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  • VoxelNet:基于点云的三维空间信息逐层次学习网络
    VoxelNet:基于点云的三维空间信息逐层次学习网络
    本文是对苹果公司2017年VoxelNet论文的复现项目介绍。该网络基于点云实现3D物体检测,通过VFE层提取体素特征,经3D卷积和RPN网络完成检测。项目可训练评估,但单卡训练未达论文精度,存在内存泄漏问题。还介绍了数据集准备、库安装、训练评估步骤及部分结果指标。
    人工智能 . 科技周边 779 2025-07-28 10:33:02
  • [小白入门]基于ERFNet车道线检测入门语义分割
    [小白入门]基于ERFNet车道线检测入门语义分割
    本文介绍基于CULane数据集和ERFnet网络实现车道线检测的入门项目。先简述语义分割任务,即像素级分类,类似机器自动“抠图”并按类上色。接着介绍CULane数据集,随后详解项目实操,包括数据处理、ERFnet网络搭建、模型训练与推理,最后展示部署效果。
    人工智能 . 科技周边 443 2025-07-28 10:31:20
  • 飞桨常规赛:MarTech Challenge点击反欺诈预-9月第5名方案
    飞桨常规赛:MarTech Challenge点击反欺诈预-9月第5名方案
    本文围绕MarTech Challenge点击反欺诈预测比赛,介绍了结合XGBoost与PALM语言模型的方案。先进行数据分析与特征工程,筛选关键特征、构建新特征,如数量特征、时间多尺度特征等。再分别用XGBoost五折交叉验证和PALM模型训练预测,最后融合两者结果,以提升点击欺诈识别准确率。
    人工智能 . 科技周边 490 2025-07-28 10:29:23
  • 【AI达人特训营】服装分类:Fashion-MNIST数据集
    【AI达人特训营】服装分类:Fashion-MNIST数据集
    该项目基于飞桨构建模型对Fashion-MNIST数据集分类。数据集含60000张训练图、10000张测试图,为28x28灰度图,分10类。项目先解压数据、查看概览,再划分训练集与验证集(8:2),计算均值和方差,定义数据读取器。构建简单卷积神经网络,经两次训练(固定和变动学习率),评估得精度0.91225,最后保存模型并实现预测功能。
    人工智能 . 科技周边 729 2025-07-28 10:28:32
  • 【PaddlePaddle+OpenVINO】AI“朗读机”诞生记
    【PaddlePaddle+OpenVINO】AI“朗读机”诞生记
    本文介绍了基于Paddle模型库在Intel AI BOX边缘设备上部署简易AI“朗读机”的项目。该设备可识别实体书或A4纸文字,按空格键即可发声并截图。部署涉及PaddleOCR、PaddleSpeech等,提供了从PaddleHub和PaddleSpeech调用语音合成模型的两种方式,后者支持更多预训练模型及自定义优化,设备类似预装Windows系统的PC。
    人工智能 . 科技周边 679 2025-07-28 10:25:45
  • 多模态AI如何识别微观流体运动 多模态AI流体动力学可视化
    多模态AI如何识别微观流体运动 多模态AI流体动力学可视化
    多模态AI识别微观流体运动的核心在于融合多种数据源以提升准确性。1.多模态数据采集包括高速显微成像、LDV/PIV测速、热传感器和压力传感器反馈,各自提供空间轨迹、速度分布、温度与压强变化等信息。2.AI模型采用多通道结构,CNN处理图像,RNN或Transformer处理时间序列数据,融合层整合信息输出流体状态。3.实际应用需注意数据同步、噪声过滤、模型泛化能力和可视化工具辅助。通过结合多样数据与优化模型训练,AI能更精准识别微观流体行为,克服单一模态局限。
    人工智能 . 科技周边 669 2025-07-28 10:25:01
  • 【PaddlePaddle】基础理论教程 - 算子与机器学习概述
    【PaddlePaddle】基础理论教程 - 算子与机器学习概述
    本文围绕算子与机器学习展开,先介绍算子定义、与张量关系、常见类型及作用。接着讲解自动微积分,包括微积分基础、自动微分原理及PaddlePaddle中的实现。还阐述机器学习核心概念、工作流程,并以PaddlePaddle实现线性和多项式回归模型,展示其应用。
    人工智能 . 科技周边 736 2025-07-28 10:24:09
  • 怎样让豆包AI写Python自动化脚本 简单指令让豆包AI自动生成办公自动化脚本
    怎样让豆包AI写Python自动化脚本 简单指令让豆包AI自动生成办公自动化脚本
    想让豆包AI写Python自动化脚本的关键在于明确任务、使用模板指令、检查代码适用性并微调。一、明确具体任务,如“提取指定文件夹Excel中的‘销售额’列汇总到新表”,而非模糊描述;二、用结构化指令引导生成代码,例如“请用pandas将D:\Reports下CSV合并为一个Excel,每个CSV对应sheet”;三、检查路径是否正确、所需库是否安装、输入格式是否匹配,并根据报错向AI提问解决;四、掌握基本语法进行微调,如改路径为变量、加文件存在判断、添加日志输出。只要需求清晰、步骤明确,豆包AI
    人工智能 . 科技周边 529 2025-07-28 10:17:01
  • [数据可视化]RumorLens: 社交媒体谣言的互动分析和验证
    [数据可视化]RumorLens: 社交媒体谣言的互动分析和验证
    RumorLens是发表于CHIEA'22的交互式可视化分析系统,旨在助力社交媒体管理员高效分析验证谣言。其整合NLP与可视化技术,通过三个层次视图呈现信息:概述显示谣言时空分布,投影视图体现特征与相似性,传播视图以圆形设计展示动态传播细节,还介绍了数据处理及视图设计思路。
    人工智能 . 科技周边 914 2025-07-28 10:03:12
  • ConvNeXt飞桨版本预训练权重
    ConvNeXt飞桨版本预训练权重
    本项目提供了ConvNeXt的飞桨版本的预训练权重以及模型文件。权重由PyTorch转换而来。并且通过在ImageNet 1K测试集进行精度校验。模型文件请见ConvNeXt.py。本项目旨在提供飞桨版本的模型权重、模型文件和验证精度,对于模型的理解并没有描述,如果想深入了解模型,请见: ConvNeXt:探索CNN网络的极限潜力
    人工智能 . 科技周边 905 2025-07-28 10:01:29
  • 【第十五届中国计算机设计大赛】智慧导盲组,手把手教你超越0.8
    【第十五届中国计算机设计大赛】智慧导盲组,手把手教你超越0.8
    本文介绍了基于PaddleDetection的目标检测项目流程,包括克隆仓库、安装依赖、编译安装等步骤。还涵盖数据集准备,如查看COCO标注、解压和配置数据集,以及模型训练、预测、导出,最后说明代码提交及优化方法,如调整阈值等。
    人工智能 . 科技周边 417 2025-07-28 09:58:38
  • 基于Paddle2.0的注意力卷积网络RAN
    基于Paddle2.0的注意力卷积网络RAN
    本项目用Paddle2.0复现RAN,在10类动物数据集(8:2划分)上实验,对比RAN-56与ResNet50。RAN-56验证准确率85.26%,远高于ResNet50的58.88%,体现注意力机制优势。
    人工智能 . 科技周边 505 2025-07-28 09:56:38
  • AdaptSegNet:学习调整结构化输出空间进行语义分割
    AdaptSegNet:学习调整结构化输出空间进行语义分割
    本文介绍AdaptSegNet的PaddlePaddle实现,该方法将语义分割从合成数据集(如GTA5)适配到真实数据集(如Cityscapes)。给出了复现指标、训练过程,说明数据集下载与目录结构,提供预训练模型链接,还详述了测试和训练的启动方式及相关参数,展示了模型在真实图片上的分割效果。
    人工智能 . 科技周边 1009 2025-07-28 09:54:40
  • 基于PaddleOCR的FCENet复现
    基于PaddleOCR的FCENet复现
    本文介绍基于PaddleOCR复现CVPR2021论文提出的FCENet文本检测算法。该算法用傅里叶变换建模任意形状文本框,采用ResNet+FPN架构,含分类和回归分支。文中说明CTW1500数据集情况,复现精度达Hmean 0.854,还介绍了AI Studio在线运行、训推一体流程及本地运行方法,展示代码结构与检测效果。
    人工智能 . 科技周边 200 2025-07-28 09:50:38
  • 百度网盘AI大赛-文档检测优化赛第7名方案
    百度网盘AI大赛-文档检测优化赛第7名方案
    该项目针对百度网盘AI大赛文档检测优化赛,采用回归方式处理,用Res2Net101_vd_26w_4s+注意力双分支Linear层结构回归文档四角坐标。经数据预处理、模型调优,对比不同backbone、损失函数等,发现注意力双支、L1Loss更优,最终模型在评测中表现良好。
    人工智能 . 科技周边 664 2025-07-28 09:42:40

PHP讨论组

组员:3305人话题:1500

PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是

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