《深度学习》吴恩达--学习笔记

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的
小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

芝法酱学习笔记（2.5）——elastic-search 8.x初探（自用）

一、elastic-search的下载官网的下载地址在这里。官网文档地址在这里访问路径是doc/search让人惊呆了，新版的elastic-search竟然需要JDK23。ThelocaledatabaseusedbyElasticsearch,usedtomapfromvariousdateformatstotheunderlyingdatestorageformat,dependsonthe
芝法酱·2025-01-19 14:07

ESP32学习笔记_FreeRTOS(6)——Event and Notification

博客提供了多个代码示例，展示了如何使用事件组和任务通知在多任务环境中实现任务同步，特别适用于任务间的依赖关系和信号传递前言：本文档是本人在依照B站UP：Michael_ee的视频教程进行学习时所做的学习笔记
flashier·2025-01-19 14:07

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

2024年软考信息安全工程师备考学习笔记汇总

信息安全工程师分属“信息系统”专业，位处中级资格，2016年下半年，第一次开考信息安全工程师（中级）考试。目前每年考试一次。已开考六次，2016年11月12日，2017年5月20日，2018年5月26日，2019年5月25日，2020年11月7日，2021年11月6日，2022年11月5日，2023年11月4日为第八次考试。第五次至第八次考试，采用第二版教材。信安精品课|月梦工作室(moondre
月梦工作室·2025-01-19 13:59

自强学堂mysql_Django ——自强学堂学习笔记

(一)、启动服务器E:\ScienceSoft\Python\Django\Django_project>pythonmanage.pyrunserver0.0.0.0:8000Performingsystemchecks...Systemcheckidentifiednoissues(0silenced).July22,2017-17:00:33Djangoversion1.11.3,using
weixin_39792049·2025-01-19 13:27

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

Django几条命令，一定要牢记(Python学习笔记)

Django项目搭建流程流程（切记使用中文）安装包安装下载安装包，解压运行pythonsetup.pyinstall命令安装python-mpipinstalldjango新建一个djangoprojectdjango-admin.pystartprojectproject_name特别是在windows上;如果报错，尝试用django-admin代替django-admin.py试试JetBra
代码帮·2025-01-19 11:48

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。
精通代码大仙·2025-01-19 10:01

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手
网络安全我来了·2025-01-19 09:23

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优
fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

关于我的博客建站经历

也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客，用来记录自己的学习笔记，但是却坚持不下来。而且发现一个奇怪的现象，对于搭建站点的过程我很感兴趣，内容输出却坚持不下来，这是我需要反思的地方。
忆宸_1·2025-01-19 05:12

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32
shanks66·2025-01-19 04:38

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。
机器懒得学习·2025-01-19 04:29

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？
皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。
好评笔记·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
好评笔记·2025-01-19 03:25

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息，加速收敛一阶导数与二
好评笔记·2025-01-19 03:24

基于vue.js+element-ui组件开发的博客blog详细步骤

vue学习笔记一、前端项目初始化步骤1、通过vuecli3创建项目2、配置vue路由3、配置element-ui组件库4、配置axios库5、初始化git远程仓库6、将本地项目托管到GitHub或码云上二
perfect-code-hzy·2025-01-19 00:00

神经网络初始化 (init) 介绍

Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中
迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域，生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出，同时保护用户的隐私，减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用，解释微调如何提升生成模型的效果，并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型，如GPT系列，通常通过接受一个输入
疯狂小料·2025-01-18 21:04

Pytorch 三小时极限入门教程

一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。
power-辰南·2025-01-18 20:43

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。
stsdddd·2025-01-18 19:35

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的
qq1309399183·2025-01-18 17:54

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。
林九生·2025-01-18 17:21

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-18 16:10

qt/c++学习笔记之基于tcp的文件同步程序demo（第二部分）

server服务器端头文件filebase.h#ifndefFILEBASE_H#defineFILEBASE_H#include#include#include#include#includeenumMsgType{MsgTypeInvaid=0,MsgTypeFile,MsgTypeDel,MsgTypeRename};classfilebase:publicQObject{Q_OBJECTp
Bryce学亮·2025-01-18 15:05

如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon

如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet
qianchess·2025-01-18 15:33

3D UNet和Swin-UNETR

3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。
学無芷境·2025-01-18 14:29

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！
滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

Python学习笔记 | 类与对象

基于Python3版本的学习。初识概念：类(class)与对象(object)生活中我们所说的类，是物以类聚的类，是分门别类的类，是多个类似事物组成的群体的统称。而在Python中我们所遇到的类（class），比如整数、字符串、浮点数等，不同的数据类型就属于不同的类。准确来说，它们的全名是整数类、字符串类、浮点数类。每一个类之下都包含无数相似的不同个例。在Python的术语里，我们把类的个例就叫做
MUYUN友逹·2025-01-18 14:24

锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法

2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西，准备在家里搞一套深度学习的服务器，先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候，如果不是全新建议拿根牙签
zh7314·2025-01-18 13:49

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。
Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

人工智能英语学习笔记

基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中，森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu
「已注销」·2025-01-18 12:14

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP（CrossStagePartial）Bottleneck结构，旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释：类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

TypeScript 学习笔记（七）：TypeScript 与后端框架的结合应用

1.引言在前几篇学习笔记中，我们已经探讨了TypeScript的基础知识和在前端框架（如Angular和React）中的应用。
Evaporator Core·2025-01-18 12:11

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

华为Ascend推理框架（ACL）是AscendCANN软件栈的核心组件，专为AscendAI加速硬件（如Atlas300I）设计，可实现高性能的深度学习推理。
Lunar*·2025-01-18 12:39

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression：**函数的输出是一个数值forexample：**Classification：**给出选项，让机器去选择。forexample：检测一个邮件是不是垃圾文件，就可以通过这个来做。选项是两个：垃圾文件or非垃圾文件。下面，
你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms
骑猪玩狗·2025-01-18 11:32
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