进入这些区域时...

简介： 今天开启深度学习另一板块。就是计算机视觉方向，这里主要讨论图像分类任务--垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候，我就写好了一个版本了。之前使用的是python搭建深度学习网络，然后前后端交互的采用的是javaspringMVC来写的。之前感觉还挺好的，但是使用起来还比较困难的。不光光需要有python的基础，同时还需要有一定的java的基础。尤其是搭建java的环境，还是很烦的。最近刚好有空，就给这个项目拿了过来优化了一下，本次优化主要涉及前后端界面交互的优化，另外一条就是在模型的识别性能上的优化，提高模型的识别速度。 展示：下面是项目的初始化界面： 使用本系统的话也是比较简单的...

多个深度学习模型的部署指的是将多个已经训练好的深度学习模型部署到生产环境中，以提供实时的预测或推理服务。在本文中，我将向你介绍如何实现多个深度学习模型的部署，并提供相应的代码示例。 一、整体流程 下面是实现多个深度学习模型部署的整体流程，你可以根据这个表格来进行相应的操作。 |步骤|任务| |---|---| |1|准备模型文件| |2|构建推理服务| |3|部署推理服务| |4|测试推理服务| 接下来，我们将分别介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。 二、准备模型文件 在开始部署之前，我们需要准备好深度学习模型的文件。通常，一个深度学习模型包含两个文件：模型结构文件（通常以.jso...

本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 一、早期方法：滑动窗口和特征提取 在深度学习方法主导目标检测之前，滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式，我们可...

写作初心 OpenCV作为开源的计算机视觉框架已经有超过20年的发展历程，OpenCV4是OpenCV目前为止最重要的里程碑版本。OpenCV4不仅包含了传统图像处理、图像分析、特征提取等模块的各种主流算法算子，还包含了深度学习模型部署与加速支持模块，兼容支持多种硬件与操作系统。 OpenCV开发的应用场景与领域也十分广泛，包括机器视觉领域的缺陷检测、生物医学领域的图像处理、无人机领域的目标识别、巡检与搜飞、安防监控领域的预警监测、交通运输领域的各种识别与道路缺陷检查等等。 学习OpenCV系统化掌握OpenCV工程化技术，能落地实际项目是很多开发者迫切需要的，然而当前OpenCV相关的书籍虽...

深度学习中的外积（OuterProduct）是一种常用的数学运算，它在计算机视觉、自然语言处理等领域中发挥着重要的作用。本文将介绍深度学习中外积的概念、原理及其在实际应用中的示例。 什么是外积？ 在数学中，外积（OuterProduct）又被称为张量积（TensorProduct），是一种将两个向量的每个元素、每个维度两两相乘得到新的矩阵的运算。在深度学习中，外积的概念被广泛应用于神经网络的卷积操作、特征提取等领域。 外积的原理 外积的原理可以用以下示例来说明。假设我们有两个向量A和B，A的维度为m，B的维度为n。那么A和B的外积将得到一个m×n的矩阵C，其中第i行第j列的元素为A的第i个元素...

训练深度学习模型：如何在模型中打印线程号 问题背景 在深度学习模型的训练过程中，使用多线程可以提高训练速度。然而，当我们需要进行模型调试和错误排查时，很难确定每个线程的具体执行情况。为了更好地监控和分析线程的行为，我们需要在模型中打印线程号。 解决方案 为了将线程号打印在模型中，我们可以使用Python中的内置threading模块。下面是一个简单的示例，展示了如何在模型训练过程中打印线程号。 importthreading deftrain_model(thread_num): 在训练过程中打印线程号 print(f"Thread{thread_num}isstartingtotraint...

深度学习局部特征匹配 作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会你如何实现深度学习局部特征匹配。在本文中，我将为你提供一个详细的流程，以及每一步需要做什么和相应的代码示例。希望这篇文章能帮助你快速入门并理解这个过程。 流程图 首先，让我们通过一个流程图来描述整个实现过程。 flowchartTD A(准备数据集)-->B(数据预处理) B-->C(构建深度学习模型) C-->D(训练模型) D-->E(测试模型) 数据准备 在开始之前，首先要准备一个包含样本数据的数据集。这个数据集可以包含两个部分：输入图像和对应的目标特征。输入图像是我们想要进行匹配的图像，而目标特征是我...

实现深度学习letterbox的步骤 一、流程图 flowchartTD A[了解letterbox]-->B[数据预处理] B-->C[构建模型] C-->D[模型训练] D-->E[模型评估] 二、每一步的实现及代码解释 1.了解letterbox Letterbox是指在图片的上下或左右两侧添加灰色或白色的边框，以使图片的长宽比适应特定的比例。在深度学习中，Letterbox用于将不同大小的图片输入模型进行训练和预测。 2.数据预处理 数据预处理是深度学习中非常重要的一步，通过对数据进行处理和转换，使得数据适应模型的需求。 首先，我们需要导入所需的库，如下所示：...

PyTorch是一款功能强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口来支持各种深度学习任务。本文将介绍在Python中安装PyTorch的步骤和方法，以帮助读者快速开始使用PyTorch。 1.安装Python 首先，确保你的计算机上已经安装了Python。建议使用Python的最新版本，可以从官方下载并安装Python。 2.安装依赖项 在安装PyTorch之前，需要安装一些依赖项。打开终端或命令提示符，并运行以下命令来安装这些依赖项： pipinstallnumpymatplotlibpillow 3.选择合适的安装方式 PyTorch提供了多种安装方式，包括pip、conda等...

1、要下载cuDNN，请确保您已注册NVIDIA账号。 https://developer.nvidia.com/cudnn，这是下载地址 下载适用于Windows的cuDNN软件包（zip）。 2、解压缩cuDNN包。 3、将以下文件从解压缩的包中复制到NVIDIAcuDNN目录中。 将bin\cudnn.dll复制到C:\ProgramFiles\NVIDIA\CUDN\v8.x\bin。 将include\cudnn.h复制到C:\ProgramFiles\NVIDIA\cudnn\v8.x\include。 将lib\cudnn.lib复制到C:\ProgramFiles\NVIDIA...

PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了许多工具和接口，使得使用Python编写深度学习代码变得更加简单和高效。本文将介绍PyTorch与Python的联系和区别。 联系 PyTorch是使用Python编写的深度学习框架，这意味着使用PyTorch时必须使用Python作为编写代码的语言。Python是一种高级编程语言，它易于学习且使用广泛。因此，PyTorch的开发者选择Python作为它的编程语言，以使得该框架更加易于使用和扩展。 PyTorch提供了许多用于编写深度学习代码的Python模块和库。例如，torch.nn模块包含了用于实现神经网络层的函数和类，torch.opt...