机器视觉：智能制造的“眼睛”。根据美国自动成像协会(AIA)的定义，机器视觉是一种应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，它基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。广义的机器视觉按照应用领域，可分为工业视觉(用于检测、智能制造等领域)和计算机视觉(用于消费、服务等智能生活领域)，本文所述的机器视觉特指应用在工业领域的工业视觉。机器视觉的组成可分为硬件和软件两部分。硬件负责成像，相当于人的
学习
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2021-07-16 17:46:58
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视觉/图像重磅干货，第一时间送达原文作者：张皓@知乎本系列文章旨在直观系统地梳理深度学习各领域常见概念与基本思想，使读者对深度学习的重要概念与思想有一直观理解，做到“知其然，又知其所以然”，从而降低后续理解论文及实际应用的难度。本系列文章力图用简练的语言加以描述，避免数学公式和繁杂细节。本文旨在介绍深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括分类(图a)、定位、检测(图b)、语义分割(图c
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2022-10-17 19:31:32
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全面回顾了用于三个基本 CV 任务的 100 多个视觉 Transfomer。
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2022-01-06 11:43:50
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文章目录前言一、NLP任务的特点二、NLP的四大类任务三、介绍三种主流的特征抽取器1. RNN2.CNN3.Transformer4.三大特征抽取器比较 前言参考文献 参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较》梳理记录一下一、NLP任务的特点预测 特征抽取器：RNN、CNN、Transformer 等NLP任务的特点和图
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2023-08-13 14:09:55
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数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测，聚类分析，关联规则，时序模式，偏差检测，智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。数据挖掘建模过程定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次挖掘目标是什么？系统完成后能达到什么样效果？数据取样 明确了需要进行数据挖掘的目标后，接下来就需要从业务系统中抽取一个与挖掘目标相关的样本数据子集。抽取数据的标准，
计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。 深度学习在计算机视觉领域四大基本任务中的应用，包括：任务名称输入输出评估方法图像
一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机能够理解、分析、生成人类语言。随着大数据和深度学习技术的快速发展，NLP在文本分类、情感分析、机器翻译等方面取得了巨大进展。本文将介绍NLP的基本任务、技术和应用，并探讨NLP在ChatGPT等智能对话系统中的应用。1.1. NLP的定义和历史背景自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门
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2023-08-04 11:51:51
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Microsoft Outlook 2013 可在一个位置组织您的电子邮件、日历、联系人、任务和待办事项列表。首先需要设置电子邮件帐户。然后，您便可以开始使用电子邮件，将电子邮件转换为任务或约会，并将您交互的人员存储在联系人中，这样，以后永远都不需要记住某个电子邮件地址或电话号码。让我们快速浏览这些基本步骤。设置电子邮件帐户第一步是设置您的帐户。然后，您便可以开始接收
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2013-06-06 16:26:56
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我们花了大约很多篇的内容来讲 CNN 卷积神经网络和相关的图像分类经典网络等。但图像分类仅仅是我们入门计算机视觉的第一个任务。作为计算机视觉的三大核心任务——图像分类、目标检测和图像分割，后面两大任务还有着更多的内容等待我们探索和学习。以下图为例： &nb
  全部显示 下面列出了一些基本任务和信息，以帮助您了解如何使用 Microsoft SharePoint Foundation 2010。 本文内容 什么是 SharePoint Foundation？ SharePoint 网站的组成 影响体验的网站细节 向网站添加内容 管理和使用网站内容 什么是 SharePoint Fou
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2010-06-09 10:07:14
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软件生命周期由软件定义、软件开发和运行维护3个时期组成，每个时期又可进一步划分成若干个阶段。软件定义时期通常为3个阶段：问题定义、可行性研究、需求分析。软件开发时期通常为4个阶段：概要设计、详细设计、编码、单元测试、综合测试。运行维护时期的主要任务是使软件持久地满足用户的需要。1．问题定
原创
2021-09-13 10:18:25
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软件生命周期由软件定义、软件开发和运行维护3个时期组成，每个时期又可进一步划分成若干个阶段。软件定义时期通常为3个阶段：问题定义、可行性研究、需求分析。软件开发时期通常为4个阶段：概要设计、详细设计、编
原创
2022-03-21 11:28:43
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计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学，即用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量等任务。其与机器视觉的区别在于：计算机视觉侧重对质的分析，如分类识别，这是猫还是狗；或进行身份确认，如车牌识别、人脸识别；或进行行为分析，如人群聚集等；而机器视觉侧重对量的分析，如通过视觉去测量零件的直径。计算机视觉的基本任务包括：图像分类、目标定位、目标检测、图像分割等。
目录计算机视觉分类计算机视觉应用相机标定四种坐标系的转换求解内参求解畸变参量实验结果 计算机视觉分类这算是本周博主要做的报告的一次腹稿。咱们先从计算机视觉讲起。 计算机视觉的定义就是用计算机模拟人的眼睛，让计算机可以通过拍照或视频的方式看到物体，然后通过特征点检测以及匹配等方式识别物体，进而进行追踪，重建等操作，主要就是图像处理。 我们从计算机使用的视觉传感器的数量可以将计算机视觉分为单目视觉，
数据挖掘：课程内容核心概述一、概述二、数据预处理2.1处理什么数据2.2数据处理的主要任务2.2.1数据清洗（清洗）2.2.2数据集成和数据变换2.2.3数据规约（消减）三、分类与预测3.1分类3.1.1 决策树算法-ID33.1.2 决策树算法C4.53.2回归四、聚类五、关联规则挖掘六、序列模式挖掘 参考资料： 数据挖掘导论（原书第二版），陈封能等著，段磊等译一、概述数据挖掘是什么？数据挖
1、系统设计的目的提前为系统指定蓝图，在各种技术和实施方法中进行权衡，精心设计，合理利用各种资源、最终确定新系统的详细设计方案。2、系统设计的内容系统设计的内容主...
原创
2021-05-29 14:41:22
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经过几天对nlp的理解，接下来我们说说语言模型，下面还是以PPT方式给出。一、统计语言模型1、什么是统计语言模型？一个语言模型通常构建为字符串s的概率分布p(s)，这里的p(s)实际上反映的是s作为一个句子出现的概率。这里的概率指的是组成字符串的这个组合，在训练语料中出现的似然，与句子是否合乎语法无关。假设训练语料来自于人类的语言，那么可以认为这个概率是的是一句话是否是人话的概率。2、怎么建立统计
计算机视觉包括三个领域（R3），Recognition，Reconstruction ，Reorganization。识别和检测只能是第一个R，SLAM算第二个R。图像处理属于计算机视觉的底层处理。增强现实AR、IBR、计算摄影（computational photography）是计算机视觉和其他领域如图形学、VR、成像学的交集。计算机视觉目录：图像形成；图像处理；模型拟合与优化；深度学习；深度
计算机视觉的三大任务自从神经网络和深度学习方法引入到图像领域，经过近些年来的发展，从一开始的图像分类逐渐延伸到目标检测和图像分割领域，深度学习也逐渐在计算机视觉领域占据绝对的主导地位。如果要想利用深度学习技术开启计算机视觉领域的研究，明确并深刻理解计算机视觉的三大任务非常关键。计算机视觉三大任务如图1所示。 从图中我们可以简单描述计算机视觉三大任务的要义。图像分类就是要回答这张图像是一只猫的问题，
