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2.深度学习深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大部分,机器学习神经网络RNN教程、LSTM、GRU。 课程目录 第一章:RNN RNN与序列问题 18:55 第二章:https://edu.csdn.net/course/detail/8262

3.基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中多人课堂行为识别针对课堂教学场景遮挡严重、学生众多,以及目前的视频行为识别算法并不适用于课堂教学场景,且尚无学生课堂行为的公开数据集的问题,构建了课堂教学视频库以及学生课堂行为库,提出了基于深度时空残差卷积神经网络的课堂教学视频中实时多人学生课堂行为识别算法。首先,结合实时目标检测和跟踪,得到每个学生的实时图片流;接着,利用https://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2021040845

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5.资源帖丨字节跳动技术Leader们推荐的学习资源链接:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm斯坦福 CS231n:用于视觉识别的卷积神经网络主讲:李飞飞斯坦福一大知名课程,主讲人是推动了CV行业飞速发展的ImageNet发起人李飞飞。链接:http://cs231n.stanford.edu/《机器学习》作者:周志华这本书也是业界知名的教材,它从“如何挑西瓜”这个例子开头https://maimai.cn/article/detail?fid=1589935106&efid=ROE93ZNmM8sYE6S4rjpy5w

6.科研智慧教育平台融合在线视频教学、编程测评、知识问答、与大数据分析功能与一体,整体框架使用SpringMVC编写,将视图、数据分离,保证数据的安全与私密性,同时代码分层,保证二次开发和功能拓展的灵活性。前端采用html5和echarts进行页面的排版和数据的展示。后端数据库采用MySQL、Redis数据存储方式,分别记录用户个人的行为、网站的https://cs.xidian.edu.cn/ztwz/z2024yzzt/sy/dsjysjznyjs/ky.htm

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9.YouTube:开启全民创作时代的中视频龙头流媒体网算法分发:从VV到时长,深度融合神经网络推荐算法 核心参考指标——从VV(播放次数)到时长。2012之前,YouTube核心推荐在以观看次数为指标的推荐机制下,内容生产者们为了获得高点击量,往往采用具有误导性的标题和缩略图进行诱导,以至于观众在点击后会感到被欺骗,甚至会因恼火而中途停止观看视频,YouTube意识到了这点并改变https://lmtw.com/mzw/content/detail/id/204595/keyword_id/

10.Wooddefectultralytics/nn/__init__.py 神经网络模块的初始化,包含网络结构和相关功能(未分析)。 ultralytics/models/yolo/detect/val.py 实现YOLO模型的验证功能,评估模型性能(未分析)。 备注 对于未详细分析的文件,功能描述可能需要根据具体实现进行补充。整体上,这些模块共同构成了一个强大的目标检测和分割框架,能够支持从https://github.com/qunshansj/Wood-defect-detection/blob/main/README.md