在今天的技术世界中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）让深度学习的训练速度有了质的飞跃。利用GPU加速计算，研究人员和开发者可以高效地处理大规模数据。这篇博文将详细描述如何配置环境、编译程序、调优参数、开发定制化的模型、进行性能对比以及实现生态集成。
我们先来看看环境的配置。在开始之前，你需要明白你的计算环境是如何搭建的，下面是一个思维导图，帮助你
介绍手语识别是一个多年来一直在研究的问题，然而，我们还远未在我们的社会中找到完整的解决方案。在为解基于接触的系统，诸如传感器手套;...
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2022-07-29 09:10:21
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一、Java之概述 Java作为一门高级语言，由于它采用一种“半编译半解释型”的执行机制，加上引入JVM，使得其具有“write once，run everywhere”的特点。 Java SE：为开发和部署在桌面、服务器、嵌入式和实时环境中使用的Java Application提供支持，还包括支持Java Web的类，为Ja
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2024-06-02 21:30:46
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注解作用：每当你创建描述符性质的类或者接口时,一旦其中包含重复性的工作，就可以考虑使用注解来简化与自动化该过程。Java提供了四种元注解，专门负责新注解的创建工作。‘元注解元注解的作用就是负责注解其他注解。Java5.0定义了4个标准的meta-annotation类型，它们被用来提供对其它 annotation类型作说明。Java5.0定义的元注解： 1.@Target, 2.@Re
在当今的IT行业，深度学习的应用范围越来越广泛。其中，ENVI软件在处理遥感图像和地理空间分析方面具有显著优势。然而，随着需求的变化和技术的发展，越来越多的用户希望将深度学习技术集成到ENVI软件中以拓展其功能。
### 背景定位
随着遥感技术的快速发展，用户期望通过ENVI软件实现更复杂的图像分析和模型训练。这一需求推动了ENVI与深度学习框架的集成。然而，在最初的尝试中，用户发现进行深度学
DSSDSSD算法对小目标不够鲁棒的最主要的原因是浅层feature map的表征能力不够强。由此进行以下的改进：加入上下文信息更好的基础网络（ResNet）和Deconvolution层，skip连接来给浅层feature map更好的表征能力DSOD:在改进深度学习目标检测算法模型时，通常会强调不同组件的优化和改进。对于很多算法都会在训练时都会采用预训练模型作为初始化。而DSOD则强调我们在训
传感器的温度修正是使用传感器时常遇到的问题，尤其是需要传感器工作在一个较宽的温度范围时，这个问题更加突出。这里描述的方法是我在使用某型压力传感器时厂家提供的，这种方法不一定是最好的，但是它比较简单，适用范围也比较广。我在几种不同类型的传感器上应用了这个方法，效果还不错。因此，写这篇小文与大家交流。首先，不考虑温度的影响，在某一固定的温度下，设传感器的输入输出值可以用多项式函数表示：
1.算法描述Astar算法是一种图形搜索算法,常用于寻路。它是个以广度优先搜索为基础,集Dijkstra算法与最佳优先(best fit)算法特点于一身的一种 算法。它通过下面这个函数来计算每个节点的优先级,然后选择优先级最高的节点作为下一个待遍历的节点。 AStar（又称 A*），它结合了 Dijkstra 算法的节点信息（倾向于距离起点较近的节点）和贪心算法的最好优先搜索算法信息（倾
作者 | Christophe Pere编译 | VK | Towards Datas Science介绍长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，AR...
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2022-09-22 15:38:31
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机器之心翻译出品参与：chenxiaoqing，微胖，Ben ,20e，柒柒，wei 深度学习计算密集，所以你需要一个快速多核CPU，对吧？还是说买一个快速CPU可能是种浪费？搭建一个深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在并非必需的硬件上。本文中，我将一步步带你了解一个高性能经济系统所需的硬件。 研究并行化深度学习过程中，我搭建了一个GPU集群，为此，我需要仔细挑选硬件。尽管经过了仔细的研
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2024-08-21 09:22:44
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Backbone：Deep Layer Aggregation（深层聚合网络，DLA）0. 摘要DLA是一种融合深层网络的backbone结构。通过更深层次的融合可以更好的聚合不同层的信息。深层聚合结构以迭代和分层方式合并特征层次结构，使网络具有更高的准确性和更少的参数。1. 简介DLA2种结构：迭代聚合(IDA)和分层聚合(HDA)IDA集中融合分辨率和范围HDA集中融合所有模块和通道的特征2.
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2024-04-12 20:17:51
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从 Kaggle 获取猫狗二分类数据。数据集包含 25,000 张猫和狗的图片。
原创
2023-07-28 14:02:03
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# 使用GPU进行深度学习的流程
在深度学习中，利用GPU能够大幅提升模型训练效率。本文将指导你如何使用Python在GPU上进行深度学习，特别是通过TensorFlow和PyTorch这两个流行的深度学习框架来实现。
## 流程概览
以下是使用GPU进行深度学习的基本步骤：
| 步骤号 | 步骤描述 | 具体操作
原创
2024-09-01 05:42:29
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# A卡如何进行深度学习：一个实际问题的解决方案
随着深度学习的迅猛发展，越来越多的技术爱好者和研究者希望利用自己的硬件进行相关的实验和应用。对于那些拥有 AMD A卡（显卡）的用户来说，深度学习似乎是一个富有挑战性的领域。然而，实际上，借助开放源代码工具和框架，使用 A 卡进行深度学习并不是一件不可实现的事情。
## 解决的实际问题
我们将聚焦于图像分类的任务，利用 A 卡训练一个简单的卷
原创
2024-09-28 05:07:47
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# 使用深度学习进行背景建模
背景建模是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于监控、交通分析以及人机交互等领域。传统的背景建模方法主要依靠统计学技术，如高斯混合模型（GMM）。近年来，深度学习的飞速发展为这一领域带来了新的契机，能够更有效地捕捉和建模复杂背景。本文将简要介绍如何使用深度学习进行背景建模，并提供相关代码示例。
## 深度学习背景建模的原理
传统的背景建模方法往往难以应对复杂或不
原创
2024-09-05 04:51:55
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开门见山应对过拟合最后的结论：增大数据集若训练集性能下滑， 增大网络深度考虑使用卷积神经网络， 相比于dense层，参数更少，更易收敛优化。调整batch_size， 感觉上batch_size小的话可以更好应对过拟合。前因后果由于我是使用深度神经网络来处理通信中的一些优化问题，更偏向于理论方面，因此在深度学习的应用中相比其他领域有着得天独厚的优势：根据已有模型（如信道模型等）可以无限地生成样本数
# 使用公用GPU进行深度学习
## 1. 流程概述
下面是使用公用GPU进行深度学习的流程图：
```mermaid
graph LR
A[准备数据集] --> B[加载数据集]
B --> C[定义模型]
C --> D[配置训练参数]
D --> E[训练模型]
E --> F[使用GPU进行加速]
F --> G[评估模型]
G --> H[保存模型]
```
## 2. 具体步骤
原创
2023-12-20 08:20:54
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本文的目的是尽可能地用简洁的语言介绍 Python 编程语言的所有关键技术点，以帮助初学者能够使用任何 Python 库或实现自己的 Python 包。此外，本文还将重点介绍一些 Python 使用者经常查询的热门问题。下面，让我们开始吧。01Python 简介什么是 Python一种面向对象的高级动态可解释型脚本语言。Python 解释器一次读取一行代码，将其解释为低级机器语言 (如字节代码)
机器视觉在行业中的应用机器视觉的发展背景人工智能 人工智能（Artificial Intelligence， AI）是计算机科学的一个分支，其意在了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、机器视觉、自然语言处理和专家系统等。 人工智能是一个比较大的领域，其中包括机器学习、深度学习、模式识别等，而神经网络是机器学习中的一种方法，深度学
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2024-08-20 15:38:09
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总的来说，这篇文章的创新点主要有两个，一个是如知乎回答中的，将神经网络与图像处理的专业知识结合起来了，不再是使用一个黑箱直接得到结果，而是使用神经网络得到一个中间变量Homography，再使用Homography进行配准，而不必再将特征点检测和变换估计分开，因为传统的方法是先使用ORB等特征点检测找到一些角点，然后再使用RANSAC等方法进行变换矩阵的估计。因为关于Homograph
