V2AS
问路
意见反馈
↓ 按住下拉
Python从0到1丨详解图像锐化的Sobel、Laplacian算子
本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十八.图像增强及运算篇之图像锐化Sobel、Laplacian算子实现边缘检测》,作者: eastmount 。 一.Sobel算子 Sobel算子是一种 ......
cv2
算子
图像
Sobel
Laplacian
[数据分析与可视化] Python绘制数据地图3-GeoPandas使用要点
本文主要介绍GeoPandas的使用要点。GeoPandas是一个Python开源项目,旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。GeoPandas扩展了Pandas的数据类型,并使用matplotli ......
ax
dataframe
data
align
th
纯干货!一文get昇腾Ascend C编程入门全部知识点
本文分享自华为云社区《昇腾Ascend C编程入门教程》,作者:昇腾CANN 。 2023年5月6日,在昇腾AI开发者峰会上,华为正式发布了面向算子开发场景的昇腾Ascend C编程语言。 ......
ACL
AI
Ascend
void
CHECK
使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型
本文提供了一个使用 Hugging Face Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时,我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voi ......
Whisper
模型
训练
音频
数据
Pandas 使用教程 CSV
CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。 CSV 是一种通用的、相 ......
pandas
Pandas
数据
df
教程
torch.nn基础学习教程 | PyTorch nn Basic Tutorial
基于torch.nn搭建神经网络的基础教程大纲: 在我们开始深入探讨torch.nn之前,我们首先需要理解PyTorch及其神经网络库的基础知识。这一部分的内容将帮助你对PyTorc ......
torch
nn
模型
Tensor
PyTorch
【pytorch】从零开始,利用yolov5、crnn+ctc进行车牌识别
笔者的运行环境:python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle用到的网络框架:yolov5、crnn+ctc项目地址:GitHub - WangPengxing/plate_identification: 利用yolov5、crnn ......
path
data
车牌
train
val
Pandas 使用教程 Series、DataFrame
目录 Series (一维数据) 指定索引值 使用 key/value 对象,创建对象 设置 Series 名称参数 DataFrame(二维数据) 使用字典(key/value)创建 loc 属性返回指定行的数 ......
Series
pandas
DataFrame
Pandas
Python
TVM 源码阅读PASS — VectorizeLoop
本文地址:https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/17501119.html VectorizeLoop这个PASS就是对标记为ForKind::kVectorized的For循环做向量化处理,并对For循环中 ......
ramp
lanes
op
源码
return
自然语言处理 Paddle NLP - 情感分析技术及应用SKEP-实践
众所周知,人类自然语言中包含了丰富的情感色彩:表达人的情绪(如悲伤、快乐)、表达人的心情(如倦怠、忧郁)、表达人的喜好(如喜欢、讨厌)、表达人的个性特征和表达人的立 ......
step
ids
情感
label
batch
V2AS = Way To Ask
V2AS 一个技术分享与创造的静土
手机扫一扫
移动阅读更方便
近15日热搜文章
Linux下VCS2014和Verdi2015的联合使用
Linux下安装ffmpeg,视频格式转换
C# 检测某版本VC++是否安装
4
Ajax(form表单文件上传、请求头之contentType、Ajax传递json数据、Ajax文件上传)
5
nodejs基础【持续更新中】
6
在CentOS 6 32/64 上安装 PPTP 方式 VPN 服务
7
一次 RocketMQ 进程自动退出排查经验分享(实战篇)
8
偷天换日,用JavaAgent欺骗你的JVM
9
Qt Charts 动态实时绘制各种曲线图
10
DEFENSE-GAN: PROTECTING CLASSIFIERS AGAINST ADVERSARIAL ATTACKS USING GENERATIVE MODELS