- Pytorch深度学习入门基础(二):python 编辑器的选择、 安装及配置( pycharm、 jupyter)
慕奕宸
深度学习深度学习pythonpytorch
目录一、下载pycharm1.下载pycharm2.pycharm配置3.检查pycharm环境是否配置好二、Jupyter安装三、常见问题:1.为什么torch.cuda.isavailable()为False2.无法定位程序输入点现在来开一个专栏,关于学习Pytorch深度学习的入门基础,分为好几期,我会慢慢更新,希望大家可以互相支持一下,相互学习,相互进步!下面是这个专栏的所有内容,大家可以
- pytorch深度学习入门(12)之-神经网络导出onnx模型部署与应用
码农呆呆
深度学习深度学习pytorch神经网络
概述:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放神经网络交换格式,它使得不同深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch、MXNet等)之间的互操作成为可能。ONNX提供了一种标准化的方式,可以将训练好的模型导出并转换为ONNX格式,然后可以在其他支持ONNX的框架或工具中进行部署和推理。ONNX的主要优势在于它促进了深度学习模型在不同平台之间的互操作性和可移
- AI人工智能深度学习入门指南:从基础到实践_副本
AI大模型应用实战
C人工智能深度学习ai
AI人工智能深度学习入门指南:从基础到实践关键词:人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、梯度下降、反向传播、实战案例摘要:本文是为零基础或初级学习者打造的深度学习入门指南。我们将从“人工智能-机器学习-深度学习”的关系讲起,用“教机器人认猫”的故事串联核心概念,结合生活比喻(如“多层蛋糕”解释神经网络)、数学公式(如梯度下降的“下山游戏”)和Python实战代码(用Keras实现手写数字识别),
- 深度学习入门指南:从基础概念到代码实践
软考和人工智能学堂
人工智能#深度学习Python开发经验深度学习人工智能
深度学习入门指南:从基础概念到代码实践1.深度学习概述深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑神经元的工作方式,构建多层次的神经网络模型来处理复杂的数据模式。与传统机器学习方法相比,深度学习能够自动从原始数据中学习特征表示,无需过多的人工特征工程。深度学习已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。例如,ImageNet竞赛中深度学习模型的识别准确率已经超过人类水平,而GP
- 深度学习入门(2):alexnet
qq_776882262
深度学习人工智能
引言主要讲下alexnet里的几个方法,后面深度学习的代码部分应该都是借用别人的,整体安排是从简单到难。本篇借鉴Pytorch之AlexNet花朵分类_基于alexnet的花卉分类识别系统-CSDN博客,如果需要学习直接参考这篇就好了,本文只是作为本人复习记录。正文AlexNet是深度学习时代的开端,它用一场决定性的胜利,证明了深度卷积神经网络在计算机视觉中的巨大潜力。单层alexnet网络架构:
- 深度学习入门(3):vgg16
qq_776882262
深度学习人工智能
引言相比于alexnet,vgg16进一步优化了这个黑盒模型,用实验的方式证明了哪些模块有效,哪些模块对检测效果提升有限。奠基了卷积神经网络一些基础的模块。本文参考pytorch实战7:手把手教你基于pytorch实现VGG16_vgg16pytorch-CSDN博客,此处只做记录供本人复习记录。正文VGG16创新点:1.使用小卷积核堆叠代替大卷积核VGG16采用多个连续的3×3小卷积核堆叠,而不
- 深度学习入门:Python搭建简单神经网络模型
缑宇澄
python
在人工智能浪潮中,深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力成为核心技术,而神经网络则是深度学习的基石。从图像识别到自然语言处理,神经网络以独特的结构和学习机制,让计算机能够模拟人类大脑处理复杂信息的过程。本文将带领你从基础理论出发,使用Python和Keras库搭建一个简单的神经网络模型,开启深度学习的探索之旅。一、神经网络基础理论1.1神经元与网络结构神经网络的基本单元是人工神经元(又称节点或单
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【大模型入门指南】系列文章:【大模型入门指南01】深度学习入门【大模型入门指南02】LLM大模型基础知识【大模型入门指南03】提示词工程【大模型入门指南04】Transformer结构【大模型入门指南05】LLM技术选型【大模型入门指南06】LLM数据预处理【大模型入门指南07】量化技术解析【大模型入门指南08】微调和分布式训练【大模型入门指南09】LLM和多模态模型高效推理实践【大模型入门指南1
- 深度学习入门:从零搭建你的第一个神经网络
layneyao
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深度学习入门:从零搭建你的第一个神经网络系统化学习人工智能网站(收藏):https://www.captainbed.cn/flu文章目录深度学习入门:从零搭建你的第一个神经网络摘要引言第一章:神经网络基础原理1.1神经元模型1.2反向传播算法1.3激活函数对比第二章:开发环境搭建指南2.1硬件要求2.2软件环境2.2.1Anaconda配置2.2.2PyTorch安装2.2.3TensorFlo
- 深度学习入门:如何从零开始搭建自己的深度学习模型?
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介深度学习(DeepLearning)近几年已经成为人们关注的热点话题。从2012年的ImageNet竞赛开始,激起了众多研究者的兴趣,也带来了越来越多的应用场景。随着技术的飞速发展,深度学习已经成为了各个领域最具潜力的技术。作为一名AI科研工作者,了解、掌握深度学习相关知识可以帮助你更好地理解并解决实际问题。本文将全面介绍深度学习的基础知识、技术要点及其应用。文
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CarlowZJ
AI+Python深度学习神经网络人工智能
目录一、前言二、概念讲解(一)深度学习:人工智能皇冠上的明珠(二)神经网络:深度学习的微观世界三、神经网络的基本组件:构建智能的积木(一)神经元:智能的基本单元(二)权重与偏置:连接的智慧(三)激活函数:非线性的魔法(四)损失函数:衡量差距的标尺(五)优化器:攀登优化高峰的向导四、前向传播与反向传播:神经网络的智慧流转(一)前向传播:信息的逐层传递(二)反向传播:误差的逆向追溯五、代码示例:搭建你
- 【深度学习入门篇 ②】Pytorch完成线性回归!
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
深度学习入门篇线性回归算法回归
嗨,大家好,我是小森(﹡ˆoˆ﹡)!易编橙·终身成长社群创始团队嘉宾,橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者。易编橙:一个帮助编程小伙伴少走弯路的终身成长社群!上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新,在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象,让我们来构造模型、定义损失,优化损失等;那么接下来,我们一起来了解一下其中常用的API
- day33 python深度学习入门
xiaohanbao09
pynotepython深度学习机器学习pandas人工智能学习
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博主最近准备进行深度学习入门,因为是做遥感方向的,经过多重考虑,算法最后选择了deeplabv3+。DeepLabV3+是由谷歌提出的一种用于图像语义分割的深度学习模型。它在DeepLabV3的基础上,加入了编码器-解码器结构,以提高分割结果的边缘细节和空间分辨率。以下是DeepLabV3+的主要特点:编码器-解码器结构:编码器部分提取图像的高层次语义特征,解码器部分逐步恢复图像的空间细节,提高分
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码农呆呆
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量化ONNX模型内容量化概述ONNX量化表示格式量化ONNX模型基于变压器的模型Transformer基于变压器的模型GPU上的量化常问问题量化概述ONNX运行时中的量化是指ONNX模型的8位线性量化。在量化期间,浮点值被映射到以下形式的8位量化空间:val_fp32=scale*(val_quantized-zero_point)scale是一个正实数,用于将浮点数映射到量化空间。计算方法如下:
- 深度学习入门--基于Python的理论与实现--Python入门
语文天才高斯
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第一章Python入门1.1Python是什么Python是一种高级编程语言,由GuidovanRossum于1989年创建,并在1991年正式发布。Python具有以下特点:易读易写:Python语法简洁,代码可读性强,使开发者能够更专注于问题本身。跨平台:Python可以在Windows、Linux和macOS上运行,具有良好的可移植性。丰富的库:Python生态系统中包含大量的第三方库,如N
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沉默的舞台剧
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本部分开始深度学习第二大部分NLP章节学习,找了好多资料,终于明确NLP的学习目标了,介于工作之余学习综合考量,还是决定以视频学习为主+后期自主实践为主吧。分享一个总图,其实在定位的时候很迷茫,单各章节领域其实都是很大的范畴,每个部分都是需要专精的,所以在做计划的时候很头大…千里之行始于足下吧,话不多数,直接上NLP的学习应用目标:学习教程的话参照B站实战结合的这个教程【2025NLP自然语言处理
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墨绿色的摆渡人
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基于python的AI学习一、夯实基础二、数学基础三、机器学习基础四、深度学习入门五、进阶学习六、学习资源推荐七、实践项目一、夯实基础对于已经掌握Python基础语法的学习者来说,进一步利用Python学习AI需要夯实以下基础:变量和数据类型:包括整数、浮点数、字符串、列表、字典、元组等。条件语句和循环:熟练使用if-else语句和for、while循环。函数:理解函数的定义、调用以及参数传递。面
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深度学习作为人工智能领域最令人兴奋的技术之一,已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了突破性进展。本文将深入浅出地介绍深度学习的基本概念,并通过Python代码实现一个简单的神经网络模型,帮助读者建立直观理解并迈出实践第一步。神经网络的基本原理神经网络的核心思想源自对人类大脑工作方式的简化模拟。想象一下,当你第一次学习骑自行车时,大脑会不断接收来自视觉、平衡感等多方面的信号,经过一系
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:深度学习是AI的核心技术,基于神经网络对数据建模以实现学习和预测。PyTorch是一个灵活易用的开源深度学习框架,适合初学者和研究人员进行实验开发。教程涵盖了从基础概念到模型训练、验证、测试的完整流程,包括张量操作、动态计算图、数据预处理、神经网络构建、优化器使用、训练循环、模型保存加载以及CNN和RNN等关键网络结构的应用实践。通过实例项目如文本分类、图像识
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漫画机械学习入门((日)大关真之戴凤智张鸿涛孟宇(译))深度学习入门:基于Python的理论与实现深度学习的数学:使用Python语言[转换版]([美]罗纳德·T.纽塞尔)
- 手写数字识别(深度学习小实践)
我是来学习的你们要干什么
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小白学习ing文章目录前言一、神经网络学习与实践1.学习2.推理二、手写数字识别1、读入mnist数据集(学习)2、神经网络的推理改进→批处理前言非常简单的深度学习小实践,没有用框架,仅使用简单的Python。参考书籍《深度学习入门:基于Python的理论与实现》一、神经网络学习与实践1.学习训练数据进行权重参数的学习2.推理使用学习到的参数,对输入数据进行分类二、手写数字识别1、读入mnist数
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计算机视觉人工智能计算机视觉深度学习神经网络
在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型,这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业,那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片,也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类,数据集包含5000张猫和狗的图片(2500张猫的图片,2500张狗的图片)。我们将2000张图片用于训练,1000张用于验证,2000张用于测试。将介
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Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
- 大模型学习路线与资源推荐
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以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线,涵盖从基础到进阶的完整学习路径,帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景:一、基础阶段:构建核心知识体系编程与数学基础编程语言:优先学习Python,掌握其语法、数据结构及常用库(如NumPy、Pandas、PyTorch)37。数学基础:线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石,需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
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ChatGPTAI神经网络深度学习cnn
在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f