【李沐】动手学深度学习 学习笔记
动手学深度学习学习笔记在学习深度学习的过程中，李沐的《动手学深度学习》一书为我提供了一个非常清晰和系统的学习框架。在这本书中，通过大量实践的案例来帮助读者深入理解深度学习的核心概念，使得学习过程更加生动。下面是我在阅读过程中总结的一些关键点和代码示例。1. 深度学习基础深度学习是机器学习的一个
深度学习
Java Deeplearning4j：构建和训练多层感知器（MLP）模型
使用DeepLearning4j构建和训练多层感知器（MLP）模型随着深度学习的快速发展，Java也逐渐成为了一个重要的深度学习框架的支持语言。DeepLearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习库，专为Java和Scala设计，适合于构建和训练深度神经网络。在这里，我们将一起探讨如何使用
开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-高阶用法（九）
开源模型应用落地-工具使用篇-Spring AI-高阶用法（九）在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展中，Spring框架作为一种广受欢迎的Java开发框架，逐渐开始与AI技术相结合，形成了丰富的应用场景。本篇文章将深入探讨在Spring环境中如何高效利用开源模型，特别是使用Spring
【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路
随着人工智能技术的快速发展，Python语言因其简单易用、库丰富以及广泛的社区支持，成为了进行机器学习和深度学习研究与开发的首选语言。此外，把这些技术与微服务架构结合，将有助于构建可扩展、易维护的人工智能应用。本文将探索Python在融合机器学习、深度学习与微服务方面的实践。1. 理解微服务架构
Tensorflow-gpu保姆级安装教程（Win11, Anaconda3，Python3.9）
在现代深度学习应用中，TensorFlow是一个非常流行的框架，而使用GPU加速可以大幅提高模型训练的速度。在Windows 11上安装TensorFlow的GPU版本，借助Anaconda和Python 3.9，以下是一个详细的保姆级安装教程。环境准备安装 Anaconda首先，需要从A
Python - 利用 OCR 技术提取视频台词、字幕
在现代视频制作和观看中，字幕是不可或缺的元素，它们不仅帮助听障人士理解内容，还能让观众更方便地跟随视频的节奏。为了提取视频中的字幕，OCR（光学字符识别）技术是一种有效的解决方案。本文将介绍如何使用Python结合OCR技术提取视频中的台词和字幕。一、准备工作在开始编写代码之前，我们需要一些工具
Java Deeplearning4j：数据加载与预处理（二）
在深度学习的过程中，数据加载与预处理是非常重要的一步。良好的数据准备可以显著提升模型的性能。本文将继续探讨如何使用Java的Deeplearning4j库进行数据加载与预处理。1. 数据加载Deeplearning4j支持多种数据格式的加载，包括CSV、图片、序列数据等。在这里，我们以CSV数据
版本匹配指南：PyTorch版本、torchvision 版本和Python版本的对应关系
在使用PyTorch及其相关库（如torchvision）进行深度学习开发时，确保各个库的版本之间相互兼容是非常重要的。错误或不匹配的版本可能会导致运行时错误或功能缺失。本文将探讨PyTorch、torchvision及Python版本之间的对应关系，并提供一些代码示例，以帮助开发者选择正确的版本。
IsaacLab 从入门到精通（一） 环境配置和依赖安装
IsaacLab 从入门到精通（一） 环境配置和依赖安装IsaacLab 是 NVIDIA 推出的一个针对机器人模拟和 AI 开发的强大平台，封装了多种功能和工具，便于开发者在庞大的仿真环境中进行深度学习和机器学习的研究与实验。本篇文章将指导读者如何完成 IsaacLab 的环境配置和依赖安装，帮
tesseract-ocr 字库训练（提高识别率进阶版）
Tesseract-OCR 字库训练（提高识别率进阶版）Tesseract-OCR 是一款功能强大的光学字符识别（OCR）引擎，广泛应用于各种文档处理和信息提取任务。提高 Tesseract 的识别率，尤其是在处理特定字体或新语言时，字库训练显得尤为重要。本文将介绍如何通过自定义训练来提高 Tes
