环境我这里用的是Anaconda最新的版本24.9.2，创建的pyton版本是3.9，虚拟环境名叫pytorch，下载的pytorch版本是12.1初步配置创建虚拟环境首先进入Anaconda的终端，然后运行condacreate-nxxxpy...
使用库和预训练的BERT模型来实现文本摘要：python#创建摘要管道#长文本#生成摘要#打印摘要请注意，这些代码案例需要相应的库安装在你的Python环境中。你可以使用pip命令来安装它们，例如：bas...
深度学习技术已经在多个领域展现了巨大的潜力，并正在改变我们的日常生活。从图像识别到自然语言处理，深度学习为我们带来了更加智能化的应用和服务。尽管面临数据依赖、计算资源、可解释性等挑战，但随着自监督学习、边缘计算和多...
本文全面深入地探讨AIGC背后的深度学习魔法，涵盖发展历程、原理、实践应用、面临挑战及未来展望等多个维度。通过丰富的案例分析、详实的数据呈现、具体的技术讲解以及对未来的创新展望，为读者展现AIGC的魅力与未...
本文深入探讨了深度学习技术在医疗诊断领域的广泛应用与融合，从深度学习基础出发，分析了其在医学影像识别、基因组学及智能辅助诊断系统构建中的关键作用。通过自适应学习、高效特征提取及多模态数据处理，深度学习显著提升了疾...
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别...
生成对抗网络的出现为数据生成领域带来了革命性的进展。通过引入对抗训练的方式，GANs能够有效地生成高质量的样本。尽管当前仍面临许多挑战，但无可否认的是，GANs在图像、文本和其他领域的应用展现了其强大的潜力。在接...
我们来进行一项有趣的实验。假设我们想要混合两幅图像：一幅是苹果，一幅是橘子。这篇文章就能实现！_alpha融合代码...
生成式AI模型的主要目标是生成与真实数据分布类似的高质量图像。当前最为流行的生成式模型是生成对抗网络（GANs）。GAN的基本原理是通过生成器和判别器的博弈，使得生成器逐步学会生成越来越逼真的图像。随着技术的发展，...
当你为错过太阳而流泪时，你也要错过群星了。一起来动手学深度学习吧_深度学习基础教程...