- 深度学习相关知识--池化
已经大四了,继续努力
深度学习计算机视觉人工智能
池化概念池化分为最大池化(用的多一些)和平均池化最大池化是选出区域内最大值作为池化后的值,如下图所示:平均池化是选择区域内平均值作为池化后的值,如下图所示:概念很浅显,但是对于刚入门的人来说,很难知道池化到底能干啥,局限性是什么。池化作用:1.减少运算量,这个还好理解,因为数据量变少了,后期计算量肯定也少了2.防止过拟合,因为池化可以把一张大图变成一张小图,但是保留了重要特征,这样使得模型学习时能
- numpy 矩阵乘法_一起学习Python常用模块——numpy
weixin_39636099
numpy矩阵乘法numpy矩阵乘法python对ndarray全体除以一个数python稀疏矩阵乘法python空数组python安装numpy模块
关注微信公众号:一个数据人的自留地作者介绍知乎@王多鱼百度的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位,目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。对于数据分析师来说,应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括:pandas、numpy和机器学习库sklearn等。对于算法工程师来说,还应掌握深度学习相关模块,主
- python 对ndarray全体除以一个数_一起学习Python常用模块——numpy
weixin_39785814
python对ndarray全体除以一个数python空数组python数组全部平方
关注微信公众号:一个数据人的自留地作者介绍知乎@王多鱼百度的一名推荐算法攻城狮。主要负责商品推荐的召回和排序模型的优化工作。1前言Python在数据科学、机器学习、AI领等域中占据主导地位,目前对于数据分析师和算法工程师来说是必备技能。对于数据分析师来说,应掌握基础语法和数据科学的模块,主要包括:pandas、numpy和机器学习库sklearn等。对于算法工程师来说,还应掌握深度学习相关模块,主
- 阿里云人工智能工程师ACP认证考试:15天备考到通过经验分享
North_D
AI人工智能阿里云人工智能经验分享
阿里云人工智能工程师ACP认证考试:15天备考到通过经验分享机缘:以证促学在工作中,接触并使用深度学习相关技术已经有4、5年左右,具备一些AI相关的理论和经验。随着2023年AIGC的火热,个人的热情被带动起来,有必要系统、全面的对人工智能、机器学习、深度学习进行总结和再学习。那就设立一个可量化的学习目标吧:考个人工智能相关的认证,以证促学。踅摸了一圈,将目标确定为阿里云人工智能工程师ACP认证。
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 深度学习相关软件安装与环境配置(windows版本)
欧阳颖
python机器学习神经网络深度学习pycharm
本文介绍了学习Python以及深度学习过程中常用软件的安装与环境配置。目录一.Anaconda1.1Anaconda简介1.2Anaconda安装1.3Anaconda环境配置二.安装GPU版本的PyTorch库三.安装和配置PyCharm3.1Python、PyCharm和Anaconda的关系3.2安装3.3配置一.Anaconda1.1Anaconda简介Anaconda是专门为了方便使用P
- 李沐《动手学深度学习》注意力机制
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能算法pytorch
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- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记人工智能深度学习深度学习tensorflow人工智能
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- 李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型
丁希希哇
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- 李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型
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- 【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记深度学习人工智能深度学习tensorflow人工智能
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- 机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结
北航程序员小C
机器学习专栏人工智能学习专栏深度学习专栏机器学习深度学习自然语言处理
说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书,也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。由于github的markdown解析器不支持latex,因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览,也可以直接访问下面给出的博客链接。Document文件夹下为笔记,Code文件夹下为代码,Data文件夹下为
- 李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念
丁希希哇
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- 李沐《动手学深度学习》深度学习计算
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- 李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念
丁希希哇
李沐《动手学深度学习》学习笔记深度学习人工智能pytorch算法
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、模型选择、欠拟合和过拟合(一)训练误差和泛化误差(二)模型选择:验证集(三)欠拟合与过拟合二、过拟合的解决(一)权重衰减:正则化(二)暂退
- 我的深度学习日记(一):安装开发环境
是lethe先生
深度学习人工智能
我的毕设题目是深度学习相关的,之前没弄过,学的图像处理的课也学的只有皮毛,就是python学的稍微好点,这次简单的系统自学一下深度学习吧,并记录一下学习过程中的笔记,理解有误之处望大家指正~这个笔记就是安装pytorch、CUDA和CUDNN,先简单描述下,这三个玩意是干嘛的,不然咱们也不晓得为啥装它。首先就是pytorch,反正弄深度学习得用这个,导师也让咱去查,反正就是一个必须下了,具体是干嘛
- 深度学习学习杂想
Langdun
最近几日,利用晚自习、自习课时间集中深度学习相关文章,感触颇深。一般情况下,深度学习相对应的是浅层学习,他们各自相对应的具体内容可以从布鲁姆认知目标分类中获得。浅层学习,属于底层的识记和理解部分;深度学习则是有关知识的应用、分析、综合和创造部分。从十八世纪中后期工业革命以来,人类的主流经济经历着巨大的变化。前面两次工业革命,创造的是无数只需要动手的工作,因此这样环境下的教育只需要我们像工厂一样,生
- 【深度学习】从0到完整项目第1篇:深度学习第一个案例(代码文档已分享)
程序员一诺
深度学习python笔记深度学习人工智能
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- 畸变矫正-深度学习相关论文学习
六个核桃Lu
畸变矫正深度学习学习人工智能
目录DocTr:DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
- 基于CNN神经网络的手写字符识别实验报告
全是头发的羊羊羊
机器学习深度学习神经网络cnn人工智能
作业要求具体实验内容根据实际情况自拟,可以是传统的BP神经网络,Hopfield神经网络,也可以是深度学习相关内容。数据集自选,可以是自建数据集,或MNIST,CIFAR10等公开数据集。实验报告内容包括但不限于:实验目标和动机,应明确说明输入数据,和网络输出数据;所设计相关网络的基本架构;核心架构的具体实现;网络训练和推理过程及说明;实验结果比对和分析;总结和讨论…可根据需要自行扩展评分标准:符
- 人工智能正从统计学习走向语境顺应:浅谈人工智能的三个阶段
6313dd535a24
以前,我们倾向于把人工智能看做新事物,尤其是新技术以及和深度学习相关的新技巧。然而,人工智能已经过数十年的发展,否认过往的成功似乎不合逻辑,因为技术总是不断向前发展。《人工智能的三次浪潮(ThreeWavesofAI)》,作者是DARPA信息创新办公室主管JohnLaunchbury,他从一个更长远和宽广的视角,将人工智能的历史与未来划分为了三个阶段:人工智能第一阶段:手工知识第一个阶段的典型代表
- AI 论文精读,中文视频讲解:剖析人工智能本质 | 开源日报 No.120
开源服务指南
开源日报人工智能开源
mli/paper-readingStars:21.8kLicense:Apache-2.0深度学习论文精读是一个深度学习相关论文列表,包括计算机视觉、生成模型、自然语言处理等多个领域。该项目的核心优势和特点包括:提供了大量关于深度学习各领域热门文章内容对不同年份发表的有较高引用率或近期比较有意思的文章进行详尽解读涵盖了计算机视觉、生成模型、自然语言处理等多个方面,为广大研究者提供全面而专业的知识
- 深度学习tensorflow环境配置全教程
什么都不太会的研究生
机器学习深度学习tensorflow人工智能机器学习
基于深度学习的tensorflow环境配置1.安装anaconda1.1下载anaconda1.2anaconda的安装2.安装cuda2.1查看电脑cuda版本2.2下载cuda安装包2.3安装cudnn3.tensorflow环境配置4.测试tensorflow环境系统:windows编程软件:Pycharm编程语言:python在进行深度学习相关学习过程中运行代码需要对应的tensorflo
- 「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习
easyAI人工智能知识库
本文汇总了深度学习相关的重要知识点,通过长图和PDF的方式呈现给大家,欢迎各位PM下载。访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图:深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning|RL一图看懂深度学习
- Halcon深度学习相关术语介绍
夏雪之晶莹
《HALCON》学习笔记深度学习
1、深度学习术语表一序号术语解释1AdamAdam(adaptivemomentestimation)是一种基于一阶梯度的随机目标函数优化算法,用于计算单独的自适应学习率。在深度学习方法中,该算法可用于最小化损失函数。2anchor它们作为固定的参考边界框,借助这些参考框,网络为要目标的定位提出建议的边界框。3annotation表示给定实例的groundtruth信息。例如,在目标检测中,一个实
- 深度学习(1)以目标跟踪阐述深度学习相关模型原理及特征提取方式详解
明月醉窗台
#深度学习目标跟踪深度学习计算机视觉算法python
1.目标跟踪综述一般包含:特征表达、跟踪模型、搜索策略跟踪方法分类2.特征表达2.1传统特征表达主要包括HOG、LBP、Harr-like、SIFT和颜色统计1.HOG:图像局部区域梯度加权直方图,一般针对灰度图像,对背景光照变化和目标微量性形变具有不变性2.LBP:局部二值化3.Haar-like:基于哈尔小波变换所设计,采用积分图进行快速运算,早期常用于进行人脸特征提取4.SIFT特征:它是一
- libtorch知识总结
梦想的理由
libtorchpytorchc++
libtorch知识总结一,libtorchapi1.创建张量2.属性3.运算4.形状变换5.选择和切片6.其它函数二,深度学习相关函数三,编译相关文件和命令1.g++命令2.Makefile3.CMakeLists.txt3.1基本3.2打包库(1)CMakeLists.txt主文件(2)subCMakeLists.txt文件一,libtorchapi1.创建张量torch::Tensor=to
- 人工智能和ChatGPT深度学习相关资源列表
AIGCTribe
人工智能深度学习chatgpt
作者:DerrickHarris,MattBornstein,GuidoAppenzellerResearchinartificialintelligenceisincreasingatanexponentialrate.It’sdifficultforAIexpertstokeepupwitheverythingnewbeingpublished,andevenharderforbeginner
- python最小生成树算法_最小生成树:Kruskal算法及python实现
芒果大大
python最小生成树算法
本人数学专业本科,研究生读的计算机,方向是深度学习相关的,在平时上课和自己自学,看论文都是深度学习和机器学习相关的。打算毕业之后从事机器学习相关工作,但是不知道学完Dl,ML的相关算法之后,还需不需要学习传统的数据结构,比如二叉树,图,队列,栈什么的,还有必要学习算法导论里的算法吗?如果都学的话,那感觉时间不够,而且这些难度都挺大的。有没有前辈来指点一二呢?这是今天逛知乎时看到的一个提问“学习机器
- 进大厂全靠自学,微软&头条实习生现身说法:我是这样自学深度学习的丨课程传送门...
QbitAl
作者SannyKim郭一璞编译量子位出品|公众号QbitAI跟着网络资料自学、刷MOOC是许多人学深度学习的方式,但深度学习相关资源众多,应该从哪儿开始学呢?富有自学经验的GitHub用户SannyKim贡献出了一份深度学习自学指南。她自学成才,有Udacity、deeplearning.ai、Coursera的一大堆课程认证,甚至连大学都是上的以自学、MOOC著称的Minerva大学,自学卓有成
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin