吴恩达深度学习梯度下降法

【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法 Mr数据杨 Python 深度学习 python 深度学习 pytorch
在深度学习的世界中，MaxPooling是一种关键的操作，用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层，包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d，它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号（一维数据），就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像（二维数据）时，
阅读笔记(2) 单层网络:回归 a2507283885 笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说，这个空间里的任意一个向量，都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类，你会如何设计数据输入？云博士的AI课堂大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习 rnn 分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案：1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务，目标是将文本映射到预定义类别（如正面/负面情感）。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程：原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示：词嵌入表示：
Pytorch模型安卓部署 python&java pytorch 人工智能 python
Pytorch是一种流行的深度学习框架，用于算法开发，而Android是一种广泛应用的操作系统，多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上，个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情，因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署，PyQt部署以及exe打包，ncnn部署，tensorRT部署，MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）
机器学习包括了多种建模方式，其中判别式建模（DiscriminativeModel）和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现，并用于创建不同类型的模型。简单来说：想要创建一个模型，依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型，针对输入数据给出特定的输出。如：判断一张图片是猫还是狗，直接学习“猫”和“狗”的特征差异（如耳朵形状、
PyTorch教程：LSTM语言模型的动态量化技术解析怀灏其Prudent
PyTorch教程：LSTM语言模型的动态量化技术解析tutorialsPyTorchtutorials.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tuto/tutorials前言在深度学习模型部署过程中，模型大小和推理速度是两个至关重要的考量因素。PyTorch提供的动态量化技术能够在不显著影响模型准确率的前提下，有效减小模型体积并提升推理速度。本文将深入解析如何对
【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇）一叶千舟深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
后端开发实习生简历迭代的5个版本，希望能帮你找到实习今天不coding 简历实习后端 Java 大厂暑期实习
后端开发实习生简历迭代的5个版本，希望能帮你找到实习1.0研究生开学时写的第一份简历，主要是对本科做的项目的一些总结。本科主要是以深度学习的项目为主+比赛，开发的技术学的比较少，后端的项目也没有做过。但是凭此找到了一份算法的实习。当时研一还是想走算法工程师的。后面觉得自己不适合，就放弃了。2.0经历过几个月的算法实习和论文折磨之后，决定走后端开发岗了，选择Java为主语言，在B站大学做了一个项目，
【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾城主_全栈开发机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
深度学习详解：通过案例了解机器学习基础 beist 深度学习机器学习人工智能
引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
大模型量化需要重新演唱大模型量化
大模型量化是一种优化技术，旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度，同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识：目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
pytorch 要点之雅可比向量积 AI大模型教程 pytorch 人工智能 python facebook 深度学习机器学习 webpack
自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心，就需要敲黑板、划重点学习。同时，带来另外一个重要的数学概念：雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分（AutomaticDifferentiation，AD）是深度学习框架中的关键技术之一，它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知：PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它内置了强大的自动微分功能。在本文中，我们将深
昇腾AI生态组件全解析：与英伟达生态的深度对比
随着人工智能技术的快速发展，国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾（Ascend）系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构，构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度，深入剖析昇腾与英伟达（NVIDIA）生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎：MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
智能汽车图像及视频处理方案，支持视频智能包装创作能力美摄科技汽车
在这个日新月异的智能时代，每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展，智能汽车不仅成为了未来出行的代名词，更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中，美摄科技以创新为翼，推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案，为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴，重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑，视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案，是基于深度学习、人工智能及大数据处
深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】 nomoremorphine 深度学习计算机视觉开源
OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置OpenMMLab简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本2）确认mmcv对应版本3）确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境，下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
编译OpenCV支持CUDA视频解码 AI标书 python openvc cuda nvidia docker build
如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持（cudacodec）在深度学习、视频处理等高性能计算领域，OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块，能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码，极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境，详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV，并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
深度学习：梯度下降法数字化与智能化人工智能深度学习深度学习梯度下降法
一、梯度的概念（1）什么是梯度梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn)，其梯度是一个由函数偏导数组成的向量，其梯度表示为：Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中，∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
C# vs Python：谁更适合初学者？用5个关键点教你掌握深度学习中的线性代数墨瑾轩一起学学C#【四】c#python 深度学习
关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！今天我们要一起探索如何使用C#来入门深度学习的世界，特别关注其中的线性代数部分。你可能会好奇：“为什么是C#而不是Python？”别急，我们会在接下来的内容中详细解释这个问题，并通过对比两种语言的特点，让你明白选择C#进行深度学习并不是一个坏主意
合规视角下银行智能客服风险防控 AI 智能服务智能客服人工智能 AIGC 数据库 chatgpt
1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向：我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融，要求：构建金融大数据平台，提升多媒体数据处理能力；创新智能金融产品与服务形态；推广智能客服、监控等技术应用；建立智能风控预警体系。技术支撑：云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮，显著提升了复杂任务处理精度，进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理（NL
GRU与Transformer结合：新一代序列模型 AI大模型应用工坊 gru transformer 深度学习 ai
GRU与Transformer结合：新一代序列模型关键词：GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要：本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理，然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型，还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
AI人工智能领域中OpenCV的深度学习融合 AI大模型应用实战人工智能 opencv 深度学习 ai
AI人工智能领域中OpenCV的深度学习融合关键词：AI人工智能、OpenCV、深度学习融合、计算机视觉、图像识别摘要：本文深入探讨了在AI人工智能领域中OpenCV与深度学习的融合。我们将先介绍OpenCV和深度学习的基本概念，再讲解它们融合的原理和方式，通过实际代码案例展示融合的具体操作，探讨其在不同场景的应用，推荐相关工具和资源，分析未来发展趋势与挑战。希望能让大家对这一融合有全面且深入的了
《AI办公类工具PPT系列之七——智谱清言》再见孙悟空_ 【2025 AI工具合集】人工智能 iSlide AI AI智能PPT powerpoint AI PPT PPT
一.简介官网地址为chatglm.cn智谱清言（也被称为ChatGLM）是一款基于大模型技术的人工智能产品，旨在通过其强大的自然语言处理能力，为用户提供高效、智能的交互体验。该产品不仅具备广泛的应用场景，还能够在多个领域内实现深度学习和自我优化。二.功能介绍内容创作：创意写作：帮助用户进行故事、诗歌等文学作品的创作。媒体写作：辅助撰写新闻稿、社交媒体帖子等内容。写作辅助：提供写作建议、结构安排和编
【深度学习解惑】训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸？
训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸？1.引言与背景介绍循环神经网络（RNN）是处理序列数据的核心模型，但在训练过程中面临两大挑战：梯度消失（GradientVanishing）和梯度爆炸（GradientExplosion）。梯度消失导致长距离依赖难以学习（如文本中相距50个词的关联），而梯度爆炸会造成参数剧烈震荡甚至数值溢出（NaN值）。本文系统分析问题根源并提供工程级解决方案。2.原理解释
找组织——机器学习社区、团体洞察小哥伯涵机器学习人工智能
在Github上，有一些中文社区可以看一看：prompt“如果我是个AI小白，想参加到一个组织，接收最新的AI有趣源项目、一些定期的刊物等。我应该加入哪些组织？”AI社区——深度学习社区Reddit上的MachineLearningsubreddit:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/是一个拥有超过400,000名成员的活跃社区。在这里，您可以找到有
计算机视觉实战：OpenCV 与深度学习结合 QuantumWalker 计算机视觉 opencv 深度学习 python
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AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化 QuantumWalker 人工智能自动驾驶机器学习
```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中，AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中，深度强化学习作为AI的一个重要分支，在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
深入理解AI人工智能深度学习的原理架构 AI学长带你学AI 人工智能深度学习 ai
深入理解AI人工智能深度学习的原理架构关键词：人工智能、深度学习、原理架构、神经网络、数学模型摘要：本文旨在深入剖析AI人工智能深度学习的原理架构。首先介绍了深度学习的背景，包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了深度学习的核心概念，如神经网络、激活函数等，并通过示意图和流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理，如反向传播算法，并给出Python代码示例。同时，介绍了深度学习中的数学
umi搭建react项目小刘，刘不刘 react.js 前端前端框架 umi
UMI是一个基于React的可扩展企业级前端应用框架，提供路由、状态管理、构建和部署等功能，可以帮助开发者快速构建复杂的单页面应用（SPA）和多页面应用（MPA）。它与React的关系是，UMI构建在React生态系统之上，利用React提供的组件化开发方式和生态系统的丰富资源来进行开发。所以学习react的同时可以借助umi这个框架进行深度学习react第一步创建umi项目在终端输入npmins
【大模型】【机器学习】【面试宝典】曾小文机器学习面试人工智能
面试热点科普：BatchNorm和LayerNorm有什么区别？在深度学习面试中，经常会被问到模型训练稳定性相关的问题。其中两个关键词BatchNorm和LayerNorm绝对是高频词！今天就带大家快速梳理两者的核心区别，用最通俗的方式掌握它们的原理和应用场景，面试不再含糊！1.什么是归一化（Normalization）？归一化是神经网络训练过程中的一项重要技巧，目的是：缓解梯度爆炸/消失加快收敛
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想全面了解DeepSeek的看过来【包邮】DeepSeek全攻略人人需要的AI通识课零基础掌握DeepSeek的实用操作手册指南【限量作者亲笔签名版售完即止】玩转DeepSeek这本就够了【自营包邮】DeepSeek实战指南deepseek从入门到精通实用操作指南现代科技科普读物AI普及知识读物人工智能使用教程中小学读物京东超级618Python初学者的入门教程动手学深度学习PyTorch版李沐和
多线程编程之理财周凡杨 java 多线程生产者消费者理财
现实生活中，我们一边工作，一边消费，正常情况下会把多余的钱存起来，比如存到余额宝，还可以多挣点钱，现在就有这个情况：我每月可以发工资20000万元（暂定每月的1号），每月消费5000（租房+生活费）元（暂定每月的1号），其中租金是大头占90%，交房租的方式可以选择（一月一交，两月一交、三月一交），理财：1万元存余额宝一天可以赚1元钱，
[Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制 bit1129 zookeeper
首先，会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时，客户端不能自行决定会话已经超时，不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求，如下的代码输出内容 Created /zoo-739160015 CONNECTEDCONNECTED .............CONNECTEDCONNECTED CONNECTEDCLOSEDCLOSED
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Java 子类与父类这间的转换周凡杨 java 父类与子类的转换
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今天发现了一个WindowBuilder插件，功能好强大，啊哈哈，从此告别手动编辑swing界面代码，直接像VB那样编辑界面，代码会自动生成。首先在Eclipse中点击help，选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
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下载最新版本的libuv源码，解压后执行： ./autogen.sh 这时会提醒找不到automake命令，通过一下命令执行安装（redhat系用yum，Debian系用apt-get）： # yum -y install automake # yum -y install libtool 如果提示错误：make: *** No targe
中国行政区数据及三级联动菜单 alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的! 呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上. 哎,自己没办法动手写吧. 现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用文件说明 lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码（截止2013年8月31日)来源：国家统计局发布时间：2014-01-17 15:0
哈夫曼加密文件百合不是茶哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤; 加密步骤: 1,统计文件中字节出现的次数,作为权值 2,创建节点和哈夫曼树 3,得到每个子节点01串 4,使用哈夫曼编码表示每个字节
JDK1.5 Cyclicbarrier实例 bijian1013 java thread java多线程 Cyclicbarrier
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九项重要的职业规划 bijian1013 工作学习
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【Java范型四】范型方法 bit1129 java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上，例如 package com.tom.lang.generics; import java.util.List; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value =
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ua实现split字符串分隔 ronin47 lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样，包括很多功能，比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展：由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能，LUA可以使用它们，就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快，从而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树 bylijinnan java
public class BuildTreePreOrderInOrder { /** * Build Binary Tree from PreOrder and InOrder * _______7______ / \ __10__ ___2 / \ / 4
openfire开发指南《连接和登陆》开窍的石头 openfire 开发指南 smack
第一步官网下载smack.jar包下载地址：http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack 第二步把smack里边的jar导入你新建的java项目中开始编写smack连接openfire代码 p
[移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启 comsci 移动
看到新的手机，很多由金属材质做的外壳，内存和闪存容量越来越大，CPU速度越来越快，对于这些改进，我们非常高兴，也非常欢迎但是，对于手机的新设计，有几点我们也要注意第一：手机的后盖应该能够被用户自行取下来，手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
20款国外知名的php开源cms系统 cuiyadll cms
内容管理系统，简称CMS，是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布，编辑和删除文章，即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言，这就是CMS的优点。在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统，以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。 1. Wordpress WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
Java生成全局唯一标识符 darrenzhu java uuid unique identifier id
How to generate a globally unique identifier in Java http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log http://stackoverflow
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SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern'] SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符，这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表，第二列的值为BASE T
5天学会一种 web 开发框架 dcj3sjt126com Web 框架 framework
web framework层出不穷，特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单，一条一条的学习，事半功倍，很快就能掌握一共25条，即便很磨蹭，2小时也能搞定一条，25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素，把握主线，就不会迷路建议把本文
Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理) eksliang json gson Gson map Gson 集合处理
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述 Map保存的是键值对的形式，Json的格式也是键值对的，所以正常情况下，map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。二、Map参考实例 package com.ickes.json; import java.lang.refl
cordova实现“再点击一次退出”效果 gundumw100 android
基本的写法如下： document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false); function onDeviceReady() { //navigator.splashscreen.hide(); document.addEventListener("b
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对比表，以 apache / httpd 为例任务旧指令新指令使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h

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