【有三AI实战】基于Pytorch的BiSeNet表面缺陷分割

【有三AI实战】基于Pytorch的YOLO v3工业缺陷检测

此次分享聚焦于使用深度学习中的UL V3模型进行工业缺陷检测的实践。UL V3是在早期Yellow2153模型基础上，通过整合西瓜网络架构与跳跃连接技术改进而来的对象检测模型。它利用三种不同尺寸的特征图来捕获多尺度信息，优化检测性能。此外，模型引入了残差网络结构以提高学习能力，并且在分类上使用了logits而非softmax。讨论还涵盖了Bounding Box回归技术和模型的损失函数组成。对计算机视觉、特别是在对象检测和图像处理方面有兴趣或从事相关工作的专业人士将从这次讲解中获益。

【有三AI实战】基于Pytorch的3DCNN视频分类与行为识别

本课程深入讲解使用3D卷积模型进行视频分类的实战技术及过程。从数据集的选择分析开始，介绍了行为识别常用的UCF101数据集及其子类别。视频强调了3D卷积在视频分类任务中的独特性，即在时间维度上进行特征学习的能力。讲述了经典的深度3D卷积神经网络的构造，包含卷积层、池化层，并展开到模型改进方法如残差网络的运用和卷积拆分(C2+1D)的优化策略。内容适中，既适合对视频处理和深度学习有基础了解的学者，又适合对3D卷积有深入应用需求的开发者和研究人员。

第3.1节-GAN与图像超分辨-基础篇（第3.1节）

视频介绍了超分辨率技术，它旨在提高图像的分辨率，使低分辨图像在大屏幕上展示时保持清晰度。技术依托于卷积神经网络和其他上采样方法，如转制卷积，解决图像传输压缩中的分辨率提升问题。内容涵盖了超分辨问题的基础概念、经典模型SRCNN，以及基于GAN的超分辨技术，如SRGAN和ESRGAN。介绍了工程技巧，如去除BN、采用密集连接、使用相对判别器等，以提升模型性能。视频针对希望提高图像质量进行预处理或实时提升的开发者，图像处理领域的研究者，以及对图像超分辨率有实际应用需求的技术人员。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。