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全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術資訊 人工智能常見問題 技術問答

    • 使用Transformer構建語言模型

      以一個符合語言規(guī)律的序列為輸入，模型將利用序列間關系等特征，輸出一個在所有詞匯上的概率分布.這樣的模型稱為語言模型。實現(xiàn)可分為以下五個步驟：第一步導入必備的工具包；第二步導入wikiText-2數(shù)據(jù)集并作基本處理；第三步構建用于模型輸入的批次化數(shù)據(jù)；第四步構建訓練和評估函數(shù)；第五步進行訓練和評估(包括驗證以及測試)...查看全文>>

      人工智能技術資訊2022-04-26 |黑馬程序員 |Transformer構建語言模型

    • OpenCV圖像處理：基礎模塊和高層次模塊

      OpenCV的模塊，core、highgui、imgproc是最基礎的，它們實現(xiàn)的功能和方法各不相同，分別介紹如下：查看全文>>

      人工智能技術資訊2022-04-26 |黑馬程序員 |OpenCV的模塊

    • 計算機視覺是什么？計算機視覺的應用場景？

      計算機視覺是指用攝像機和電腦及其他相關設備，對生物視覺的一種模擬。它的主要任務是讓計算機理解圖片或者視頻中的內(nèi)容，就像人類和許多其他生物每天所做的那樣。依賴于人工智能和機器學習，尤其是計算機視覺的創(chuàng)新的好處是，從電子商務行業(yè)到更經(jīng)典的各種類型和規(guī)模的公司都可以利用其強大的功能，下圖展示了相關的應用場景及相關的企業(yè)：查看全文>>

      人工智能技術資訊2022-04-07 |黑馬程序員 |計算機視覺,計算機視覺的應用領域

    • 微調模型完成圖像的分類任務【黑馬人工智能開發(fā)】

      如何在只有6萬張圖像的MNIST訓練數(shù)據(jù)集上訓練模型？學術界當下使用最廣泛的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集ImageNet。應用遷移學習(transfer learning)，將從源數(shù)據(jù)集學到的知識遷移到目標數(shù)據(jù)集上。例如，雖然ImageNet數(shù)據(jù)集的圖像大多跟椅子無關，但在該數(shù)據(jù)集上訓練的模型可以抽取較通用的圖像特征，從而能夠幫助識別邊緣、紋理、形狀和物體組成等。查看全文>>

      人工智能技術資訊2022-04-07 |黑馬程序員 |微調的原理是什么,微調的執(zhí)行步驟

    • Admin內(nèi)容管理功能使用方法

      Admin系統(tǒng)中已經(jīng)為管理員封裝了一些常用的內(nèi)容管理功能，如添加數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)排序、修改數(shù)據(jù)。下面來分別介紹這些功能的有用法。查看全文>>

      人工智能技術資訊2022-03-21 |黑馬程序員 |Admin如何管理數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)

    • Django常用列表頁介紹

      Django提供了一些選項來控制列表頁的顯示字段、搜索字段、過濾器等等，這些選項在應用的admin.py文件的模型管理類中使用。接下來以Goods模型為例，對常用列表頁選項進行介紹。查看全文>>

      人工智能技術資訊2022-03-18 |黑馬程序員 |Django常用列表頁
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