《深度学习》吴恩达--学习笔记第3页

Python中用于从图像中提取文本的8大OCR库

从谷歌强大的Tesseract到EasyOCR时髦的深度学习，这些库能够做一些非常了不起的事情。让我们来看看Python中的OCR库，了解这些库是如何将图像转换成可读文字的吧！

woshicver·2024-09-13 08:51

机器学习与深度学习的区别

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别

eqa11·2024-09-13 06:11

易效能学习笔记60――运动

“简爱跑步法”核心价值观：运动最重要的是不能受伤，所以跑步要慢！5字要诀（姿势）：挺、倾、柔、衡、坚。图片发自App挺：抬头挺胸。（注意不是弯腰低头）倾：身体微微前倾。柔：脚尖先着地！前脚掌先着地，接着是脚后跟，降低对膝盖的伤害。注意不是踮着脚尖跑，而且步幅小和步频快，跑步不容易累。衡：身体、路面和摆臂的平衡。1.身体平衡，脊柱直立。2.路面平衡，原路返回。（有些公路设计中间高两边低，为了避免对一

豆浆油条_bdb7·2024-09-13 06:57

c语言输入两个字符串按字典数序比较大小,算法学习笔记（一）C++排序函数、映射技巧与字典树...

1.头文件algorithm中有函数sort()用于排序，参数为：排序起始地址，排序结束地址，排序规则(返回bool型)例如，要将array[]={5,7,1,2,9}升序排列，则使用：boolcmp(inta,intb);intmain(){intarray[]={5,7,1,2,9};sort(array,array+5,cmp);for(inti=0;icoutb)returnfalse;e

Nature自然科研·2024-09-13 05:34

Go学习笔记

Go环境变量GOROOT：Go语言安装根目录的路径。GOPATH：若干工作区目录的路径，我们自己定义的工作空间。GOBIN：GO程序生成的可执行文件（executablefile）的路径。国内镜像https://goproxy.cn#macOSorLinuxexportGO111MODULE=onexportGOPROXY=https://goproxy.cn#othersgoenv-wGO111

南方淮竹·2024-09-13 04:54

golang-阅读雨痕大神的Go语言学习笔记的心得

golang-阅读雨痕大神的Go语言学习笔记的心得第一章概述1.1go与java中的局部变量初始化问题1.2golang中实现生产者消费者模型，利用管道进行数据通信第二章类型2.1类型推断的使用注意2.2

炒股养惠·2024-09-13 04:50

MyBatis 学习笔记(4) 动态SQL

1.背景本节讲mybatis应对动态SQL的场景。2.知识动态SQL是指“条件"不固定的SQL，对比于一般的SQL，动态SQL会有一个或者多个条件/参数。比如：场景：查询的时候，如果用户输入了姓名，就按姓名模糊查询；同时又输入了邮箱，就再增加一个条件按姓名+邮箱两个条件查询。传统的拼接SQL很费力，拼接时要确保不能忘记添加必要的空格，还要注意去掉列表最后一个列名的逗号。借助功能强大的基于OGNL的

张云飞Vir·2024-09-13 03:36

前端html学习笔记--列表标签

HTML列表标签表格是用来显示数据的，列表是用来布局的1.列表包括三大类：无序列表、有序列表、自定义列表一.无序列表无序列表的基本语法格式如下：//标签表示html中的无序列表列表项1列表项2列表项3①无序列表的各个列表项之间是并列的，不分前后顺序②中只能嵌套,不可以在标签中插入其他标签③之间相当于一个容器，可以容纳所有元素二.有序列表即为有排列顺序的列表有序列表的基本语法格式如下：//标签用于定

元气满满鸭·2024-09-13 03:43

S08 我懂个P|图表篇（二）-我懂个P【设计大神阿文带你飞】（学习笔记）

文章原创,最近更新：2018-06-02课程内容:逆袭图表大神第一招：脱掉课程原链接:我懂个P【设计大神阿文带你飞】在上一节课，我们掌握了好图表的三个标准。前提：选对图表设计：简洁大方内容：一针见血从这一节开始，教大家三招超实用的神技，先从第一招开始~脱掉复制黏贴islide智能图表第一招：脱掉所谓脱掉，其实就是把【简洁大方】这个标准贯彻到底，把图表中多余的设计元素通通剥光删掉！怎么脱？脱掉背景纹

努力奋斗的durian·2024-09-13 02:59

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

bw876720687·2024-09-13 02:06

Redis基础知识学习笔记(三)

文章目录Redis命令一.Redis命令1.启动redis服务器2.本地启动redis客户端3.远程启动redis客户端4.测试是否建立连接二.Redis键(key)RedisKey相关命令三.Redis字符串(String)Redis字符串命令四.Redis哈希(Hash)Redis字符串命令五.Redis列表(List)Redis列表命令六.Redis集合(Set)Redis集合基本命令七.R

晚睡早起₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑·2024-09-13 01:34

打卡第13天：《利用python进行数据分析》学习笔记

第7章——数据规整化：清理、转换、合并、重塑数据变换http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch7/20180405.ipynb

且不了了·2024-09-13 00:41

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架

qq1744828575·2024-09-13 00:25

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

【软件设计师真题】下午题第五大题---面向对象程序设计

【软考之软件设计师】学习笔记3.【软件设计师真题】下午题第一大题—数据流图设计4.【软件设计师真题】下午题第二大题—数据库设计5.【软件设计师真题】下午题第三大题—UML分析与设计6.

【云轩】·2024-09-12 21:34

机器学习实战笔记5——线性判别分析

机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析

绍少阿·2024-09-12 20:32

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。

量子-Alex·2024-09-12 20:32

Rust学习笔记（中）

Rust学习笔记分为上中下，其它两个地址在Rust学习笔记（上）和Rust学习笔记（下）。错误处理panic!

Fishermen_sail·2024-09-12 19:28

Rust学习笔记（上）

Rust学习笔记分为上中下，其它两个地址在Rust学习笔记（中）和Rust学习笔记（下）。编译与运行Rustup（updater）它是一个管理Rust版本和相关工具的命令行工具。

Fishermen_sail·2024-09-12 19:28

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

学习笔记（10.18）

避险策略基金是指通过一定的保本投资策略进行运作，同时引入保本保障机制，以保证基金份额持有人在保本周期到期时，可以获得投资本金保证的基金。避险策略基金的投资目标是在锁定风险的同时力争有机会获得潜在的高回报。CPPI是一种通过比较投资组合现时净值与投资组合价值底线，从而动态调整投资组合中风险资产与保本资产的比例，以兼顾保本与增值目标的保本策略。投资组合现时净值超过价值底线的数额通常被称为安全垫，是风险

艾米雪·2024-09-12 17:19

【笔记】自然语言处理NLP---概论

1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习

xhanZ·2024-09-12 17:10

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

《重构：改善既有代码的设计》-学习笔记二（+实战解析

returnfinalPrice;}privatedoublediscountedPrice(intdiscountLevel){if(discountLevel==2)returngetBasePrice()*0.1;elsereturngetBasePrice()*0.05;}privateintgetBasePrice(){return_quantity*_itemPrice;}优化1，2，

2401_86367399·2024-09-12 16:36

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

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

正确代码示例步骤1：安装PaddlePaddle库步骤2：验证安装五、注意事项已解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle‘一、分析问题背景在使用Python进行深度学习开发时

屿小夏·2024-09-12 13:44

ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率

而深度学习特别是**生成对抗网络（G

爱研究的小牛·2024-09-12 11:35

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

《说白伤寒论》学习笔记06

学习笔记06:（1）几度风霜百花煞，坚冰千里梅吐芭；能在逆境出香颜，满园春色独有它。——丁亥仲冬郭生白（2）认识外源性疾病和内源性疾病一个重要标准是发热恶寒和无热恶寒。因为发热是我们常见的一个现象。

本能学堂a昨年·2024-09-12 10:47

golang学习笔记16——golang部署与运维全攻略

GoppViper·2024-09-12 08:19

halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想

人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能（ArtificialIntelligence）：英文缩写：AI，人工智能是[计算机]科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，

青莲居士_村长·2024-09-12 08:59

javaspringboot教程，5214页PDF的进阶架构师学习笔记

一、电面：自我介绍项目情况：对你来说影响最大的一个项目（该面试中有关项目问题都针对该项目展开）？为什么会想做这个项目？这个项目的ideal是谁提出来的？项目中如何实现的大数据的传输和存储项目中哪一部分最难攻克？如何攻克？基础知识考察：模块化的好处Htttp协议hashmap和concurrenthashmap区别及两者的优缺点对MySQL的了解，和oracle的区别对设计模式的看法和认知有哪些设计

2401_84415534·2024-09-12 07:11

Unity3d学习笔记

Mecanin动画系统.pngNavigation导航系统.pngShader渲染基础.png面向对象六大原则.png策略模式Strategy.png工厂模式Factory产品工厂.png观察者Observer.png结构设计模式总结.png模板方法模式TemplateMethod.png适配器模式Adapter.png外观模式Facade.png职责连模式ChainofResponsibilit

明月海子·2024-09-12 06:45

如何利用AI提高内容生产效率?

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

RabbitMQ学习笔记

我叫奈奈·2024-09-12 04:20

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

学习笔记：新媒体运营系统学习（二）

本阶段主要学习了新媒体应用传播学和着陆页实战课程。新媒体应用传播学：重点学习了线性传播的线性视角、非线性视角、文化视角、影响力六原则。新媒体着陆页实战：在此门课程中学习了着陆页经典的八大结构：价值定位、行动呼唤、产品特征、信用背书、用户评价、风险承诺、常见问题、终极呼唤。使用“上线了”实操制作着陆页，并且学习了标题写作的DM法公式、落差公式以及人性法则。通过两门课程的学习以及已完成的项目考试，我更

山山而川_Y·2024-09-12 03:24

Ubuntu系统nginx和uwsgi常用命令(部署网站相关命令)

以下是我自己在学习使用Ubuntu操作系统部署pythonflask和django网站时常用的命令，作为学习笔记，记录一下，写的比较简单，还有啥需要补充的话欢迎留言。

我不是大佬zvj·2024-09-12 02:36

《随园诗话》学习笔记五百五十二

卷七为人不可有我.…作诗不可无我五五、写给闺秀【原文】吴中多闺秀。崔夫人之子景俨，娶妇庄素馨，能诗，早卒。夫人为梓其《蒙楚阁遗草》。《咏蝉》云：“吟风双翅薄，饮露一身轻。”《新月》云：“帘卷西风小院门，玉阶凉动近黄昏。蛾眉一曲横天半，疑是嫦娥指爪痕。”洪稚存为志墓云：“景俨感逝既殷，伤心屡赋。十二时之内，欲废黄昏；《三百篇》之间，竟删《蒙楚》。”彭希涑孝廉之妻顾韫玉，亦能诗，早卒。《咏白燕》云：“

飞鸿雪舞·2024-09-12 01:07

2024年最全软件测试面试常见问题【含答案】_软件测试面试常见问题及答案，优秀软件测试程序员必知必会的网络基础

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化的资料的朋友，可以戳这里获取4、如何保障测试质量？

2401_84563179·2024-09-12 01:25

Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆）

Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结

Mr chenxizhi·2024-09-12 00:23

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com

#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

[学习笔记]《CSAPP》深入理解计算机系统 - Chapter 4 处理器体系结构&Chapter 5 优化程序性能

总结一些第四章和第五章的一些关键信息Chapter4处理器体系结构将处理组织成阶段Chapter5优化程序性能Chapter4处理器体系结构在硬件中，寄存器直接将它的输入和输出线连接到电路的其他盆。在机器级变成中，寄存器代表的是CPU中为数不多的可寻址的字，这里的地址是寄存器的ID。这些字通常都存在寄存器文件中，虽然我们会看到硬件有时可以直接将一个字从一个指令传到另一个指令，以避免先写寄存器文件再

Artintel·2024-09-12 00:20

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

CSAPP 学习笔记 Chapter two

先导“单个的位只能表示有/无的概念，把位组合在一起，加上解释，即给不同的可能位模式赋予含义，就能够表示任何有限集合的元素”位模式：0/1字符串，其中每个数位具有权重“计算机表示法是用有限数量的位来对一个数字编码，当结果太大以至于不能表示时，某些运算就会溢出（overflow）”“整数的运算满足整数算律，虽然可能溢出但是结果都相同”(500*400)*(300*200)=((500*400)*300

ZSYGOOOD·2024-09-11 23:46

动手学深度学习（pytorch土堆）-02TensorBoard的使用

1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说，它将标量数据记录到目录logs中，使用的是SummaryWriter类。代码分解如下：SummaryWriter("logs")：初始化一个TensorBoard的写入器，日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i)：在循环的每一次迭代

#include<菜鸡>·2024-09-11 23:15

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