深度学习

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基于深度学习的微出血自动检测及解剖尺度定位|文献速递-视觉大模型医疗图像应用Title题目Toward automated detection of microbleeds with anatomical scale localization using deep learning

【深度学习】微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（method of exhaustion）。

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【TVM教程】为 ARM CPU 自动调优卷积网络Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测首先，需要导入所需的库：scikit-learn提供了方便的函数来加载鸢尾花数据集：3. 数据预处理对数据进行标准化处理，以提高KNN算法的性能：

使用AI生成金融时间序列数据：解决股市场的数据稀缺问题并提升信噪比“GENERATIVE MODELS FOR FINANCIAL TIME SERIES DATA: ENHANCING SIGNAL-TO-NOISE RATIO AND ADDRESSING DATA SCARCITY IN A-SHARE MARKET”

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【机器学习实战中阶】使用Python和OpenCV进行手语识别项目构思精要：本项目旨在帮助聋哑人，通过创建一个能够识别手语的检测器，促进他们与他人之间的交流。此手语识别系统利用机器学习技术，为聋哑人群体提供了一个宝贵的沟通工具。

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【DGL系列】dgl中为graph指定CSR/COO/CSC矩阵格式转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn]如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~

pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署目录1. 采用pytorch进行推理2. 采用onnx进行推理2.1 pytorch转换为onnx2.2 onnx推理

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9. 神经网络（一.神经元模型）首先，先看一个简化的生物神经元结构：生物神经元有多种类型，内部也有复杂的结构，但是可以把单个神经元简化为3部分组成：

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Tensor 基本操作4 理解 indexing，加减乘除和 broadcasting 运算 | PyTorch 深度学习实战前一篇文章，Tensor 基本操作3 理解 shape, stride, storage, view，is_contiguous 和 reshape 操作 | PyTorch 深度学习实战

深度学习 Pytorch 动态计算图与梯度下降入门在上节末尾我们发现autograd.grad函数可以灵活进行函数某一点的导数和偏导数的运算，但微分运算只是AutoGrad模块中的一小部分功能，本节将继续讲解这个模块的其他常用功能，并在此基础上介绍另一个常用优化算法：梯度下降算法。

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深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06如是我闻：局部连接（Local Connectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。

【Image Captioning】DynReferDynRefer是由中国科学院大学于2024年提出的用于1种用于区域级多模态任务的模型。DynRefer 通过模拟人类视觉认知过程，显著提升了区域级多模态识别能力。通过引入人眼的动态分辨率机制，能够以同时完成区域识别、区域属性检测和区域字幕生成任务。

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系统相关类——java.lang.Math （三）（案例详细拆解小白友好）小编打算近期更俩三期类的专栏，一些常用的专集类，给大家分好类别总结和详细的代码举例解释。今天是第三个 java.lang.Math 类

Pytorch深度学习指南卷I --编程基础（A Beginner‘s Guide）第1章一个简单的回归本章正式开始使用pytorch的接口来实现对应的numpy的学习的过程，来学习模型的实现，我们会介绍numpy是如何学习的，以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程，优雅的展示我们的代码，已经我们的代码完成的事情

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【深度学习】神经网络实战分类与回归任务①导入torch②使用魔法命令，使它使得生成的图形直接嵌入到 Notebook 的单元格输出中，而不是弹出新的窗口来显示图形

Transformer的编码机制假设我们正在读一本书，并且这本书里的每个词都需要被理解和记住。接下来，我们将通过一个具体的例子和代码片段来说明Transformer编码器的工作流程。