深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。

大家好我是小仙女读书笔记。在这个专栏中，我会分享我平时读书的心得，也给大家推荐一些我读到的好书，希望可以给大家带来帮助。

这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。

嘿，你知道自动图像描述吗？这可是个超神奇的魔法哦！想象一下，计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时，就会仔细观察图片里的各种东西，比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢，它会发挥自己的聪明才智，把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢！比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容，让他们也能感受到图像的

ZAB协议：Zookeeper并没有完全采用Paxos算法，而是使用ZookeeperAtomicBroadcast(ZAB，Zookeeper原子消息广播协议)协议保证数据一致性。ZAB协议并不像Paxos算法那样，是一种通用的分布式一致性算法，而是专门为Zookeeper设计的崩溃可恢复的原子广播消息算法。其核心是定义了那些会改变Zookeeper数据状态的事务请求处理方式，即：所有的事务都由

《小狗钱钱》读书笔记1.为什么要读这本书？小狗钱钱是所有理财入门书中最好的理财启蒙书。这本书能畅销全球，是有原因的。家里有孩子的同学分享可以给孩子看看，有助于对孩子的财商启蒙教育。

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

玛丽安和威洛比分别那天开始，她觉得失恋的自己若是在晚上还能睡得着觉，还能再镇定的话，她简直不可宽恕自己。基于这样的想法，夜晚的玛丽安，整夜都哭着，不肯合眼。白天，玛丽安刻意避开家人，独自走出去散步。其他的时间，她不是演奏那些和威洛比一起演奏过的歌曲，就是读他们一起读过的书。姐姐埃丽诺见到妹妹的伤情，就想请母亲去问问玛丽安的情况。因为在这个时候，母亲的身份其实是最好的抚慰者。但是，达什伍德太太拒绝去

每天输出一篇读书笔记。❤加油宝贝12岁践行打卡1、规律作息：晚上10:00~早上06:002、运动情况：50个俯卧撑。3、孩子先吃青蛙小升初三门

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个

3、阅读《思维导图》第二部分，并输出读书笔记。

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。

差异化的企业数据分类管理框架一、基于数据特性的分类管理框架二、以统一语言为核心的结构化数据管理结构化数据的共同特点是以信息架构为基础，建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。1、基础数据治理基础数据（参考数据，码值表）通常为静态的（如国家、币种），一般在业务时间发生之前就已预先定义。它的可选值数量有限，可用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化时，通常需要对流程和IT系统进行分析和

面向“联接共享”的数据底座建设一、支撑非数字原生企业数字化转型的数据底座建设框架通过数据底座，主要实现以下目标：统一管理结构化、非结构化数据。将数据视为资产，能够追溯数据额产生着、业务源头以及数据的需求方和消费方。打通数据供应通道，为数据消费提供丰富的数据原材料、半成品以及成品，满足公司自主分析、数字化运营等不同场景的数据消费需求。确保公司数据完整、一致、共享。监控数据全链路下的各个环节的数据情况

打造“安全合规”的数据可控共享能力一、数据安全隐私分层分级管控策略1、内部信息密级维度分类外部公开：可以在公司外部公开发布的信息，不属于保密信息。内部公开：可以在全公司范围内公开，但不应向公司外部扩散的信息。秘密：公司较为重要或敏感的信息，其泄露会使公司利益遭受损害，且影响范围较大。机密：公司非常重要或敏感的信息，其泄露会使公司利益遭受较大损害，且影响范围广泛。绝密：公司最重要或敏感的信息，其泄露

1902年《新小说》创刊1927年国立音乐院成立1958年我国第一艘万吨远洋轮下水麦肯锡头脑风暴法：以矛盾激化思维企业的成功靠团队，而不是靠个人。麦肯锡用头脑风暴法分析和解决问题头脑风暴，原本是精神病理学中的内容，专门用于描述精神病患者身上出现的精神错乱的状态，就像在大脑内部掀起了一阵风暴一样，把正常的思维摧毁，转为无限制的联想。1953年，亚历克斯·奥斯本正式提出，利用头脑风暴的模式，可以激发人

2、输出《思维导图》第二章读书笔记。3、完成健身打卡。4、艾美创始人沟通会。

引言生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。

它是基于先进的人工智能技术和深度学习算法研发出来的智能

今天进入约读第四天，刚好看到单笔投资如何选基金，萧碧燕老师说了四大点：1、勤做功课，掌握市场脉动萧老师主要从对基金做基本面和技术面的分析。基本面：了解经济发展趋势，产业环境，可以用来掌握景气循环的脉动，以及投资组合挑选的方向。A、国内生产总值B、主要经济指标C、美国采购经理指数：>50说明景气扩张，反之，80:趋涨，此时可分批卖出；D时，涨势，此时K线穿越D线，产生黄金交叉，宜买进D线：慢速动线，

深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。

《名师的起跑线——做好【明师】的五项修炼》读书笔记书目：《名师的起跑线——做好【明师】的五项修炼》作者：刘忠伟著阅读内容：p64-p71阅读书目：《名师的起跑线——做好【明师】的五项修炼》1.

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。

今天开始看《非暴力沟通》，如果不是汪总推荐，我想自己懒得会找这一类书去读。过去的28年以来也发现自己与人沟通方面不是很理想，那为什么不愿意去改善呢？大抵因为改善自己是件很痛苦的事情，既然痛苦所以不肯去花心思，往往逃避，最后再找一个说服自己的理由，诸如“这就是自己坦诚、单纯的个性，从另一方面来讲这也是优势啊”！虽然从内心深处还是抗拒的，但还是迈出了这一步，先听听别人对待这件事的看法，有没有让自己从更

《建构解决之道》读书笔记分享第一篇：焦点解决短期治疗的基本精义（14）焦点解决的代表性问句类型：五、差异问句句型：差异问句是请当事人思考与回答与目前现状与例外经验之间，或者目前现状与美好愿景之间有什么不同的细节

AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用

嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋

今日阅读1小时，总计1902小时，第1843日阅读《压裂的底层》国家环保局刑事部的一名特别探员贾森·伯吉斯希望见见她。到现在为止，斯泰茜已经和这个联邦机构的三个不同部门接触过。第一个是刑事部的马丁·施瓦茨，那个已经消失的光头前警察。接着是环保局民事部的特洛伊·乔丹，他去了切萨皮克能源。最后是里克·威尔金，他正对全国的饮用水进行研究，但是好像没什么进展。奥巴马执政初期并不是这样子的。他就职时，说了很

MagicAnimate的实现技术结合了多种先进的人工智能和计算机视觉技术，如计算机视觉和深度学习技术，为动画创作者提供了一个强大的工具平台，旨在简化和增强动画创作过程。

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示

第五章社会协作的底层逻辑第1节【世界三大法则：自然法则、族群法则、普遍法则】自然法则：就是物竞天择，适者生存，或者说是弱肉强食。（问题：容易让人与人之间产生不信任，很难协作）族群法则：族，就是有同一血缘的人；群，就是有同一目的的人。族是为了能够生存延续；群是为了能够实现目标。因为有一个大于个体目标的目标存在，所有大家聚在一起，形成了族群。家庭是一个族群，公司是一个族群，宗教是一个族群，国家也是一个

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

今天是什么日子起床：6:30就寝：12:00天气：多云心情：不错纪念日：陪儿子去游泳叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：①坚持日更，养成写作习惯②每周至少阅读三本书并写读书笔记发小红书③每周写二三篇文章

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。sigmoid适用于常用于二分类任务的输出层，因为它能将输出值压缩到[0,1]之间，表示概率值。非零均值:输出值总是非零，这可能会导致训练过程中较慢的收敛。梯度消失问题:当输入值很大或很小时，梯度接近于0，导致训练过程中梯度更新变得缓慢。

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。

这是一项基于深度学习的技术，它能够根据用户提供的的少量

生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又

AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用。

时尚简洁，打开即用，没有任何使用或学习成本；2、商务风格，更改配图就能像balala小魔仙一样变成适合你的行业的PPT模板；4、适合于：商业竞标+企业创业+总结汇报+演讲报告【获取方式】：微信公众号：LJ的读书笔记

render阶段：构建Fiber树Fiber节点是如何被创建并构建Fiber树的render阶段的工作可以分为“递”阶段和“归”阶段。“递”阶段会执行beginWork:根据传入的Fiber节点创建子Fiber节点，并将这两个Fiber节点连接起来。当遍历到叶子节点（即没有子组件的组件）时就会进入“归”阶段。“归”阶段会执行completeWorkbeginWorkcurrent：当前组件对应的F

午间整理衣柜，只开了个头就已经感觉劳心劳力了。因为在整理的过程中花费了大量的精力来纠结取舍，这也舍不得丢那也不想扔，想想还是因为理念不够深入。索性停下来，看看书，继续内化理论知识，让自己从纠结的过程中走出来，磨刀不误砍柴工，补充好能量再继续断舍离。今天读的是第一章第五节，东西要用才有价值。标题很好理解，可是知易行难。随着无止境增长的欲望和日渐提高的经济水平，如今的我们已经被各种各样的物品所包围。商

ChatGPT，作为一款前沿的人工智能工具，将以其深度学习能力，成为您学术探索道路上的得力助手。搭建框架在学术写作中，一个坚实的理论框架是支撑整个研究的基石。

比学习:读书笔记:你在这个世界上每天都是一个崭新的自我，为此而高兴吧！善用你的天赋。一个人总有一天会明白，嫉妒是无用的，而模仿他人无异于自杀。比改变：个人形象不好，没重视，主要是懒。一定要

第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务（比如驾驶汽车），它还包括创造性活动。

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

图片发自App创建一样事物，无论是物质范畴的，还是精神领域的，除了理念、愿景、框架、材料外，更重要的因素是什么呢？答案是基础。即便空中楼阁也需要牢靠的基础，否则，无论因为哪一个薄弱环节都有可能产生倾斜，最终导致“楼歪歪”、“楼裂裂”，甚至倒塌。而且，越精密的事物对底层基础的精确度要求越高。再说在区块链的世界里，基础设施要解决的核心问题是建立什么样的标准。区块链的标准不再是单一的协议，而是一组协议。