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05:27 AM · Oct 27 ,2025
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子午 - 【衞星圖像識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 衞星影像識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對7種常見的衞星遙感影像圖片數據集（'草地（Grass）', '農田（Field）', '工業區（Industry）', '河流湖泊（RiverLake）', '森林（Forest）', '居民區（Resident）', '停車場（Parking）'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台

圖像識別 , tensorflow , 人工智能

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u_16099187 頭像

網絡安全俠 - ragflow加速鏡像地址

目錄： 一、TensorFlow使用GPU 二、深度學習訓練與並行模式 三、多GPU並行 四、分佈式TensorFlow 　　4.1分佈式TensorFlow的原理 　　4.2分佈式TensorFlow模型訓練 　　4.3使用caicloud運行分佈式TensorFlow 深度學習應用到實際問題中，一個非常棘手的問題是訓練模

ragflow加速鏡像地址 , tensorflow , 雲計算 , server , 深度學習 , 雲原生

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子午 - 植物識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 植物識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對6種常見的植物葉片圖片數據集（涵蓋廣玉蘭、杜鵑、梧桐、樟葉、芭蕉、銀杏六類常見植物）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據

圖像識別 , tensorflow , Python

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子午 - 魚類識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 魚類識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過收集了包括‘墨魚’、‘多寶魚’、‘帶魚’、‘石斑魚’等在內的30種魚類圖像數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員和用户兩個角色，登錄後根據角色顯

圖像識別 , tensorflow , Python

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chaoshenjinghyperai 頭像

超神經HyperAI - 入選ICML 2025，Meta/劍橋/MIT提出全原子擴散Transformer框架，首次實現週期性與非週期性原子系統統一生成

在當今科學研究與工業應用的前沿領域，原子系統三維結構的生成建模正展現出顛覆性潛力，有望徹底重塑新型分子和材料的逆向設計版圖。從精準的結構預測到靈活的條件生成，當前最先進的擴散模型及流匹配模型已在生物分子解析、新材料研發及基於結構的藥物設計等關鍵任務中嶄露頭角，成為科研人員突破技術瓶頸的核心工具。 然而，在這一蓬勃發展的領域背後，一個關鍵難題始終制約着技術躍遷——現有模型缺乏跨系統的通用性。 儘管所

機器學習 , 資訊 , tensorflow , 人工智能 , 深度學習

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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 數字採集分類任務

圖像分類是計算機視覺中的基礎任務，本實例使用 TensorFlow 和 Keras 庫對 MNIST 手寫數字數據集進行分類。 import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorf

數據集 , 雲平台 , 數據 , tensorflow , 雲計算

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子午 - 果蔬識別系統【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、項目介紹 本系統基於TensorFlow框架，搭建了一個採用卷積神經網絡（CNN）的果蔬圖像識別模型。我們收集了包括‘土豆’、‘聖女果’、‘大白菜’、‘大葱’、‘梨’、‘胡蘿蔔’、‘芒果’、‘蘋果’、‘西紅柿’、‘韭菜’、‘香蕉’和‘黃瓜’在內的12類常見果蔬數據集，通過多輪迭代訓練，最終得到一個識別準確率較高的深度學習模型。同時，系統配備了完整的Web可視化操作平台，便於用户交互使用。 技術

圖像識別 , tensorflow , Python

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shoushoudeqie 頭像

瘦瘦的企鵝 - 打工人逆襲指南：用“多巴胺看板”輕鬆搞定KPI！

《“多巴胺” 工作法：用色彩分類看板激發工作活力》 ✨ 打工人必看！把“多巴胺穿搭”搬到職場，拯救你的效率與心情！ 🌈靈感來源：為什麼“多巴胺”能拯救職場？ []() 最近全網刷屏的「多巴胺穿搭」火到離譜！高飽和度的色彩碰撞不僅讓人心情愉悦，還能傳遞能量感。 但你知道嗎？ “多巴胺”法則也能移植到工作中！💡 職場人每天面對密密麻麻的任務清單，焦慮和疲憊是常態。但如果把任務按

tensorflow , 人工智能 , 深度學習

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huaweiclouddeveloper 頭像

華為雲開發者聯盟 - Tensorflow保存神經網絡參數有妙招：Saver和Restore

摘要：這篇文章將講解TensorFlow如何保存變量和神經網絡參數，通過Saver保存神經網絡，再通過Restore調用訓練好的神經網絡。 本文分享自華為雲社區《[[Python人工智能] 十一.Tensorflow如何保存神經網絡參數 丨【百變AI秀】](https://bbs.huaweicloud.com/b...)》，作者： eastmount。 一.保存變量 通過tf.Variab

tensorflow , 神經網絡 , 編程技巧 , 變量 , Python

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haoqingwanqiandesigua 頭像

百度智能雲 - 端到端語音語言大模型全新發布，超逼真、超低時延、超低成本

百度發佈業界首個基於Cross-Attention的端到端語音語言大模型，開啓語音交互新紀元 在語音交互技術不斷革新的今天，百度再次引領行業潮流，於近日正式發佈了業界首個基於全新Cross-Attention的端到端語音語言大模型；這一創新成果不僅標誌着語音交互技術邁入了一個全新的發展階段，也為未來智能助手的應用場景開闢了更為廣闊的空間。 端到端語音語言大模型：定義語音交互新標準 百度

tensorflow

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - 生成對抗網絡判別器輸入

生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks, GAN)是一種深度學習模型，是近年來複雜分佈上無監督學習最具前景的學習方法之一。 GAN 主要包括了兩個部分，即生成器 generator 與判別器 discriminator。生成器主要用來學習真實圖像分佈從而讓自身

tensorflow , 生成對抗網絡判別器輸入 , 損失函數 , 生成器 , 人工智能 , 深度學習

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ziwupython 頭像

子午 - 【鳥類識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 鳥類識別系統，通過TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，數據集使用經典的加利福尼亞大學CUB-200-2011鳥類數據集，對其進行多輪迭代訓練，最後得到了一個精度較高的模型，並搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義： 在生態保護與

圖像識別 , tensorflow , 深度學習

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u_16213676 頭像

mob64ca140e76c8 - Python實現word批量轉HTML-諾禾=諾禾致源_百度劉超的技術博客

目錄 一、為什麼需要Word轉HTML？ 二、核心工具對比與選擇 1. 基礎方案：python-docx 2. 進階方案：pandoc 3. 專業方案：Mammoth（針對.docx） 三、完整轉換流程實現 1. 基礎轉換實現 2. 圖片處理方案 3. 表格轉換優化 四、進階優化技巧 1.

tensorflow , 後端開發 , 人工智能 , HTML , Python

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OpenBayes - OpenBayes 教程上新丨字節開源 InfiniteYou 圖像生成框架，實現高保真面部特徵遷移

InfiniteYou（簡稱 InfU）是由字節跳動智能創作團隊近期推出的一款基於 Diffusion Transformers 的身份保持 (identity-preserved) 圖像生成框架。它通過先進的技術，能夠在生成圖像的同時保持人物身份的一致性，即在生成不同場景的圖片時能夠精準保留面部特徵。 作為該領域最早利用擴散 Transformer (DiTs) 的框架之一，InfU 系統性地解

機器學習 , 圖像識別 , tensorflow , 人工智能 , 深度學習

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 為什麼JWT要結合Redis使用

JWT和Redis結合使用的深入探討 JWT (JSON Web Token) 是一種緊湊、自我包含的方式，用於在各方之間安全地傳輸信息。JWT 基於標準 RFC 7519，其中包含了以 JSON 格式存儲的信息。其主要優勢在於無狀態性，能夠減少服務器存儲壓力。JWT 的信息通過數字簽名加密，可以由持有者驗證信息的完整性。然而，JWT 的無狀態性在某些情況下也可能帶來一定的安全和性能問題，這就是為

人臉識別 , 圖像識別 , tensorflow , 神經網絡

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藍易雲 - HttpUtils帶連接池

實現帶連接池的HttpUtils詳解 🚀 在高併發的網絡環境中，頻繁創建和銷燬HTTP連接會嚴重影響系統性能。因此，使用連接池來管理HTTP連接是提升系統效率的關鍵。本文將深入講解如何使用Apache HttpClient的連接池來實現一個高性能的HttpUtils工具類。😊 一、為什麼要使用連接池？ 🤔 在傳統的HTTP請求中，每次請求都需要新建一個連接，這會帶來以下問題： 資源浪費：

人臉識別 , 圖像識別 , tensorflow , 神經網絡

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fennudexiyang 頭像

中昊芯英 - DeepSeek-V3.2的DSA稀疏注意力技術：在TPU平台上的效能革命與適配實踐

9 月 29 日，DeepSeek 最新發布的DeepSeek-V3.2-Exp模型引入了自主研發的DeepSeek Sparse Attention（DSA）稀疏注意力機制，在幾乎不影響模型性能的前提下，實現了長文本訓練和推理效率的大幅提升。本文旨在深入解析 DSA 的技術原理，並重點探討中昊芯英「剎那®」TPU 平台如何憑藉其片上緩存與高度並行矩陣計算單元，在 Lightning Indexe

機器學習 , tensorflow , 神經網絡 , 自然語言處理 , 人工智能

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子午 - 【民族服飾識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 民族服飾識別，民族服飾智能識別與分析系統基於TensorFlow框架，採用卷積神經網絡（CNN）算法構建而成。系統在收集了回族、漢族、滿族、苗族四類典型民族服飾圖像數據集的基礎上，通過多輪迭代訓練，最終生成高精度識別模型，並配合Web可視化平台實現便捷交互。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統

圖像識別 , tensorflow , 深度學習

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一點人工一點智能 - 書籍-《使用TensorFlow和Keras的神經網絡》

書籍：Neural Networks with TensorFlow and Keras: Training, Generative Models, and Reinforcement Learning 作者：Philip Hua 出版：Apress​ 編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載：書籍下載-《使用TensorFlow和Keras的神經網絡》 01 書

機器學習 , tensorflow , 神經網絡 , 深度學習

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子午 - 【交通標誌識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 交通標誌識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對58種常見的交通標誌圖片數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義： 在智能交通系統蓬勃發展的當下，

圖像識別 , tensorflow , 深度學習

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凌虛 - 以圖搜圖架構優化：使用客户端模型提取圖像特徵

序言 以圖搜圖系統指的是從圖像內容提取特徵向量，然後使用向量數據庫進行向量數據的插入、刪除、相似性檢索等操作，進而提供根據圖像內容搜索出具有相似內容的其它圖像的功能。 系統架構 典型的搜圖系統整體架構時序圖如下： 圖像上傳過程： 客户端上傳圖像到服務端。 服務端存儲圖像至對象存儲、插入結構化數據至關係型數據庫、發送消息至 MQ 消息隊列。 服務端對客户端請求返回響應。 圖像搜索服務接受

tensorflow , 架構 , 人工智能 , 後端 , 前端

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u_16213318 頭像

mob64ca12d4da72 - ollama 學習指定網站

ollama 學習指定網站是一個涉及深度學習和NLP領域的項目，旨在幫助用户更好地使用和理解相關技術。本文將詳細記錄解決“Ollama學習指定網站”問題的過程，涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優以及遷移指南。 環境預檢 為了確保我們的系統可以順利運行，可以對環境進行以下預檢： 首先，展示出相關的思維導圖以理清思路，然後顯示硬件拓撲和配置表格。我們需要確保指定

tensorflow , flask , bash , aigc

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