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《深度学习》吴恩达
orin nx 安装paddlespeech记录
版本8.6.0.166Deepstream版本6.2Python版本3.8算力100T安装paddlepaddle:去飞桨官网下载jetpack版本的:下载安装Linux推理库-PaddlePaddle
深度学习
平台当需要调用语速的接口时
想努力的人
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2024-02-07 08:35
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语音合成
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【
深度学习
】Softmax实现手写数字识别
实训1:Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包,如向量化操作,广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中,你需要用python实现Softmax回归方法,用于MNIST手写数字数据集分类任务。你需要完成前向计算loss和参数更新。你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm
住在天上的云
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2024-02-07 08:04
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手写数字识别
驭风计划
1、
深度学习
环境配置相关下载地址整理(cuda、cudnn、torch、miniconda、pycharm、torchvision等)
一、
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小树苗m
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2024-02-07 07:29
环境配置
深度学习
pycharm
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神经网络 | CNN 与 RNN——
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主力军
本文主要将卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)这两个
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半亩花海
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2024-02-07 07:18
神经网络
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深度学习
2.6总结
听一整章的
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网课了洛谷网课(网课还没听完,明天继续更)vector插入vector遍历前向星拓扑排序
莫欺少年穷。
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2024-02-07 07:09
学习笔记
JCTC | 利用几何
深度学习
对蛋白质-配体结合pose进行等变灵活建模
作者提出了一种名为FlexPose的新型
深度学习
框架,它可以直接对复杂结构进行建模,而不需要传统的采样和评分策略。该模型结合了标量-向量双特征表示和SE(3)等变网络设计来处理动态结构变化。
药研猿
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2024-02-07 05:33
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【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述
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吴恩达
机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价,组成的数据集来画图。
jenye_
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2024-02-07 05:21
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——基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统
代码下载:基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统.zip资源-CSDN文库1.研究的背景水下场景目标检测是水下机器人、水下无人机和水下监控等领域中的重要任务之一。然而,由于水下环境的复杂性和特殊性,水下目标检测面临着许多挑战,如光线衰减、水下散射、水下噪声等。因此,开发一种高效准确的水下场景目标检测系统对于提高水下任务的执行效果和水下资源的利用效率具有重要意义。目前,基于深度
博士僧小星
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2024-02-07 05:25
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深度学习【算法】
人工智能
深度学习
YOLO
目标检测
【转载】详解残差网络
在
深度学习
中,网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决,对于一个企业资源并不是很大的问题;问题2的过拟合通过
yepeng2007fei
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2024-02-07 05:15
深度学习
【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer
图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解:实验目的:实验设置:数据集:模型配置:训练策略:评估指标:实验过程:数据预处理:模型训练:模型验证:实验结果与分析:4.关键代码实现5.总结:摘要:随着
深度学习
的发展
沐风—云端行者
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2024-02-07 05:43
深度学习
计算机视觉
transformer
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时间序列预测 —— DeepAR 模型
时间序列预测——DeepAR模型DeepAR模型是一种专门用于处理时间序列概率预测的
深度学习
模型,它可以自动学习数据中的复杂模式,提高预测的准确性。
Persist_Zhang
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2024-02-07 04:21
传感数据
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数据分析
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python
数据分析
论文阅读-通过云特征增强的
深度学习
预测云工作负载转折点
论文名称:CloudWorkloadTurningPointsPredictionviaCloudFeature-EnhancedDeepLearning摘要云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点,要么是代表资源浪费的局部谷值点。预测这些关键点对于向系统管理者发出警告、采取预防措施以实现高资源利用率、服务质量(QoS)和投资收益至关重要。现有研究主要只关注于工作负载未来点值的预测,而没
向来痴_
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2024-02-07 02:43
论文阅读
深度学习
人工智能
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的进展
深度学习
近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力,以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用:1.计算机视觉图像分类与识别:随着深度卷积神经网络的发展,如AlexNet、VGG、Inception系列
李建军
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2024-02-07 01:20
软件使用
深度学习
人工智能
《学历案与
深度学习
》
1.
深度学习
的主要表征有三:一是高投入,即学生高度参与课堂学习,如倾听、专注和坚毅等;二是高认知,即超越了解、记住、复述、背诵等浅层次认知,强调深度理解、问题解决、创造性思维、批判性思维等高阶认知;三是复杂环境
教育小硕
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2024-02-07 01:15
[
深度学习
]stable diffusion官方模型下载地址
由于老忘记下载地址还有官方给的下载地址我也是老找不到,因此放博客备份一下,同时也给有需要的人。1.4版本下载:CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original·HuggingFace1.5版本下载:runwayml/stable-diffusion-v1-5atmainsdxl-0.9.0版本下载https://huggingface.co/stabilityai/s
FL1623863129
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2024-02-07 01:14
stable
diffusion
来自motionface目光直视AI工具Eyemock
这款AI软件利用
深度学习
技术,通过分析大量人脸图像数据,学习并复制人类的眼神动态。用户只需将视频导入软件,选择需要修改的片段,软件便会自动检测并修改人脸眼睛的方
Softboy_TM
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2024-02-07 01:10
人工智能
ai
虚拟主播
数字人
目光修改
目光直视
眼神修改
自学Python 1 介绍
Python是一款计算机语言,对大数据分析、人工智能等机器学习、
深度学习
都提供了大力的支持。它背后有最庞大的“代码库”,也称之它为“胶水语言”。
江南赴艽野
·
2024-02-07 01:58
Python学习
python
一、Python的自述
1.我们为什么要学习pythonpython应用范围广对大数据分析、人工智能中至关重要的机器学习、
深度学习
都提供了大力支持背后有最庞大的“代码库”习惯称为“胶水语言”2.python能做啥能抢票,数据分析
多斯Niko
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2024-02-07 01:54
python
科技成果:AI在智慧农业中的应用科普
高通量土壤成分智能检测机器人3.1原创性技术成果3.2技术亮点MyThoughtsReference本文版权归属中国科学院合肥物质院智能所微信公众号所有1.番茄采摘机器人大脑:ROS系统四大核心技术:
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算法提高果实识别率
猛码Memmat
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2024-02-07 00:34
rob-agent
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aigc
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机器视觉
机器人
图像分割
农业
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水论文怎么缝模块?搭积木永不过时!(附80个即插即用模型)
深度学习
如何创新?如何水模型?总结来说就八个字:排列组合,会讲故事。说直白点,就是缝模块。先看看别人怎么做,然后根据自己的实际情况将这些模块来一波随机组合,这样效率会高很多。
深度之眼
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2024-02-06 22:57
深度学习干货
人工智能干货
人工智能
深度学习
计算机视觉
深度学习
缝模块怎么描述创新点?(附写作模板+涨点论文)
深度学习
缝了别的模块怎么描述创新点、怎么讲故事写成一篇优质论文?简单框架:描述自己这个领域,该领域出现了什么问题,你用了什么方法解决,你的方法有了多大的性能提升。其中,重点讲清楚这两点:创新和贡献。
深度之眼
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2024-02-06 22:25
深度学习干货
人工智能干货
人工智能
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注意力机制
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模块
复杂人像背景分割解决方案
美摄科技的复杂人像背景分割解决方案采用
深度学习
算法,结合大量的训练数
美摄科技
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2024-02-06 21:23
人工智能
科技
【
深度学习
】loss与梯度与交叉熵的关系
在
深度学习
模型训练过程中,loss(损失函数)与梯度(gradient)之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距,而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。
sdbhewfoqi
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2024-02-06 19:25
深度学习
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【推荐系统】YoutubeDNN召回
重读Youtube
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推荐系统论文,字字珠玑,惊为神文-王喆的文章-知乎YouTub
sdbhewfoqi
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2024-02-06 19:55
推荐系统
机器学习简要概述
深度学习
出现,一定程度解决了特征提取的难题,机器学习繁荣起来。
@Duang~
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2024-02-06 19:03
机器学习
机器学习
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算法
Pix2Pix理论与实战
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|接辅导、项目定制我的环境:1.语言:python3.72.编译器:pycharm3.
深度学习
框架Pytorch1.8.0+cu111一、引入在之前的学习中
我也不太懂
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2024-02-06 18:19
生成对抗网络
人工智能
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G6-CycleGAN
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深度学习
训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊|接辅导、项目定制我的环境:1.语言:python3.72.编译器:pycharm3.
深度学习
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我也不太懂
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2024-02-06 18:19
人工智能
G7-Semi-Supervised GAN解读
本文为365天
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训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊|接辅导、项目定制我的环境:1.语言:python3.72.编译器:pycharm3.
深度学习
框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一
我也不太懂
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2024-02-06 18:18
生成对抗网络
人工智能
神经网络
环境配置:Udacity的Self-Driving项目安装运行
该项目由Udacity与自动驾驶领域的领先公司和专业人士合作开发,涵盖了从传感器融合到
深度学习
等多个方面的内容。本篇内容将介绍此项目如何在自己的环境中进行配置。
马上到我碗里来
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2024-02-06 18:45
#
环境配置
Udacity
自动驾驶
环境配置
Pytorch
深度学习
|张量基础操作
1.张量Tensor0阶张量:标量,常数,“0”1阶张量:向量,[1,2,3,4,5]2阶张量:矩阵,[[1,2,3],[4,5,6]]3阶张量:3维矩阵,[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[9,10,11,12],[13,14,15,16]]]2.Pytorch中创建张量python用列表数组或序列创建张量importtorcht1=torch.tensor([1,2,3])t1用
茶墨先生
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2024-02-06 18:00
Pytorch深度学习
深度学习
pytorch
python
人工智能
PyTorch的10个基本张量操作
这是
深度学习
的基本数据结构,它们非常类似于数组和矩阵,我们可以通过它们有效地对大型数据集进行数学运算。张量可以表示为矩阵,也可以表示为矢量、标量或高维数组。我们可以把张
deephub
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2024-02-06 18:58
人工智能
深度学习
Pytorch
《动手学
深度学习
(PyTorch版)》笔记7.4
注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.4NetworkswithParallelConnections
南七澄江
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2024-02-06 18:23
深度学习笔记
python
深度学习
pytorch
笔记
人工智能
python
算法
《动手学
深度学习
(PyTorch版)》笔记7.5
注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.5BatchNormalization批量规范化应用于单个可选层
南七澄江
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2024-02-06 17:51
python
深度学习笔记
深度学习
pytorch
笔记
人工智能
python
《动手学
深度学习
(PyTorch版)》笔记7.3
注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.3NetworkinNetworks:NiNNiN的想法是在每个
南七澄江
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2024-02-06 17:50
python
深度学习笔记
深度学习
pytorch
笔记
算法
人工智能
python
小蛇学python(22)pytorch配置cuda实现GPU加速
深度学习
如火如荼,使用普通的cpu来跑模型真的让人急死,就算最普通的垃圾显卡,只要支持cuda,就可以实现gpu加速,其速度至少是cpu的5倍。
跌跌撞撞小红豆
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2024-02-06 17:43
易 AI - 使用 TensorFlow 2 Keras 实现 AlexNet CNN 架构
makeoptim.com/deep-learning/yiai-alexnet-implementation前言网络结构实现SequentialSubclassingDemo小结参考前言上一篇笔者使用如何阅读
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论文的方法阅读了
CatchZeng
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2024-02-06 17:57
对话系统介绍和基础神经网络模型
然而,得益于人工智能的复兴,尤其是
深度学习
的发展,现代聊天机器人可以与丰富的话题进行对话,从你的生日派对到拜登的演讲,如果你愿意,它们可以为你的派对场所预定位置或播放演讲视频。
浅白Coder
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2024-02-06 17:24
自然语言处理
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自然语言处理
深度学习
对话系统介绍和基础神经网络模型(三)
由于
深度学习
突出的性能,我们重点描述基于深度系统的任务式对话系统。我们将介绍模块化系统和端到端系统的原理以及面向任务式对话系统的相关挑战和热点研究话题。面向任务式对话系统旨在准确地
浅白Coder
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2024-02-06 17:24
自然语言处理
神经网络
人工智能
深度学习
自然语言处理
大白话介绍循环神经网络
循环神经网络实质为递归式的网络,它在处理时序任务表现出优良的效果,毕竟递归本来就是一步套一步的向下进行,而自然语言处理任务中涉及的文本天然满足这种时序性,比如我们写字就是从左到右一步步来的鸭,刚接触
深度学习
的友友们
浅白Coder
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2024-02-06 17:23
自然语言处理
rnn
人工智能
深度学习
神经网络
自然语言处理
循环神经网络
《极致产品力》日本深度研学 | 火热报名中!
深度学习
日本就是最佳路线。过去五年,许多中国企业开始研究与借鉴日本,元气森林、东方树叶、奈雪的茶、RIO鸡尾酒、蒟蒻果冻、丸美美妆、花印、名创优品…….从日本“失去的20年”中吸收逆势增长经验。
许战海增长战略
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2024-02-06 16:45
业界资讯
AI生图软件对室内设计而言有什么用?
AI生图软件对室内设计而言具有多方面的用途和优势,AI生图软件可以通过机器学习和
深度学习
算法进行学习,帮助设计师快速、高效地完成设计任务,提高设计的质量和效果。
jianewang
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2024-02-06 15:46
人工智能
AI作画
计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码
对机器学习和
深度学习
拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2024-02-06 15:00
类GPT工具使用技巧和论文解读
huggingface
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计算模型空间
实战代码
基于CNN+LSTM
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网络的时间序列预测matlab仿真
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络(CNN)4.2长短时记忆网络(LSTM)4.3CNN+LSTM网络结构5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout)layers=[%输入特
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2024-02-06 14:42
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CNN+LSTM
深度学习网络
时间序列预测
PyTorch(超详细)部署与激活 举起Python火炬,点亮智慧人生【Windows版】
AI时代,我们不仅要学习Python,同时机器学习,
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利器也要逐步掌握,再次开始Pytorch学习教程记录。
心安成长
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Redis面试题43
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和强化学习等技术将继续发展,以应对更高级的任务和挑战。自主决策和自主行动:人工智能系统将变得更加自主和灵活,能够进行自主决策和自主行动。这将有助于实现更智能的机器人和自动驾驶汽车等应用,
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Redis面试题41
医疗影像分析:人工智能可以利用
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网络,自动分析和解读医学影像,如CT扫描、X射线和病理切
CrazyMax_zh
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TensorFlow数据类型全解析:深入探索tf.dtypes.DType的强大功能及其在
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中的关键作用
引言TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习库,它为
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程序员Chino的日记
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——基于BERT+LSTM+CRF
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识别模型医疗知识图谱问答可视化系统(完整系统源码+PPT+详细开发文档+论文+源码解析)
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谁不学习揍谁!
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一.搭建神经网络进行气温预测流程详解1.1.导入所需的工具包importnumpyasnp#矩阵计算importpandasaspd#数据读取importmatplotlib.pyplotasplt#画图处理importtorch#构建神经网络importtorch.optimasoptim#设置优化器1.2.读取并处理数据引入数据并查看数据的格式#引入数据features=pd.read_csv
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本科课程 实验3 网络优化
一、在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器1.1任务内容在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法,并补全Adam中计算部分的内容在torch.nn实现多分类的任务中使用torch.nn实现各种优化器,并对比其效果1.2任务思路及代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyas
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2024-02-06 12:20
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