《深度学习实战案例分享》

pytorch深度学习实战lesson6

第六课线性代数理论部分C是绿色的线，b是蓝色的线。矩阵的乘法相当于是空间上的扭曲。绿色的向量没有被改变方向，所以它是特征向量。实践部分标量向量可以使用arrange函数生成一个张量，并通过张量的索引来访问任意元素。可以将张量视为标量值组成的列表。使用len函数可以查看向量的长度，使用向量.shape可以查看向量的大小。矩阵使用第13行的语句创建一个20个元素，5行4列的矩阵；使用矩阵.T可完成对矩
光·宇·2022-11-10 11:19

pytorch深度学习实战lesson9

第九课线性回归理论部分线性回归案例：美国房价预测系统估价和自己实际付的钱要保持差不多的关系才能使自己赚到，那怎么样才能赚到呢，那就得有一个量良好的预估手段。下面做出两个假设：线性模型可以看做是单层的神经网络每个箭头代表一个权重，输出是o1，输入是xn神经网络其实源于神经科学，下图是真实的神经元：有了模型之后，就要对其进行预测了，放在上面的案例里面讲也就是比较房价的真实值和预估值。这个相当于是神经网
光·宇·2022-11-10 11:15

从头训练一个神经网络！教它学会莫奈风格作画！⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42PyTorch实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials
·2022-11-09 14:47

Keras深度学习实战（35）——构建机器翻译模型

Keras深度学习实战（35）——构建机器翻译模型0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集分析2.实现机器翻译模型2.1预处理数据2.2传统多对多架构2.3使用具有多个隐藏层的模型架构小结系列链接
盼小辉丶·2022-11-09 10:08

【HSI】高光谱的数据集分类深度学习实战及代码理解

【HSI】高光谱的数据集分类深度学习实战及代码理解文章目录【HSI】高光谱的数据集分类深度学习实战及代码理解一、配置文件编写二、高光谱图像的处理2.1图像数据变换2.2数据整合2.3数据索引三、数据集四
川川子溢·2022-11-09 07:36

《Web安全之深度学习实战》笔记：第十二章 智能扫描器（1） XSS攻击载荷

《Web安全之深度学习实战》笔记：第三章循环神经网络_mooyuan的博客-CSDN博客一、扫描器漏洞扫描主要就是基于扫描器，扫描器是安全领域非常重要的一个工具，大多数安全公司都会有自己的扫描器产品。
mooyuan·2022-11-09 03:53

经纬恒润再次荣获PACCAR集团 10PPM 质量奖

受疫情影响，颁奖典礼将于6月底在线上举行，经纬恒润作为获奖单位将受邀参会并做优秀案例分享。PACCAR作为世界第二卡车制造企业，每年都会对高标准供应商进行表彰。
经纬恒润·2022-11-09 03:11

深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价

如何对神经网络模型训练结果进行评价上一篇文章《深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程》介绍了基于mnist的手写体数字集的两层神经网络的搭建与训练过程，通过损失函数的训练结果我们可以发现
阿_旭·2022-11-08 11:26

Pytorch训练过程可视化

PyTorch深度学习实战笔记1.TensorBoardTensorBoard是TensorFlow提供的一组可视化工具（ASuiteofVisualizationTools），可以帮助开发者理解、调试和优化
眕眕·2022-11-07 10:35

Keras深度学习实战（33）——基于LSTM的序列预测模型

Keras深度学习实战（33）——基于LSTM的序列预测模型0.前言1.序列学习任务1.1命名实体提取1.2文本摘要1.3机器翻译2.从输出网络返回输出序列2.1传统模型体系结构2.2返回每个时间戳的网络中间状态序列
盼小辉丶·2022-11-06 09:48

Keras深度学习实战（34）——构建聊天机器人

Keras深度学习实战（34）——构建聊天机器人0.前言1.模型与数据集分析1.1命名实体识别1.2数据集分析1.3模型分析2.实现聊天机器人2.1命名实体提取模型2.2意图提取模型2.3模型整合小结系列链接
盼小辉丶·2022-11-06 09:17

深度学习案例分享 | PyTorch 实现 Fashion-MNIST 服装数据分类

原文链接大家好，我是小寒。我们在上一篇文章分享了如何进行手写数字识别。今天我们使用LeNet-5（它是最早发布的卷积神经⽹络之⼀）来实现Fashion-MNIST服装图⽚的分类任务。读取数据集Fashion-MNIST数据集中的图像是一个28*28的灰度图像。我们通过pytorch的内置函数将FashionMNIST下载并读到内存中。#通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点
程序员学长·2022-11-06 07:29

五、肺癌检测-数据集训练 training.py model.py

这一篇文章主要是对《pytorch深度学习实战》第11章内容做的笔记。
wxyczhyza·2022-11-05 14:38

pytorch深度学习实战lesson4

目录解决识别手写数字的方法（理论部分）：解决识别手写数字的方法（实践部分）：参考教材：课程网站：https://www.bilibili.com/video/BV1xB4y1m7f4/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click第四课手写数字体识别问题（举例+实战，对应视频课时6-13）认识mn
光·宇·2022-11-04 11:01

pytorch深度学习实战lesson1&lesson2

参考教材：课程网站：https://www.bilibili.com/video/BV1xB4y1m7f4/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click----------------------------------第一课介绍pytorch（在视频课是课时1-课时3）------------
光·宇·2022-11-04 11:31

pytorch深度学习实战lesson3

参考教材：课程网站：https://www.bilibili.com/video/BV1xB4y1m7f4/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click-----------------------------第三课回归问题（举例+实战，对应视频课时4-6）-------------------
光·宇·2022-11-04 11:31

pytorch 图像分割的交并比_Pytorch深度学习实战教程：UNet模型训练

1前言本文属于Pytorch深度学习语义分割系列教程。该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解由于微信不允许外部链接，你需要点击页尾左下角的“2项目背景深度学习算法，无非就是我们解决一个问题的方法。选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，都是根据具体的任务而定的。所以，让我们先看一下今天的任务。没错，就是UNet论文中的经典任务：医学图像分割。选
weixin_39525118·2022-11-04 11:00

Pytorch深度学习实战教程（二）：UNet语义分割网络

该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解如果不了解语义分割原理以及开发环境的搭建，请看该系列教程的上一篇文章《Pytorch深度学习实战教程（一）：语义分割基础与环境搭建》。
普通网友·2022-11-04 11:26

pytorch深度学习实战lesson5

目录实践部分数据操作数据处理课程网站：04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili第五课数据操作从本节课开始，我们将跟着李沐老师学习《动手学深度学习》李沐老师使用的架构是当今非常火热的pytorch架构，我们将从易到难学习这门课程，请你做好准备~理论部分当数据结构为矩阵时，每一行表示的是一个样本，每一列表示的是样本的特征。访问元素：上图中的“[1:3,1:]”表示的是
光·宇·2022-11-04 11:55

一、肺癌检测-项目简介

肺癌检测项目是基于《pytorch深度学习实战》一书第二部分的项目实战所做的笔记。一、数据集1.使用的数据集为LUNA数据集，数据集为肺部扫描CT数据。数据集约60G，解压后约120G。
wxyczhyza·2022-11-03 15:20

三、肺癌检测-肺癌检测代码项目文件准备

由于代码是参考《pytorch深度学习实战》，所以文件结构也是跟着书本来。1.建立项目文件夹，命名为CT。2.将《pytorch深度学习实战》原书代码放到CT文件夹。
wxyczhyza·2022-11-03 15:50

倒计时 5 天！Apache Flink Meetup · 北京站，1.13 新版本 x 互娱实践分享的开发者盛筵！...

最有用的信息，自然是理论结合企业实践的案例分享！更刺激的是！将这两者相结合能碰撞出怎样的火花？ApacheFlink社区1.13新版本发布Meetup来啦！
Apache Flink·2022-11-03 10:43

看中节能、上海电气案例分享

⬆️点击图片，与专业的解决方案架构师聊一聊为实现发电、输电、变电、配电、用电的实时智能联动，电力行业开始在传统业务之上构建信息网络、通讯网络、能源网络，运用云计算、物联网等新兴技术，大力发展数字化、信息化、智能化。在应对海量时序数据处理需求时，如关系型数据库、工业实时库、Hadoop大数据平台在内的传统数据库解决方案问题重重，严重阻碍数字化进程。在此背景下，一些企业开始尝试进行数据架构改造，选择适
涛思数据（TDengine）·2022-11-02 18:02

同花顺、弘源泰平真实案例分享

⬆️点击图片，与专业的解决方案架构师聊一聊在金融量化交易场景中，每天都会产生大量的交易记录和交易信息需要存储，同时对数据也有较高要求的查询需求，整体需求概括起来就是历史数据的存储、实时数据的接收以及数据的监控和分析。对于这类有典型时序特征的数据，很多企业在业务初期选择了团队熟悉的HBase、MySQL、MongoDB等数据库。但是随着业务的快速发展，这些数据库已经无法满足大体量数据的写入、存储、分
涛思数据（TDengine）·2022-11-02 18:32

数据库改造方案 | 同花顺、弘源泰平真实案例分享

在金融量化交易场景中，每天都会产生大量的交易记录和交易信息需要存储，同时对数据也有较高要求的查询需求，整体需求概括起来就是历史数据的存储、实时数据的接收以及数据的监控和分析。对于这类有典型时序特征的数据，很多企业在业务初期选择了团队熟悉的HBase、MySQL、MongoDB等数据库。但是随着业务的快速发展，这些数据库已经无法满足大体量数据的写入、存储、分析监控等业务需求。为了帮助一众金融企业寻找
涛思数据（TDengine）·2022-11-02 18:32

Keras深度学习实战（32）——基于LSTM预测股价

Keras深度学习实战（32）——基于LSTM预测股价0.前言1.模型与数据集分析1.1数据集分析1.2模型分析2.基于长短时记忆网络LSTM预测股价2.1根据最近五天的股价预测股价2.2考虑最近五天的股价和新闻数据小结系列链接
盼小辉丶·2022-10-30 10:35

MySQL基础之多表查询案例分享

目录多表查询案例数据环境准备查询员工的姓名、年龄、职位、部门信息（隐式内连接）查询年龄小于30岁的员工的姓名、年龄、职位、部门信息（显式内连接）查询拥有员工的部门ID、部门名称查询所有年龄大于40岁的员工,及其归属的部门名称;如果员工没有分配部门,也需要展示出来(外连接)查询所有员工的工资等级多表查询案例数据环境准备createtablesalgrade(gradeint,losalint,his
·2022-10-27 20:19

第一次连线遇到“砸场”的人（阿莲的每日一省680）

当我把一个案例分享完之后（计划是分享两个案例），一看还有将近半个小时的时间，就想
攸而宁·2022-10-27 18:43

案例分享|突破卡脖子技术，研制协作机器人核心零部件的方向与思考

来源：机器人大讲堂协作机器人，作为一种新型的智能机器人，扫除了人机协作的障碍，让机器人彻底摆脱护栏或围笼的束缚，让机器人与人可以在生产、制造与服务上协同作战，充分发挥机器人的效率及人类的智能，与人真正融合在一起共同协作。这种机器人不仅性价比高，而且安全方便，能够极大地促进制造与服务企业的发展。其开创性的产品性能和广泛的应用领域，为机器人的发展开启了新时代，与工业机器人相比，具有更大的应用场景和想象
人工智能学家·2022-10-21 12:05

光环：业务敏捷流程及案例——张莉

摘要：文章内容主要来源于光环国际2022年第三届中国科创者大会张莉老师的分享，原分享名称为"业务敏捷价值流介绍与案例分享"。
幽反丶叛冥·2022-10-19 18:37

Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统

Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统0.前言1.模型与数据集分析1.1数据集分析1.2模型分析2.电影推荐系统2.1基于LSTM实现电影推荐系统2.2考虑用户历史记录小结系列链接0.前言推荐系统在用户发现中起主要作用
盼小辉丶·2022-10-19 14:24

Keras深度学习实战（30）——使用文本生成模型进行文学创作

Keras深度学习实战（30）——使用文本生成模型进行文学创作0.前言1.文本生成模型与数据集分析1.1数据集分析1.2模型分析2.构建文本生成模型2.1数据预处理2.2模型构建与训练小结系列链接0.前言在情感分类任务中
盼小辉丶·2022-10-19 14:24

Go：Json转结构体

解决实际需求，案例分享。
·2022-10-18 15:00

最适合新手的100个深度学习实战项目

前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】项目链接序号项目名称1使用文心大模型ERN
雷 神·2022-10-18 07:55

pytorch深度学习实战笔记

一、第一章深度学习和pytorch库简介1、深度学习是近似复杂的、非线性的过程。2、机器学习：依赖特征工程；深度学习：自动寻找表征3、张量：它是一个多维数组4、Pytorch的2个核心：（1）提供了张量以及torch模块提供的库（2）张量可以跟踪对其执行操作的能力，以及计算导数5、pytorch核心模块位于torch.nn中二、第二章预训练模型1、预定义模型位于：torchvision.model
benben044·2022-10-17 12:26

美颜算法之自动祛斑算法实现 | 案例分享

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达hello，大家好！今天给大家分享一个最近在做的一个项目，是基于美图的一个专利进行复现的。希望今天的内容，能让你有所收获，同时值得你分享一波专利链接：https://patentimages.storage.googleapis.com/21/09/cd/37e7c3a8bdcecf/CN103440633A.pdf根据他人的思
小白学视觉·2022-10-16 08:41

【表面缺陷检测】基于yolov7的钢板表面缺陷检测(Ubuntu系统)

今天手把手带大家做一个深度学习实战项目：基于yolov7的钢板表面缺陷检测(Ubuntu系统)。多的不说，少的不唠，下面开始今天的教程。  
机器不学习我学习·2022-10-16 07:05

观摩“2022年成都市STEM教育方案设计实施评选”现场答辩活动之感悟与收获

今天的六个一等奖优秀案例分享和现场答辩专家点评都非常精彩和丰富，看的目不转睛，嫌弃自己网络不足够通畅。
康老师·2022-10-15 14:06

图灵奖得主David Patterson出席2022全球软件研发技术大会

日上海万豪虹桥大酒店隆重召开，会议设置四大会场，特邀图灵奖得主DavidPatterson、全球软件架构大师MartinAbbott等在内的近50位全球软件领域的技术领袖以及一线实战专家，融合主题演讲、互动研讨、案例分享
·2022-10-14 20:10

数据库改造方案 | 同花顺、弘源泰平真实案例分享

在金融量化交易场景中，每天都会产生大量的交易记录和交易信息需要存储，同时对数据也有较高要求的查询需求，整体需求概括起来就是历史数据的存储、实时数据的接收以及数据的监控和分析。对于这类有典型时序特征的数据，很多企业在业务初期选择了团队熟悉的HBase、MySQL、MongoDB等数据库。但是随着业务的快速发展，这些数据库已经无法满足大体量数据的写入、存储、分析监控等业务需求。为了帮助一众金融企业寻找
·2022-10-13 17:04

TensorFlow深度学习！构建神经网络预测股票！

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42TensorFlow实战系列：https://www.showmeai.tech
ShowMeAI·2022-10-13 07:23

Keras深度学习实战——使用长短时记忆网络构建情感分析模型

Keras深度学习实战——使用长短时记忆网络构建情感分析模型0.前言1.构建LSTM模型进行情感分类1.1数据集分析1.2模型构建2.构建多层LSTM进行情感分类相关链接0.前言我们已经学习了如何使用循环神经网络
盼小辉丶·2022-10-13 07:18

指纹识别实战——基于TensorFlow实现（文末送书）

关注公众号，发现CV技术之美注：本文选自中国水利水电出版社出版的《深度学习实战：基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
我爱计算机视觉·2022-10-12 13:52

Python爬取B站十周年特辑视频弹幕数据，并绘制生成词云。（附源码）

前言今天用“RunningMan”十周年特辑的视频，来做个获取弹幕的案例分享给大家，直接开整~效果展示开发工具Python版本：3.9.6相关模块：video模块user模块dynamic模块Request
千寻编程·2022-10-10 19:49

Keras深度学习实战（29）——长短时记忆网络详解与实现

Keras深度学习实战（29）——长短时记忆网络详解与实现0.前言1.RNN的局限性2.LSTM模型架构详解2.1LSTM架构2.2LSTM各组成部分与计算流程3.从零开始实现LSTM3.1LSTM模型实现
盼小辉丶·2022-10-09 11:44

丁耘：开发者是打通最后一公里的决定性力量

并通过对华为开发者社区、最新的FusionStage平台和全球化营销平台的介绍，以及合作伙伴的成功案例分享，展示了基于华为开放平台进行创新、成长的无限可能性。
Mind_Hacks·2022-10-09 10:57

深度学习实战03-卷积神经网络（CNN）实现天气识别

活动地址：CSDN21天学习挑战赛参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117186183一、前期准备本文采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别。为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并将最大池化层调整成平均池化层。1.导入数据importmatplotlib.pyplotaspltimportos,PIL#设置随
Lvcx·2022-10-08 08:17

Keras深度学习实战（28）——利用单词向量构建情感分析模型

Keras深度学习实战（28）——利用单词向量构建情感分析模型0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集分析2.情感分析模型2.1使用CBOW模型获取单词向量2.2构建并训练情感分析模型小结系列链接
盼小辉丶·2022-10-05 10:20

Keras深度学习实战——使用循环神经网络构建情感分析模型

Keras深度学习实战——使用循环神经网络构建情感分析模型0.前言1.使用循环神经网络构建情感分析模型1.1数据集分析1.2构建RNN模型进行情感分析相关链接0.前言在《循环神经详解与实现》一节中，我们已经了解循环神经网络
盼小辉丶·2022-10-05 10:49

Keras深度学习实战（27）——循环神经详解与实现

Keras深度学习实战（27）——循环神经详解与实现0.前言1.循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)架构简介1.1传统文本处理方法的局限性1.2RNN架构简介1.3RNN
盼小辉丶·2022-10-05 10:49
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