Android Studio生成错误日志方法_neverayever
Android Studio生成错误日志方法
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Android Studio调用科大讯飞关键词提取接口_Bear Head
1.在讯飞开放平台创建应用2.下载关键词提取Java代码2.1 代码解压，将下图3个java文件复制到Android项目的与MainActivity.java同一个目录下2.2 我把ltp中的main函数改成了tuque函数，并传入了参数，以便在MainActivity中调用。public static void tuque(String TEXT, TextView guarani) throws IOException { //提取关键词 System.out.println
标签： 深度学习 android
（三）ncnn | PaddleDetection + FCOS + Android Studio_ppdet安装_zhangts20
本文以目标检测模型 FCOS 为例，详细介绍从使用 PaddleDetection 训练模型，到最终部署到移动端安卓设备的全流程。
标签： androidstudio 深度学习 计算机视觉
重视苹果和谷歌的警告信_郭晓华
重视苹果和谷歌的警告信 对于不少开发者当看见谷歌或苹果发来警告信Warning Letter或带有号码的申诉信Appeal Notice的时候，采取避而不见，不回复冷处理，以为不吱声就没事能“躲”过去。不回复的结果，就是应用被下架， 当重新把应用上传后，没多久自己整个开...
标签： 游戏 深度学习 ios android xcode
Python复现现代CNN的奠基者：LeNet5经典网络_quintin007
【代码】Python复现LeNet-5框架代码。
标签： python 深度学习 开发语言
coremltools常用操作_前尘昨夜此刻
1.建立spec，查看各层信息，保存模型import coremltools as ct# 载入模型model = ct.models.MLModel("yolov5s.mlmodel")'''With thespec you can add new layers, remove layers, rename inputs and outputs, and change the model in pretty much any way you please.'''# 获取s
标签： 深度学习 神经网络 机器学习 ios
OpenAI 发布GPT-4——全网抢先体验_JarodYv
总的来说，GPT-4在推理能力上比GPT-3.5进步巨大，很多之前的问题都得到了修正和改良。我还没有测试GPT-4的多模能力，后面我会继续进行更多的测试，并即时更新文章分享给大家。
标签： 人工智能 计算机视觉 深度学习 chatgpt gpt4-
MLCore如何加载在线模型_mlmodel_HatsuneMikuFansYSQ
前言回顾上次已经解释了如何从本地加载mlmodel模型，这次，我们着重来介绍一下如何加载在线的mlmodel模型。思路模型文件解析我们以官网的MNISTClassifier.mlmodel模型为例。首先，我们打开MNISTClassifier.h头文件看下:...... /// Model Prediction Input TypeAPI_AVAILABLE(macos(10.13), ios(11.0), watchos(4.0), tvos(11.0)) __attribute__((vi
标签： 深度学习 objective-c -
【2】ios上部署深度学习模型【MNN】_ios ncnn_Ctrl_Cver
前面我们完成了安卓端的部署，本文是想教把深度学习模型部署到ios上，但又不想学ios编程的同学
标签： ios 深度学习 mnn 部署 
深度学习和人工智能之间是什么样的关系？_人邮异步社区
“人工智能”这个概念新鲜时髦但又含混模糊，同时包罗万象。尽管如此,我们仍尝试对 人工智能进行定义:用一台机器处理来自其周围环境的信息,然后将这些信息分解并进行适 当决策，以达到实现某些期望结果的目的。根据定义，部分人只是将人工智能理解为“通用 智能”，因为人们关注的一般是其归纳推理和解决问题的能力。
标签： 人工智能 深度学习 机器学习
基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀_resnet101 游戏_lqfarmer
在图中设定下，Android指针坐标(X,Y)对应minitouch坐标(1080-Y,X)：即在点按屏幕中某点时，安卓调试显示的(X,Y)在.json文件中的坐标应为(1080-Y,X)。'check_json.py'为调试和生成本地.json按键映射文件的脚本。此外，'处理训练数据5.py'中：‘加一技能’，‘加二技能’，‘加三技能’，‘购买’变量也许进行同样处理。运行 “训练数据截取_A.py” 时可以通过按键操控角色，这时就可以生成训练用的数据，如果没有操控则会生成一个空文件夹和空json
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ChatGPT原理解析_影之李小白
在时序模型中，2017年最常用的模型是循环神经网络(RNN)，RNN是一种序列模型，通过将之前的信息存储在隐藏状态中，使得它能够有效地处理时序信息。也就是说，在进行下游任务时，不需要下游任务的任何标注信息，也不需要再次训练模型，然后得到了差不多的结果。因此，它回到了GPT一开始考虑的few-shot学习的设置，即不再追求太过极致的性能表现，而是在有限的样本上提供有用的信息。这样做的好处在于，无需耗费大量的时间和成本来收集和标注数据集，而且模型可以更加关注于样例之间的共性，从而提高模型的泛化能力。
标签： chatgpt 深度学习 自然语言处理
深入探究PyTorch：理解PyTorch的基础知识（一）_Chaos_Wang_
PyTorch是一个深度学习框架，它具有易于使用和灵活性等优点。它被广泛应用于各种深度学习任务，如计算机视觉、自然语言处理等。在本文中，我们将深入探究PyTorch的基础知识，包括PyTorch的张量、自动求导机制、模型构建和训练等。
标签： pytorch 深度学习 python
[pytorch] 3D Unet + Resnet替换Encoder_liyihao76
本文介绍如何实现Unet的3D版本，以及如何用Resnet替换Unet原始版本的Encoder.原版Unet的实现:Resnet的实现:建议先对这两种网络结构有一定的了解，如果懒得去学习的话可以直接使用第三章节U-Net_resnet_encoder的完整代码。
标签： pytorch 深度学习 机器学习
深度学习-第R2周——LSTM火灾温度预测_Prime's Blog
?? 本文为??365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊。
标签： 深度学习 lstm python
