进行深度学习模型训练的时候，一般使用GPU来进行加速，当训练样本只
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2022-12-01 10:12:01
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更多深度学习在NLP方面应用的经典论文、实践经验和最新消息，欢迎关注微信公众号“深度学习与NLP” 或扫描头像二维码添加关注。进行深度学习模型训练的时候，一般使用GPU来进行加速，当训练样本只有百万级别的时候，单卡GPU通常就能满足我们的需求，但是当训练样本量达到上千万，上亿级别之后，单卡训练耗时很长，这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（d
原创
2023-06-23 07:37:50
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1.简介道路基础设施是一项重要的公共资产，因为它有助于经济发展和增长，同时带来重要的社会效益。路面检查主要基于人类的视觉观察和使用昂贵机器的定量分析。这些方法的最佳替代方案是智能探测器，它使用记录的图像或视频来检测损坏情况。除了道路INFR一个结构，道路破损检测器也将在自主驾驶汽车，以检测他们的方式有些坑洼或其他干扰，尽量避免他们有用。2.数据集本项目中使用的数据集是从这里收集的。该数据集包含不同
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2022-10-18 13:11:11
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【深度学习实战】基于深度学习的图片风格快速迁移软件（Python源码+UI界面）
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2023-04-09 13:55:44
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在这篇文章中，我们将逐字逐句地尝试找到图片中的单词！基于最近的一篇论文进行文字检测。EAST:AnEfficientandAccurateSceneTextDetector.应该注意，文本检测不同于文本识别。在文本检测中，我们只检测文本周围的边界框。但是，在文本识别中，我们实际上找到了框中所写的内容。例如，在下面给出的图像中，文本检测将为您提供单词周围的边界框，文本识别将告诉您该框包含单词STOP
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2022-03-30 23:39:51
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目录1 网络加载2 读取图像3 前向传播4 处理输出3结果和代码3.1结果3.2 代码参考在这篇文
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2022-12-17 19:29:08
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# 基于CPU的深度学习Python实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用CPU来实现基于深度学习的Python程序。在本文中，我将向你展示整个流程，并为每一步提供所需的代码和注释。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来了解一下整个流程。下表展示了实现基于CPU的深度学习Python的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 数据准备
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2024-01-27 07:39:54
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有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易，各领域的应用，但比较广泛，不深刻，讲硬件的部分可以作为入门人的参考。《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的
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2021-08-04 23:45:32
297阅读
一 Python运行软件（Pycharm,Anaconda 注意事项：我们一般用的python版本是python3.5,python3.6和python3.7安装 tensorflow时很麻烦，而且各种包也与高版本的python冲突。所以我们统一采 用pytho
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2023-09-30 15:58:24
245阅读
# 深度学习基于Python豆瓣
深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了对大量数据进行处理和分析的能力。Python作为一种简单易用的编程语言，为深度学习提供了强大的支持。本文将介绍如何使用Python和豆瓣数据集进行深度学习分析，并给出相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备数据集。豆瓣是一家知名的社交网络和电影音乐书籍评分网站，提供了大
原创
2023-10-13 07:40:46
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本文授权自知乎作者南慕伦，CMU计算机视觉方向，描述了一个自动化阅卷机器，非常有借鉴
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2023-04-29 10:27:41
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《Python深度学习》等详细的电子资料请看我的博客名称，加后进入空间获取。
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2018-12-30 22:13:50
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**点击下载：深度学习-语音识别实战(Python)请添加链接描述提取码：46em**课程概述基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三部分内容：1.经典论文算法讲解；2.算法源码解读；3.项目实战；通俗讲解语音识别领域当下经典论文思想，详细解读源码中每一核心模块并基于真实数据集展开项目实战。整体课程覆盖语音识别领域四大核心主题：语音识别，语音分离，语音转换，语音合成；每一主题均按照论文思想解读，源
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2021-02-05 10:11:43
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作者 | Tommy编译 | VK来源 | Towards Data Science在这个项目中，我们将通过美国国立卫
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2022-08-11 11:00:56
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一，安装opencv版本说明：
这里使用的python版本是3.8.3，opencv版本4.4.0，opencv-contrib-python版本是4.5.1.48（都是高版本，所以会踩坑，虽然LZ会踩坑，但总会把问题解决掉的）
pip命令直接安装pip install opencv-pytho检验方法（这里的版本是4.4.0）import cv2print(cv2.__version__还需
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2021-12-14 17:31:40
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一，安装opencv 版本说明： 这里使用的python版本是3.8.3，opencv版本4.4.0，opencv-contrib-python版本是4.5.1.4
在当今图像处理领域，基于深度学习的图形深度预测已经成为一个热门课题。它不仅在自动驾驶、虚拟现实以及增强现实中有着重要应用，同时也为医学影像分析、三维重建等智能化场景提供了新的解决方案。接下来，我将详细介绍解决“基于深度学习的图形深度预测”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，确保你的开发环境配置妥当。对于所有操作系统（Window
深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索近年来，深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩。微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一，同时在图像识别中超过了人类的识别水平。百度在中文语音识别上取得了97%的准确率，已经超过了人类的识别能力。随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展，自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力。最近谷歌发布了基于深度
原创
2023-05-31 11:30:02
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在这篇文章中，我们将学习一种基于深度学习的目标跟踪算法GOTURN。GOTURN在Caffe中搭建，现在已移植到OpenCVTrackingAPI，我们将使用此API在C和Python中使用GOTURN。1什么是对象跟踪和GOTURN对象跟踪的目标是跟踪视频序列中的对象。使用视频序列的帧和边界框初始化跟踪算法，以获得我们感兴趣的对象的位置。跟踪算法输出所有后续帧的边界框。有关对象跟踪的更多详细信息
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2022-04-18 11:49:10
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