从零开始深度学习第22页

Win10TF2.4，对利用TIF影像训练报错：OSError： Too many open files

问题情境：计算机视觉的火爆研究，使许多遥感影像方面研究大量借鉴计算机视觉领域的方法，但在利用遥感影像进行深度学习研究中，往往采用tif影像作为数据源，而计算机视觉相关的采用的是jpg和png影像。

SatVision炼金士·2024-02-12 11:52

书生谱语-全链条开发工具

书生·谱语全链条开发体系包含：数据、模型预训练、模型微调、模型量化部署、模型测评、模型场景应用全链路开发体系github链接通用大模型国内外大语言模型快速发展，涌现了大量的大语言模型以及一批创业公司深度学习模型的发展大模型利用多模态优势

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

前向传播网络实现（类与函数）——TensorFlow2.4

文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

从零开始

最近，通过搜索资料偶尔看到一些文章，于是萌发了写点东西的想法。记录生活的点滴，刹那的灵感与火花，亦或是情绪的宣泄，皆是幸事。多年未提笔，脑中虽思绪万千，下笔却空洞无文。岁月这把杀猪刀刻下的不仅是额头上的纵横的皱纹，更是心灵上的斑驳的印记。柔软的内心饱受岁月的磋磨之后，很多时候装满的是对金钱的渴望，再无散文与诗歌般优美的情怀。高晓松说的好:生活不止眼前的苟且还有诗和远方！没有诗和远方，人只会沦为赚钱

zy刘小小·2024-02-12 10:42

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。

软工菜鸡·2024-02-12 10:14

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

1.3.3基于线性回归实现波士顿房价预测任务深度学习不仅实现了模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。

软工菜鸡·2024-02-12 09:13

it从零开始学大概要学多久

it从零开始学大概要学多久是因人而异的。

声优配音圈·2024-02-12 09:06

使用C++从零开始，自己写一个MiniWeb

第一步：新建项目1、打开VS点击创建新项目2、选择空项目并点下一步（切记不能选错项目类型）3、填写项目名称和路径，点击创建即可新建好后项目是这样的比较干净4、右击源文件，点击添加，新建http.cpp文件第二步：前期准备在http.cpp最上面引入依赖，并撰写main方法，打印错误日志的方法#include#include#include#include#include#pragmacomment

小海海不怕困难·2024-02-12 09:27

兵棋推演是离散问题，深度学习是连续问题

深度学习是一种机器学习方法，旨在通过大规模数据的训练来学习复杂的模式和关系。它通常应用于连续数据和问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN

正文共：1333字21图，预估阅读时间：2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？还是我的GPU有问题？），但是失败了。

Danileaf_Guo·2024-02-12 08:41

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.6

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。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.6ConciseImplementationofRNNimporttorchfrom

南七澄江·2024-02-12 08:03

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

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。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr

南七澄江·2024-02-12 08:03

Pytorch 复习总结 1

Pytorch复习总结，仅供笔者使用，参考教材：《动手学深度学习》本文主要内容为：Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论。

ScienceLi1125·2024-02-12 08:02

浅谈人工智能之深度学习~

目录前言：深度学习的进展一：深度学习的基本原理和算法二：深度学习的应用实例三：深度学习的挑战和未来发展方向四：深度学习与机器学习的关系五：深度学习与人类的智能交互悟已往之不谏，知来者犹可追创作不易，宝子们

秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.5

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。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.5ImplementationofRNNfromScratch8.5.1ModelD

南七澄江·2024-02-12 08:00

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。

giszz·2024-02-12 08:57

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（4）深度学习和机器学习

关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。

giszz·2024-02-12 08:56

从零开始学howtoheap：fastbins的house_of_spirit攻击1

环境可参见从零开始配置pwn环境：优化pwn虚拟机配置支持libc等指令-CSDN博客1.fastbins的house_of_spirit攻击house_of_spirit是一种fastbins攻击方法

网络安全我来了·2024-02-12 06:06

从零开始学howtoheap：fastbins的double-free攻击实操3

环境可参见从零开始配置pwn环境：优化pwn虚拟机配置支持libc等指令-CSDN博客1.fastbins的double-free攻击这个程序展示了怎样利用free改写全局指针chunk0_ptr达到任意内存写的目的

网络安全我来了·2024-02-12 06:05

从零开始学howtoheap：fastbins的house_of_spirit攻击2

环境可参见从零开始配置pwn环境：从零开始配置pwn环境：优化pwn虚拟机配置支持libc等指令-CSDN博客1.fastbins的house_of_spirit攻击house_of_spirit是一种

网络安全我来了·2024-02-12 06:04

Pytorch底层源码解读（一）概览

前言作为最受欢迎的深度学习框架，Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。

firework_97df·2024-02-12 04:08

手工设计特征方法指的是什么算法？是什么意思？

相对于基于深度学习的方法，手工设计特征方法需要对图像特征进行人工选择和设计，需要大量的专业知识和经验，但在一些场景中仍然有广泛的应用。

legendarylin·2024-02-12 03:17

【自制C++深度学习推理框架】计算图的设计思路

计算图的设计思路什么是计算图在深度学习推理框架中，计算图是一种数据结构，它由算子节点和数据节点组成，在该图中前向传播时数据从输入节点开始流动，经过一层层的计算后输出到输出节点，表示深度学习模型的计算过程

代码缝合怪·2024-02-12 03:16

【自制C++深度学习推理框架】Layer的设计思路

Layer的设计思路Layer的抽象如果将深度学习中的所有层分为两类,那么肯定是"带权重"的层和"不带权重"的层。

代码缝合怪·2024-02-12 03:15

【自制C++深度学习推理框架】Tensor模板类的设计思路

Tensor模板类的设计思路为什么要把Armadillo线性代数库arma::fcube封装成Tensor模板类？arma::fcube是Armadillo线性代数库中的一种数据类型，它是一个三维的float类型张量。Armadillo库是一个C++科学计算库，提供了高效的线性代数和矩阵运算。它支持常用矩阵操作、线性系统求解、特征值求解等功能，并且具有简单易用、高效快速、内存占用少等特点。将arm

代码缝合怪·2024-02-12 03:45

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。三个常用的损失函数L2loss、L1loss、Huber’sRobustloss均方损失L2Lossl(y,y′)=12(y−y′)2l(y,y^{\prime})=\frac{1}{2}(y-y^{\prime})^{2}l(y,y′)=21(y−y′)2（除以222的时候，222和12\frac{1}{2}21相互抵

Alkali！·2024-02-12 03:44

2-1 动手学深度学习v2-Softmax回归-笔记

回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间：自然区间R\mathbb{R}R损失：跟真实值的区别分类通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第iii个元素是用来预测第iii类的置信度从回归到多类分类——均方损失对类别进行一位有效编码（因为类别不是一个数，可能是一个字符串等等）假设我们有nnn个类别，我们可以用最简单的一位有效编码来进行

Alkali！·2024-02-12 03:14

1-4 动手学深度学习v2-线性回归的简洁实现-笔记

通过使用深度学习框架来简洁地实现线性回归模型生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#从torch.utils中引入一些处理数据的模块

Alkali！·2024-02-12 03:14

深度学习代码|Multi-Headed Attention (MHA)多头注意力机制的代码实现

丁希希哇·2024-02-12 01:18

从零开始的 Tauri 开发 & 打包成 exe 【Windows 平台】

前言我翻了翻网上很多教程，并没有很全面的Windows下安装使用Tauri的笔记，鉴于之前踩过了很多坑，所以来写一篇笔记，希望需要的伙伴能够用Tauri顺利开发打包这篇文章大概讲了以下内容：安装Rust用Tauri开发和打包exe能够做什么？可以将前端的页面变成一个应用，一个可以提供某种功能的应用，具体可以看下面这个图前端的功能比较局限，比方说文件的读写啦，这时候通常是传给后端同学去处理但是，我们

Lovely Ruby·2024-02-12 00:02

让深度学习真实的在课堂上发生

这就要求教育者不能再把学生看成是接受知识的容器，而是知识的建构者和生成者，教学研究的重点必须从如何教转向如何学，从结果转向过程，从机械操练转向知识的理解和运用，从表层学习到深度学习。

蕾蕾Whl·2024-02-12 00:14

Matlab2019b与STM32F407基于模型的联合开发，使用Matlab联合STM32CubeMX以及Keil开发一个STM32的简单程序-，时钟自定义配置（老版本的开发方式--参考查阅）

Matlab2019b与STM32F407基于模型的联合开发参考链接：手把手教你从零开始使用Matlab联合STM32CubeMX以及Keil开发一个STM32的简单程序-LED循环点亮在时钟配置里，我们把外部时钟设置为开发板的晶振大小

鼾声鼾语·2024-02-12 00:54

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF网盘链接：https://pan.baidu.com/s/13bDr0RunkvOZB8Uupj3nAQ提取码:8m3t

ACC_e1c1·2024-02-11 23:40

设计师的分类（个人向）

这个阶段是是每个设计师都要经历的一个阶段，不论是谁，一开始都是从零开始，都需要通过时间和努力

Mu_Xin·2024-02-11 23:56

理解激活函数

深度学习中，激活函数通常指能够实现非线性映射的函数二、为什么需要非线性激活函数？

陈昱熹·2024-02-11 23:42

人工智能深度学习入门指南

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习作为其重要分支，已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够处理和分析海量的数据，从而实现更高级别的智能。

白猫a~·2024-02-11 23:00

原来，生活真的很扯

想了又想，还是一切从零开始。我只想沉默，谁都不能不要脸。挨千刀的某些人。我真的无语。无可奈何的叹息，我还能说什么？能代替什么？我多想放弃，可是我又不能放弃，因为我是妈妈。

艾米李园·2024-02-11 22:24

从零开始平衡车，一个一个代码过（代码部分）

主要用到这些函数，会有一定的顺序来说大多数的函数，其中最后两个是抄的，不用过多解释。下面是主函数，其中大多数被我注释掉了，因为主函数过多函数，电机会有延迟。我这里蓝牙后期会改到，USART2中断中，以后会更新。intmain(){OLED_Init();//OLEDMySerial_Init();//蓝牙MyMotor_Init();//电机RMyEncoder_Init();//编码器LMyEn

a2488220557·2024-02-11 22:45

年底个人总结

我从开始什么都不懂得小白，从零开始学习Unit

Adam Li_·2024-02-11 22:45

从零开始，撸货怎么赚钱？快速入门指南大揭秘！

在现代社会，随着电商的发展和市场的不断扩大，越来越多的人选择通过做撸货来一步步实现财务自由。但是，要想做好撸货这个赚钱项目，需要具备一定的方法和技巧，本文将从如何做撸货到如何利用高省app赚钱等方面进行介绍。一、撸货是什么？撸货也叫淘宝客，主要是指通过在淘宝上购买商品，然后进行推广和分享来获得佣金的一种赚钱方法。一般来说，撸货的佣金比例在几个点到几十个点不等，这意味着只要价格足够高，购物量足够多，

高省浮沉000018·2024-02-11 21:31

工业视觉发展历程解析

计算机视觉的引入和应用1.3计算机视觉的引入和应用光学与影像处理技术的进步2.1光学技术的演进2.2影像处理算法的发展2.3早期系统的局限性工业视觉系统的技术突破3.1智能相机的兴起3.2三维视觉技术的应用3.3深度学习在工业视觉中的运用工业

kadog·2024-02-11 21:54

如何学习机器学习和深度学习: 软件工程师指南

如今使用最广泛的AI子领域是机器学习，而机器学习又有一个子领域——深度学习，它正在急剧增长。在这份指南中，我旨在描述一条软件工程师开

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:44

普通人如何从零开始写作，实现写作变现？这3点帮助到你

你是否有过想写作的想法？看到网上很多人都靠写作获得了不错的收入。有的人把写作做成了副业，收入甚至比主业还要多；有的人通过写作实现工作自由，甚至有些人靠写作实现买车买房，实现财务自由！看到别人都能靠写作赚钱，那你为什么不去试试呢？欲成其事，必须先要尝试才行。我自己就是因为平时喜欢读书，喜欢把所思所想写下来，所以才开始自媒体写作。因为热爱，所以才会去做！01普通人也一样可以写作写作需要天赋吗？我认为写

远方写作·2024-02-11 20:12

深度学习、机器学习和神经网络之间的区别

一、简介1.什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子类别，有效地是一个三层神经网络。这些神经网络旨在通过模仿人脑的功能来“学习”大量数据，但它们远远达不到人脑的能力。

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:12

领域自适应简述

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441807深度学习大讲堂领域自适应问题中两个至关重要的概念：源域（sourcedomain）表示与测试样本不同的领域，但是有丰富的监督信息

ltochange·2024-02-11 20:43

C语言常见面试题：C语言中如何进行人工智能编程？

以下是一些基本步骤和注意事项，帮助你开始在C语言中进行AI编程：理解AI基础:学习AI的基本概念、算法和技术，如机器学习、深度学习、神经网络等。

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

深度学习路线，包括书籍和视频

深度学习是一个广泛而快速发展的领域，涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线，包括书籍和视频资源。

jjm2002·2024-02-11 19:25

如何才能坚持写作

写作让我从新开始认识生活，生活的点滴、生活的美好，从零开始写作，我从原来的写总结用半个月到现在一两个小时，总结了以下几个方法：一、笔耕不辍不要总想着一天能写出一步《红楼梦》，弘丹成长学院上稿如上菜的苏莉女神说

慧娟来了·2024-02-11 19:34

深度学习-最简代码实现目标检测模型

一、项目介绍在深度学习领域中，目标检测一直是一个备受关注的研究方向。为了更深入地理解深度学习目标检测的原理和实现，我写了一个简单的单目标检测项目。

·2024-02-11 19:48

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大

夏洛的网·2024-02-11 18:02

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