《深度学习》学习笔记第8页

我的ROS学习笔记（四）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档publisher程序代码学习前言一、包含消息类型声明二、创建发布者对象三、创建并填充消息对象四、发布消息五、消息发布循环1.节点是否停止工作的检查2.控制消息发布频率总结前言发布者程序包含了很多之前不懂的知识，刚开始也许只能复制粘贴代码来运行实例，但最终目的还是为了自己能够编写这些代码。因此，弄明白哪部分代码是什么意思非常有必要，不

zenpluck·2025-01-23 23:41

学习笔记之——3DGS-SLAM系列代码解读

为此写下本博客mark一下所有的源码解读以及对应的代码配置与测试记录~其中工作1~5的原理解读见博客：学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研_3dgaussiansplattingslam-CSDN

gwpscut·2025-01-23 22:38

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接

盼小辉丶·2025-01-23 22:36

算法中的时间复杂度和空间复杂度

Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量，而且在张量运算、反向传播等环节，这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度，从而不需要我们额外进行过多的干预

CM莫问·2025-01-23 22:36

《CANOpen》学习笔记3

《CANOpen》学习笔记3《CANOpen协议——SDO介绍》注：这里的SDO模式有点类似于TCP/IP中的TCP模式。即『服务器-客户端』模式本文主要以一个实例进行讲解。

wumingdezu·2025-01-23 22:03

CANopen学习笔记

1.CANopen的预定义报文ID分类CANopen在设计时，对其定义为小网络、控制信号的实时通讯：报文传输采用CAN标准帧格式。即11bit的ID域，以尽量减小传输时间。网络控制报均采用数据最小字节数。比如心跳报文，只有1个字节数据。实时更新的过程数据无需接收方报文应答。即采用生产消费模型，降低总线负载。需要接收方确认的配置参数一般都时采用快速单字传输。即1个报文最多传达1个32bit的参数变量

卡钦斯基·2025-01-23 22:02

ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南

ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南（第3版）》，这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址

胡妃意·2025-01-23 21:55

【数据挖掘实战】房价预测

本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面

机器学习司猫白·2025-01-23 20:21

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中，GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。

Echo_Wish·2025-01-23 20:19

模型压缩与优化技术——神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

模型压缩与优化技术中的神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）技术1.引言在深度学习领域，神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。

DuHz·2025-01-23 18:37

Redis学习笔记1【数据类型和常用命令】

Redis学习笔记基础语法1.数据类型String:最基本的类型，可以存储任何数据，例如文本或数字。示例值为helloworld。Hash:用于存储键值对，适合存储对象或结构体。

Rinai_R·2025-01-23 17:01

计算机组成原理的学习笔记（1）

学习笔记前言本文主要是对于b站尚硅谷的计算机组成原理的学习笔记，仅用于学习交流。一、hello.c如何运行起来？1.预处理阶段在编译C程序时，预处理器首先处理代码。

Rinai_R·2025-01-23 17:31

QAT与PTQ模型量化方法的区别

QAT（QuantizationAwareTraining）和PTQ（PostTrainingQuantization）是两种常见的模型量化方法，用于减少深度学习模型的计算和存储开销，同时尽量保持模型的性能

old_power·2025-01-23 17:28

毕设分享深度学习街道行人流量计数系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测？发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要

fawubio_A·2025-01-23 17:56

Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘

深度学习框架：开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中，深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别，到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等，其身影无处不在，改变着生活与工作方式。

小深ai硬件分享·2025-01-23 16:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06

如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？局部连接指的是：在卷积操作中，每个神经元（或输出单元）只与输入数据的一个局部区域相关联，而不是与整个输入数据相连。换句话说：全连接网络（FullyConnectedLayer）中，每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络（Convoluti

漂亮_大男孩·2025-01-23 16:50

【Python学习笔记】简单调用百度API应用

#本文一切代码及理论均来自于郑秋生、夏敏捷二位老师主编《Python项目案例发从入门到实践》一书，本人仅做微改。创作本文的目的仅为总结本人的学习过程和成果，借此巩固。可能存在许多疏漏之处，还请各位同道多多批评指正。今天学的是调用百度API一个章节，百度大家都熟悉，现如今中国最大的互联网企业之一，坐拥大量曾经的“爆款”，甚至拥有堪称第一代中国现象级软件的“百度贴吧”，创造了无数出圈梗，几乎是一代人的

白马银枪素征袍·2025-01-23 15:46

25.FFmpeg学习笔记 - 用libavfilter转换原始音频格式2

本文用libavfilter的另一种方法来转换原始音频格式，见代码。#include#include#include#include#include"libavutil/channel_layout.h"#include"libavutil/md5.h"#include"libavutil/mem.h"#include"libavutil/opt.h"#include"libavutil/samp

whoyouare888·2025-01-23 14:38

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\

洪小帅·2025-01-23 12:28

Flask学习笔记(一):基本框架和HTTP处理

文章目录前言flask学习笔记1.基本框架1.1视图函数与路由1.2模板与静态文件2.HTTP与flask2.1Request对象2.2request获取url参数2.2.1args.get()方法2.2.2args.getlist

洪小帅·2025-01-23 12:28

【Python】已完美解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re

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·2025-01-23 12:26

下载马斯克Grok-1模型的实战代码

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·2025-01-23 11:50

吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略

一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下

子非鱼icon·2025-01-23 10:42

深度学习中的通道(Channel)概念详解

1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念，它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。

小·恐·龙·2025-01-23 09:33

Adaptive AUTOSAR 学习笔记 3 - AP 背景、技术及特征

本系列学习笔记基于AUTOSARAdaptivePlatform官方文档R20-11版本。本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始，一边学习，一边顺带着翻译一下。

aFakeProgramer·2025-01-23 08:01

学习笔记一：oracle体系结构组件

首先声明一下，我的学习笔记参考书主要是官方教材，oracle9idatabaseadministrationfundamentsed2.0我觉得学习是一个循序渐进的过程,从面到点,从宏观到微观,逐步渗透

coxddta29006·2025-01-23 08:53

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型的成功离不开深度学习技术的

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：案例介绍

大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:37

3章mysql表连接查询_mysql学习笔记（六）--- 多表查询之外键、表连接、子查询、索引...

本章主要内容：一、外键二、表连接三、子查询四、索引一、外键：1、什么是外键2、外键语法3、外键的条件4、添加外键5、删除外键1、什么是外键：主键：是唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空，用来保证数据完整性外键：是另一表的主键,外键可以有重复的,可以是空值，用来和其他表建立联系用的。所以说，如果谈到了外键，一定是至少涉及到两张表。例如下面这两张表：上面有两张表：部门表(dept)、员工表(em

kindle电子书单·2025-01-23 05:31

AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用

文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。

AI天才研究院·2025-01-23 05:29

MySQL学习笔记（8）--连接查询

·概念将多张表连在一起查询（会导致记录数行和字段数列发生改变）意义：在关系型数据库设计过程中，实体与实体之间是存在很多联系的。在关系型数据库表的设计过程中，遵循着关系来设计：一对一，一对多，多对多。通常在实际操作中，需要利用这层关系来保证数据的完整性。·交叉连接将两张表的数据与另外一张表彼此交叉（笛卡尔积）表1crossjoin表2--实例select*frommy_studentcrossjoi

绿皮豚二号·2025-01-23 05:27

Mysql之多表查询（几种连接方式）

Mysql之多表查询（随手记录学习笔记）我们先建立两个表，并向表中插入数据（方便我们等会实验）：#建表createtabledepartment(idint,namevarchar(20));createtableemployee

知识进脑的肖老千啊·2025-01-23 05:55

软件测试学习笔记丨Pytest的使用

本文转自测试人社区，原文链接：https://ceshiren.com/t/topic/221581.简介pytest是一个成熟的全功能python测试框架测试用例的skip和xfail，自动失败重试等处理能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做selenium/appnium等自动化测试，接口自动化测试pytest有很多第三方插件，并且可以自定义扩展，如pytest-allure（完

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-01-23 04:52

机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集

一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。

坐望云起·2025-01-23 04:51

Vue学习笔记二

4、Vue基础扩展4.1插槽组件的最大特性就是复用性，而用好插槽能大大提高组件的可复用能力在Vue中插槽是很重要的存在，通过插槽，我们可以把父组件中指定的DOM作用到子组件的任意位置，后面我们坐项目用到的组件库比如element-ui,vant-ui都频繁用到的插槽，Vue的插槽主要有匿名插槽，具名插槽，作用域插槽三种，下面我们分别来认识一下他们。4.1.1匿名插槽★★★★故名思义就是没有名字的插

涔溪·2025-01-23 02:05

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

AI 对程序员的冲击剖析

一、引言AI技术近年来取得了突破性进展，其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域，AI不再仅仅是辅助工

程序员WANG·2025-01-23 01:55

2022年10月15日学习笔记——电能量市场和辅助服务市场联合出清（仅为基础知识概念）

电能量市场和辅助服务市场联合出清（仅为基础知识概念）电能量市场辅助服务市场英国电力市场改革美国电力市场改革北欧电力市场辅助服务的分类辅助服务交易类型电能量市场和辅助服务市场联合出清电能量市场在电力批发市场中，主要的电力交易产品是电能量。按照时间维度，电力交易类型可分为中长期交易、短期交易和及时交易[见《中共中央国务院关于进一步深化电力一直改革的若干意见》（中发[2015]9号文）（简称9号文）]，

XiaoGuYing·2025-01-23 01:48

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。

weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的

weixin_48705841·2025-01-22 20:50

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。

Charmve·2025-01-22 19:08

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

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·2025-01-22 17:23

html与css学习笔记（2）

一、CSS引入方式具体有3种引入方式，语法如下表格所示：引入方式语法内联样式在HTML标签中使用style属性，例如：这是一个红色的div内部样式表在HTML文件的标签内使用标签，例如：div{color:red;}外部样式表使用标签在HTML文件的标签内引入外部CSS文件，例如：对于上述3种引入方式，企业开发的使用情况如下：1.内联样式会出现大量的代码冗余，不方便后期的维护，所以不常用。2.内部

陈王卜·2025-01-22 16:18

Redis学习笔记之Redis数据结构与内部编码、单线程架构

一、Redis数据结构与内部编码1、Redis数据结构有哪些？StringHashlistsetzset等等2、数据结构与内部编码的关系数据结构是用户能接触的接口内部编码是数据结构的内部实现每种数据结构都有两种及以上的内部编码多种内部编码实现可以在不同的场景下发挥各自的优势二、Redis的单线程架构redis是单线程来处理命令的一条命令从客户端到服务端不会立刻被执行，所有命令都会进入一个队列中，然

dog~south~south·2025-01-22 16:12

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。

AI天才研究院·2025-01-22 14:54

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla

皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

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