分类专题
基于人工智能的图像分类系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，我们可以构建高效的图像分类系统，广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统，包括环境
认识、理解、分类——acm之搜索
普通搜索方法有两种：1、广度优先搜索；2、深度优先搜索； 更多搜索方法： 3、双向广度优先搜索； 4、启发式搜索（包括A*算法等）； 搜索通常会用到的知识点：状态压缩（位压缩，利用hash思想压缩）。
用Pytho解决分类问题_DBSCAN聚类算法模板
一：DBSCAN聚类算法的介绍 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，DBSCAN算法的核心思想是将具有足够高密度的区域划分为簇，并能够在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇。 DBSCAN算法的主要特点包括： 1. 基于密度的聚类：DBSCAN算法通过识别被低密
PMP–一、二、三模–分类–14.敏捷–技巧–看板面板与燃尽图燃起图
文章目录 技巧一模14.敏捷--方法--看板（类似卡片）1、 [单选] 根据项目的特点，项目经理建议选择一种敏捷方法，该方法限制团队成员在任何给定时间执行的任务数。此方法还允许团队提高工作过程中问题和瓶颈的可见性。项目经理建议采用以下哪种方法？ 易错14.敏捷--精益、敏捷、看板（类似卡片）--敏捷、精益和看板方法共同的重点在于交付价值、尊重人、减少浪费、透明化、适应变更以及持续改善等方面。
【python计算机视觉编程——8.图像内容分类】
python计算机视觉编程——8.图像内容分类 8.图像内容分类8.1 K邻近分类法（KNN）8.1.1 一个简单的二维示例8.1.2 用稠密SIFT作为图像特征8.1.3 图像分类:手势识别 8.2贝叶斯分类器用PCA降维 8.3 支持向量机8.3.2 再论手势识别 8.4 光学字符识别8.4.2 选取特征8.4.3 多类支持向量机8.4.4 提取单元格并识别字符8.4.5 图像校正
PMP–一、二、三模–分类–14.敏捷–技巧–原型MVP
文章目录 技巧一模14.敏捷--原型法--项目生命周期--迭代型生命周期，通过连续的原型或概念验证来改进产品或成果。每个新的原型都能带来新的干系人新的反馈和团队见解。题目中明确提到需要反馈，因此原型法比较好用。23、 [单选] 一个敏捷团队的任务是开发一款机器人。项目经理希望确保在机器人被实际建造之前，团队能够收到关于需求的早期反馈并相应地调整设计。项目经理应该使用以下哪一项来实现这个目标？
基于深度学习 卷积神经网络resnext50的中医舌苔分类系统
项目概述 本项目旨在通过深度学习技术，特别是利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中的ResNeXt50架构，实现对中医舌象图像的自动分类。该系统不仅能够识别不同的舌苔类型，还能够在PyQt5框架下提供一个直观的图形用户界面（GUI），使得医生或患者能够方便地上传舌象照片并获取分析结果。 技术栈 深度学习框架：采用PyTorch或其他
如何将卷积神经网络（CNN）应用于医学图像分析：从分类到分割和检测的实用指南
引言 在现代医疗领域，医学图像已经成为疾病诊断和治疗规划的重要工具。医学图像的类型繁多，包括但不限于X射线、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）和超声图像。这些图像提供了对身体内部结构的详细视图，有助于医生在进行准确诊断和制定个性化治疗方案时获取关键的信息。 1. 医学图像分析的挑战 医学图像分析面临诸多挑战，其中包括： 图像数据的复杂性：医学图像通常具有高维度和复杂的结构
文本分类场景下微调BERT
How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》是2019年发表的一篇论文。这篇文章做了一些实验来分析了如何在文本分类场景下微调BERT，是后面网上讨论如何微调BERT时经常提到的论文。 结论与思路 先来看一下论文的实验结论： BERT模型上面的
【YOLO 系列】基于YOLOV8的智能花卉分类检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
前言： 花朵作为自然界中的重要组成部分，不仅在生态学上具有重要意义，也在园艺、农业以及艺术领域中占有一席之地。随着图像识别技术的发展，自动化的花朵分类对于植物研究、生物多样性保护以及园艺爱好者来说变得越发重要。为了提高花朵分类的效率和准确性，我们启动了基于YOLO V8的花朵分类智能识别系统项目。该项目利用深度学习技术，通过分析花朵图像，自动识别并分类不同种类的花朵，为用户提供一个高效的花朵识别
移动UI：分类列表页、筛选页的设计揭秘。
移动UI的列表页设计需要考虑用户体验和界面美观性，以下是一些建议的设计要点： 1. 列表项的展示： 列表页应该清晰地展示各个列表项，包括标题、副标题、缩略图等内容，以便用户快速浏览和识别。可以使用卡片式布局或者简洁的列表布局。 2. 搜索和筛选： 如果列表项较多，应该提供搜索和筛选功能，方便用户查找感兴趣的内容。搜索框和筛选条件可以放置在页面顶部或者底部，以便用户方便操作。
LLM应用实战: 产业治理多标签分类
数据介绍 标签体系 产业治理方面的标签体系共计200+个，每个标签共有4个层级，且第3、4层级有标签含义的概括信息。 原始数据 企业官网介绍数据，包括基本介绍、主要产品等 企业专利数据，包括专利名称和专利摘要信息，且专利的数据量大。 LLM选型 经调研，采用Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4量化版本，占用显存更少，且效果与非量化相当，
【数据结构初阶】链表分类与双向带头循环链表接口实现
文章目录 1. 链表的分类2. 双向带头循环链表接口实现2. 1 结点声明2. 2 创建链表节点2. 3 初始化链表2. 4 打印链表2. 5 尾插2. 6 判空2. 7 尾删2. 8 头插2. 9 头删2. 10 查找2. 11 在指定位置删除与插入2. 12 销毁 3. 链表接口测试4. 单链表与双链表5. 顺序表与链表 1. 链表的分类 链表的结构非常多样，以下情况组合
照片信息的读取与分类（1）
拿到了照片的拍摄时间后，就可以根据拍摄的年份和月份来确定照片要移动到的文件夹路径了。现在我们来分析一下如何从表示拍摄时间这个字符串中（2015:12:10 21:08:08 ）提取出拍摄的年份和月份。整个字符串由一个空格将拍摄的日期和具体的时间分隔开来 在拍摄日期的部分中，拍摄的年、月、日又被两个冒号分隔开来。同样的，拍摄时间也被两个冒号分隔成了时、分、秒三个部分。
深度学习 目标分类 目标检测 多目标跟踪 基础 进阶
深度学习 目标分类 目标检测 多目标跟踪 基础 进阶 flyfish 深度学习基础 文章名称链接深度学习基础 - 直线链接深度学习基础 - 梯度垂直于等高线的切线链接深度学习基础 - 向量投影链接一阶优化算法（如梯度下降）和二阶优化算法（如牛顿法）与泰勒级数链接Eigen中的array() square() asDiagonal()链接普通的矩阵乘法和Strassen矩阵乘法算法的比较 代码
PMP–一、二、三模–分类–14.敏捷–技巧–帮助团队交付价值的执行实践迭代和增量如何帮助交付工作产品
文章目录 技巧一模14.敏捷--实践--帮助团队交付价值的执行实践--持续集成--在不同层面测试、验收测试驱动开发 (ATDD) 、测试驱动开发和行为驱动开发、刺探 。90、 [单选] 敏捷项目的第一次迭代即将开始。发起人召集团队、Scrum主管、产品负责人和其他项目干系人参加启动会议。发起人强调需要在项目尽可能早的时候以最小的成本识别和应对项目风险。与会者实现发起人要求的最佳方式是什么？
基于人工智能的音乐情感分类系统
目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 音乐情感分类是通过对音乐音频信号进行分析，识别出音乐传递的情感，如“愉快”、“悲伤”、“愤怒”等。该技术在音乐推荐、情感分析、电影配乐等领域具有广泛的应用。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的音乐情感分类系统，包括环境准备、系统设计及代码实现。 2. 项
卷积神经网络(二)CIFAR100类别分类
一.数据介绍 总共一百个类，每个类有600个图像。每类500个训练图像，100个测试图像。没填图像都带有一个"精细"标签（它所属的类）核一个粗糙标签（它所属的超类） 二.API使用 用于构建CNN模型的API Conv2D：实现卷积，kernel_size,strides,padding,datafromat,'NHWC'核'NCHW' MaxPool2D:池化操作 impo
【深度学习 图像分类】图像分类任务细节
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程 实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤： 1、选择开源框架 目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、keras、pytorch、mxnet,caffe等； 2、构建并读取数据集 根据任务需求搜
第23周：使用Word2vec实现文本分类
目录 前言 一、数据预处理 1.1 加载数据 1.2 构建词典 1.3 生成数据批次和迭代器 二、模型构建 2.1 搭建模型 2.2 初始化模型 2.3 定义训练和评估函数 三、训练模型 3.1 拆分数据集并运行模型 3.2 测试指定数据 总结 前言 🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]中的学习记录博客🍖 原作者：[K同学啊] 说在前面 本周任务
PMP–一、二、三模–分类–14.敏捷–技巧–故事点
文章目录 技巧一模14.敏捷--术语表-自组织团队--自组织团队是一种跨职能团队，其中为实现团队目标团队成员根据需要轮换着发挥领导作用。 自组织团队的核心就是做什么事情，团队成员说了算。61、 [单选] 作为估算活动持续时间过程的一部分，项目经理促成了与产品负责人和Scrum团队的冲刺计划会议。项目经理将用户故事分解为较小的任务项，以小时为单位估算所需时间，并根据团队的能力确定冲刺待办事项列
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序
基于蜣螂优化最小二乘支持向量机的数据分类预测Matlab程序DBO-LSSVM 多特征输入多类别输出 含基础程序 文章目录 一、基本原理DBO（Dung Beetle Optimization）算法原理LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）模型原理DBO-LSSVM模型的集成流程总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结
基于 BiLSTM+Attention 实现降雨预测多变量时序分类——明日是否降雨
前言 系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。 降雨预测作为气象学和水文学领域的重要研究课题，对于农业、城市规划、
一元分类、二元分类、多类分类、多标签学习
unary classification -- 一元分类 维基百科中的定义是：一类分类，即一元分类，通过仅包含该类的对象的训练数据中学习，试图能够在所有对象中识别该特定类的对象。 one-class classification是由[Moya & Hush][1]在1996年提出的，目前已有很多这方面的研究。一个类似的问题是PU Learning，后者是以半监督的学习方式从正类样本和未标记样本
数据漂移分类——稚嫩版
概念漂移虚拟概念漂移 虚拟概念漂移中分类边界不变的原因是，把分类边界归为网站特征所有，理解为是有网站流量特有的特征构建出来的，但是实际上并不是，网络等因素导致的流量变化也是最终分类边界形成的影响之一，所以我认为，无论是虚拟概念漂移还是单纯的概念漂移，都是会导致分类边界发生变化的