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- 人工智能
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- Paddle2.0案例： 人体姿态关键点检测
- 本文介绍基于Paddle2.0实现人体姿态关键点检测的案例。先说明关键点检测的意义与两类方法，强调人体姿态检测的特殊性及常用热力图回归法。接着讲解环境设置、COCO数据集处理、数据集定义与抽样展示，还构建了基于ResNet的PoseNet模型，阐述训练过程与预测结果，展示不同训练程度模型的效果差异。
- 人工智能 . 科技周边 299 2025-07-21 10:35:45
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- iPhone用户DeepSeek安装实用步骤解析
- iPhone用户无法直接从AppStore下载DeepSeek，需通过TestFlight、企业签名或开发者模式安装。1.TestFlight安装：若官方提供测试版本，可下载TestFlight应用并点击邀请链接安装，优点安全但名额有限；2.企业签名安装：通过第三方下载链接安装，需在设置中信任证书，但存在掉签风险且安全性较低；3.开发者模式：拥有开发者账号的用户可通过Xcode安装IPA文件，技术要求高但最稳定安全。判断安装包安全性应确认来源可信、检查证书有效性，并尽量选择官方或可靠渠道。安装后
- 人工智能 . 科技周边 895 2025-07-21 10:33:01
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- 点云处理：基于Paddle2.0实现Kd-Networks对点云进行分类处理
- 本文介绍基于Paddle2.0实现Kd-Networks对点云分类处理。Kd-Networks引入Kd-Tree结构，将非结构化点云转为结构化数据，用1*1卷积近似KD算子。使用ShapeNet的.h5数据集，经数据处理、网络定义等步骤，训练20轮后，训练集准确率0.978，测试集0.9375，展示了其处理点云分类的效果。
- 人工智能 . 科技周边 662 2025-07-21 10:32:57
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- 自定义数据集OCEMOTION–中文情感分类
- 该内容为基于PaddleNLP和Paddle框架的OCEMOTION中文情感分类任务实现。先切分数据集为训练、测试、评估集，转换标签格式；定义数据集类处理数据，经 Jieba 切词、映射词id等处理；构建含嵌入层、LSTM编码器等的模型，配置优化器等训练模型，最终对测试集预测，输出情感分类结果。
- 人工智能 . 科技周边 321 2025-07-21 10:31:18
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- deepseek图片生成实例演示 deepseek入门操作全攻略
- DeepSeek的图片生成功能通过精准提示词实现创意具象化。首先访问官方平台找到图片生成功能入口，输入具体描述如“一只慵懒的橘猫，在洒满阳光的窗台上打盹，窗外是细雨蒙蒙的城市夜景，整体风格偏向日系动画，光线柔和，背景虚化”，选择尺寸与风格后点击生成。若结果不理想可通过迭代修改提示词或调整参数优化，利用负面提示词避免低质量元素，结合权重技巧提升效果。应用于概念设计与内容创作能大幅提高效率，但需注意当前在角色一致性与抽象表达上的局限，未来AI图像工具将更智能并与多媒体创作深度融合。
- 人工智能 . 科技周边 819 2025-07-21 10:27:02
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- 极简MuZero算法实践——Paddle2.0版本
- DeepMind的MuZero算法继AlphaFold后走红，无需人类知识和规则，能通过分析环境与未知条件博弈。其极简实现含三个模型，通过强化学习训练。在CartPole-v0环境测试，经2000轮训练，模型可完美掌握游戏，展现出超越前代的潜力，未来计划在更多环境复现。
- 人工智能 . 科技周边 817 2025-07-21 10:24:57
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- 用飞桨框架2.0造一个会下五子棋的AI模型
- Gomoku游戏比围棋或象棋简单得多，因此我们可以专注于AlphaZero的训练，在一台PC机上几个小时内就可以获得一个让你不可大意的AI模型——因为一不留心，AI就可能战胜了你。
- 人工智能 . 科技周边 977 2025-07-21 10:23:19
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- PaddleSeg代码解读-训练、配置与数据集模块解读
- PaddleSeg是百度基于自家的PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件。包含多种主流的分割网络。PaddleSeg采用模块化的方式设计，可以通过配置文件方式进行模型组合，帮助开发者在不需要深入了解图像分割原理的情况，实现方便快捷的完成模型的训练与部署。
- 人工智能 . 科技周边 787 2025-07-21 10:21:25
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- 值分布强化学习 —— C51
- 值分布强化学习是基于价值的强化学习算法，不同于传统方法仅建模累积回报期望值，它对整个分布Z(s,a)建模以保留分布信息。C51是其代表算法，将分布离散为51个支点，输出支点概率，通过投影贝尔曼更新处理分布范围问题，损失函数用KL散度，框架与DQN类似但输出和更新方式不同。
- 人工智能 . 科技周边 368 2025-07-21 10:19:47
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- 比non-local更好，基于Paddle2.0的GCNet和BAT
- 本项目使用Paddle2.0复现了改进的non-local网络架构GCNet和BAT，并在动物分类数据集上进行了训练和验证。同时还比较了与传统non-local网络的训练和验证效果区别。
- 人工智能 . 科技周边 361 2025-07-21 10:17:17
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- 一文搞懂卷积网络之四（空间注意力Non-local）
- 本文介绍CNN注意力机制开篇之作Non-local，其解决传统CNN长距离特征提取不足问题，通过学习特征图点间相关性实现全局联系。文中实现了Embedded Gaussian等三种模块结构，在Cifar10上与ResNet18基线对比实验，发现BottleNeck结构和模块位置对效果影响大，不同版本Non-local性能有差异。
- 人工智能 . 科技周边 689 2025-07-21 10:15:52
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- 【PaddleHub模型贡献】一行代码实现水表的数字表盘分割
- 本文介绍将水表数字表盘分割模型贡献到PaddleHub的方法。先安装必要库，复现模型：准备数据集，配置GPU，定义图像预处理流程和数据集，用DeepLabv3p训练模型并导出。接着转换模型为PaddleHub模型，补充代码实现旋转剪裁等功能，最后测试安装与调用，实现水表数字表盘分割。
- 人工智能 . 科技周边 1009 2025-07-21 10:06:44
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- 原来飞桨还可以这么玩！当人工智能邂逅蓝桥杯算法题，会擦出怎样的火花？
- 本文以蓝桥杯的Fibonacci数列、大等于n的最小完全平方数为例，用飞桨解决问题。先阐述神经网络原理，从简单神经元到多层网络，再说明其工作机制。接着分别对两道题生成数据、构建模型、优化器和损失函数，经训练和验证，模型能近似拟合结果，展示了用机器学习解决算法题的思路。
- 人工智能 . 科技周边 283 2025-07-21 10:02:44
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- 豆包AI编程入门教程 豆包AI代码生成步骤
- 豆包AI可以辅助编程新手生成代码。使用方法包括：打开豆包AI界面，用自然语言描述功能需求；查看并验证生成的代码，如有需要可继续调整提问。注意事项有：生成代码可能不准确，需自行调试；对小众语言支持有限；上下文理解可能受限；无自动纠错机制，需清晰描述需求。提高质量的技巧包括：明确输入输出格式；指定编程语言；提供示例数据；多次优化迭代；结合官方文档说明。
- 人工智能 . 科技周边 522 2025-07-21 10:02:02
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- 全流程，从零搞懂基于PaddlePaddle的图像分割
- 本项目介绍从零开始完成图像语义分割任务的流程：自建鸽子图片数据集，经拍摄、labelme标注、生成标签图并上传至AI Studio；随后分别基于Paddle2.0 API和PaddleSeg2.0，使用U-Net网络进行训练、验证与预测，展示了两种实现鸽子图像分割的方法。
- 人工智能 . 科技周边 830 2025-07-21 10:00:05
PHP讨论组
组员：3305人话题：1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言，和其他技术相比，php本身开源免费； 可以将程序嵌入于HTML中去执行， 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多，它运行在服务器端，消耗的系统资源相当少，具有跨平台强、效率高的特性，而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，最重要的是
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支付宝快登ECSHOP支付宝用插件安装步骤： 1、先向支付宝申请支付接口，拿到合作身份者ID和安全检验码。 2、把alipay整个文件夹传到根目录下
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