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  • 用PaddleClas完成不平衡数据集多标签分类
    用PaddleClas完成不平衡数据集多标签分类
    本项目针对不平衡自然场景图片数据集的多标签分类任务,解决了数据分布不平衡及类标签依赖的难题。使用PaddleClas套件,通过过采样处理数据不平衡,用powerlabel区分多标签组合,基于MobileNetV1模型,采用带pos_weight参数的binary cross entropy with logits loss函数,最终在验证集上精度达0.94200。
    人工智能 . 科技周边 784 2025-07-23 11:40:06
  • 『行远见大』图像超分效果对比,以ESRGAN、LESRCNN、DRN模型为例
    『行远见大』图像超分效果对比,以ESRGAN、LESRCNN、DRN模型为例
    本项目选择的超分模型是 ESRGAN、LESRCNN、DRN,在迭代50000轮后,通过“训练时长”、“PSNR”、“SSIM”三个指标以及生成的图像清晰度来进行三者的数值与效果对比。
    人工智能 . 科技周边 300 2025-07-23 11:37:36
  • 【新手入门】0 基础掌握大模型训练(一):监督微调SFT算法全解析:从原理到实战
    【新手入门】0 基础掌握大模型训练(一):监督微调SFT算法全解析:从原理到实战
    本文是PaddleNLP大模型训练系列首篇,面向新手解析监督微调(SFT)。先讲大模型训练核心概念,对比预训练与微调,详解SFT三要素。接着实战用ERNIE API生成电商情感数据,再用PaddleNLP微调Qwen模型,含数据预处理、训练及测试,还预告了后续课程内容。
    人工智能 . 科技周边 325 2025-07-23 11:36:07
  • 疫情微博情绪识别挑战赛Baseline(PaddlePaddle)-0.9735
    疫情微博情绪识别挑战赛Baseline(PaddlePaddle)-0.9735
    本文围绕疫情微博情绪识别挑战赛展开,介绍赛事背景、任务、评审规则等。采用预训练模型+微调方式,通过Multi-dropout和不同特征池化方案优化,从小模型到参数大的模型实验,结合模型融合策略,最终ernie-3.0-base-zh单模线上成绩达0.9735,为情绪识别提供有效方案。
    人工智能 . 科技周边 909 2025-07-23 11:32:29
  • 基于PaddlePaddle搭建儿童X光胸部肺炎分类项目
    基于PaddlePaddle搭建儿童X光胸部肺炎分类项目
    该项目基于ResNet50网络对儿童胸片进行肺炎和正常二分类。先解压数据并生成训练、验证、测试列表,创建数据集并可视化。修改网络以获取最后卷积层输出用于类激活图。用Paddle高层API训练,评估得测试集准确率96.39%,并绘制混淆矩阵、ROC曲线(Normal AUC和Pneumonia AUC)及类激活图展示模型效果。
    人工智能 . 科技周边 848 2025-07-23 11:28:45
  • [CVPR 2020]CasMVSNet_Paddle复现
    [CVPR 2020]CasMVSNet_Paddle复现
    本文介绍CasMVSNet的复现情况。该网络用于多视图立体匹配任务,可估计场景密集深度以重建三维场景。文中涉及训练数据集解压、训练、测试数据集处理、测试及结果评估等步骤,复现的定量结果与原文接近,整体指标0.357,略高于原文的0.355,表明复现成功。
    人工智能 . 科技周边 167 2025-07-23 11:27:04
  • 一篇项目走进生存分析(Survival Analysis)的世界【Python版
    一篇项目走进生存分析(Survival Analysis)的世界【Python版
    本文介绍了使用Python的lifelines库进行生存分析的项目。首先阐述生存分析的概念、数据特点、术语、目的及方法,接着以乳腺ai数据集为例,展示数据处理过程,然后详细演示寿命表法、Kaplan-Meier法、Log-rank检验及Cox比例风险回归模型的应用,包括模型构建、检验、评估及协变量处理等,为医学生存分析提供参考。
    人工智能 . 科技周边 302 2025-07-23 11:23:56
  • 使用PaddlePaddle2.0高层API完成基于VGG16的图像分类任务
    使用PaddlePaddle2.0高层API完成基于VGG16的图像分类任务
    本文介绍如何用PaddlePaddle2.0高层API,基于VGG16完成Cifar10图像分类任务。包括利用高层API简化模型组网与训练,加载VGG16网络并查看结构,加载Cifar10数据集及数据增强,还讲解了用高层API进行模型训练、验证与测试的过程,最后提及使用时的注意事项。
    人工智能 . 科技周边 569 2025-07-23 11:23:14
  • 怎么用豆包AI帮我调试SQL查询 5步让AI优化你的数据库性能
    怎么用豆包AI帮我调试SQL查询 5步让AI优化你的数据库性能
    豆包AI在调试SQL查询中能有效帮助定位问题、优化性能并提升学习效率。1.明确问题:将报错信息和完整SQL语句提供给AI,可快速识别拼写错误或结构问题;2.优化慢查询:AI可分析缺失索引、全表扫描等问题,并给出具体优化建议;3.解释执行计划:AI可逐行解释EXPLAINANALYZE输出,帮助理解查询性能瓶颈;4.自动生成高效SQL:AI可将复杂嵌套语句重写为更简洁清晰的JOIN语句,提高可读性和性能;5.学习SQL技巧:AI可结合实例讲解SQL知识点,辅助掌握最佳实践。
    人工智能 . 科技周边 644 2025-07-23 11:23:01
  • 基于Paddle2.0的注意力卷积网络SA-NET
    基于Paddle2.0的注意力卷积网络SA-NET
    本项目基于2021年ICASSP论文的SA-NET模型,用paddle2.0复现含Shuffle Attention模块的网络,在10分类动物数据集(按8:2划分训练、验证集)上实验。对比SA-ResNet50与ResNet50,前者验证准确率达86.78%,通过图示训练过程及结果,展现SA模块融合空间与通道注意力的优势。
    人工智能 . 科技周边 381 2025-07-23 11:18:55
  • PaddleRS:无人机汽车识别
    PaddleRS:无人机汽车识别
    该项目基于PaddleRS,利用0.05米分辨率的DFC2018 Houston数据集超高分辨率影像,裁剪出1400张图块并标注汽车,按9:1划分训练集和验证集。通过定义数据增强和数据集,使用PPYOLOv2模型训练,借助VDL查看效果,评估得较高map,最后实现模型预测及可视化。
    人工智能 . 科技周边 1005 2025-07-23 11:16:44
  • 【AI达人特训营第三期】基于PPYOLOE+的烟头检测(安卓端部署)
    【AI达人特训营第三期】基于PPYOLOE+的烟头检测(安卓端部署)
    本文介绍基于PP-YOLOE+_x模型的烟头检测项目。该模型为单阶段Anchor-free模型,含CSPRepResNet骨干等结构,性能优异。项目从Roboflow获取COCO格式烟头数据集,经处理后,修改PaddleDetection中模型配置与超参数,训练并评估模型,还尝试部署到安卓端,因模型大小问题换用Picodet轻量模型成功部署。
    人工智能 . 科技周边 951 2025-07-23 11:15:14
  • EPSANet:多尺度通道注意力机制
    EPSANet:多尺度通道注意力机制
    本文复现了EPSANet,其核心是高效金字塔注意力分割模块(EPSA)。该模块通过SPC获取多尺度特征图,经SE提取注意力、Softmax校准后加权输出。文中给出模块及网络完整代码,构建了EPSANet50等模型,并在Cifar10上与ResNet-50对比,显示其性能更优,泛化性强,适用于多种下游任务。
    人工智能 . 科技周边 642 2025-07-23 11:12:54
  • 【AI达人创造营第二期】电机异音AI诊断
    【AI达人创造营第二期】电机异音AI诊断
    本项目针对电机异音AI诊断,利用飞桨平台构建模型。因人工质检易误判,项目基于振动信号,用机器学习技术实现智能检验,要求故障电机零漏检。通过复制正样本解决数据不平衡,修改损失函数,用全连接层训练。结果显示正样本全对,负样本准确率91%,可改进为卷积层并设验证集。
    人工智能 . 科技周边 809 2025-07-23 11:09:47
  • 基于paddleSeg的自定义遥感数据语义分割——以DLRSD为例
    基于paddleSeg的自定义遥感数据语义分割——以DLRSD为例
    本文介绍基于PaddleSeg 2.1实现DLRSD遥感影像数据集语义分割的流程。先准备数据集,按自定义格式整理,划分训练、验证集。接着用OCRNet模型训练,迭代1000次,最佳mIoU达0.6823。测试采用增强模式,mIoU为0.6839,最后完成单张影像推理,展示结果。
    人工智能 . 科技周边 824 2025-07-23 11:08:23

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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