动手学深度学习学习整理

动手学深度学习d2l.Animator无法在PyCharm中显示动态图片的解决方案

fromd2limporttorchasd2l一、问题描述运行d2l的训练函数，仅在控制台输出以下内容，无法显示动态图片（训练监控）二、解决方案修改d2l.Animator的add函数，以下分别是修改前的代码及修改后的代码：defadd(self,x,y):#Addmultipledatapointsintothefigureifnothasattr(y,"__len__"):y=[y]n=len
枯木何日可逢春·2023-09-07 07:50

loss.sum.backward()为什么要sum()?

在动手学深度学习中，这样解释的：当y不是标量时，向量y关于向量x的导数的最自然解释是一个矩阵。对于高阶和高维的y和x，求导的结果可以是一个高阶张量。
闪闪发亮的小星星·2023-09-06 10:16

react初级学习

学习整理React官方文档整理如下https://react.docschina.org/docs/getting-started.html相比jQuery不需要DOM操作，虚拟DOM声明式跨平台DOMDiff
贾明恣·2023-09-06 08:33

动手学深度学习（四）多层感知机

目录一、多层感知机的从零开始实现1.1初始化模型参数1.2实现Relu函数1.3实现模型1.4训练二、多层感知机的简洁实现2.1实现模型2.2训练三、模型选择3.1训练误差和泛化误差3.2验证数据集和测试数据集3.3过拟合和欠拟合3.4代码实现3.4.1生成训练和测试数据的标签3.4.2评估损失3.4.3训练函数3.4.4正常拟合（使用三阶多项式函数的数据特征）3.4.5欠拟合（使用线性函数的数据
向岸看·2023-09-05 16:07

FCN在VOC数据集的实践

本次参考《动手学深度学习》（此书用的是MXNet，本次实践使用的是pytorch框架）进行FCN在VOC2012数据集上的实践。
坐下等雨·2023-09-05 03:20

李沐-动手学深度学习（4）数值稳定性、模型初始化、激活函数

【总结】当数值过大或者过小时会导致数值问题；常发生在深度模型中，因为其会对n个数累乘。合理的权重初始值和激活函数的选取可以提升数值稳定性。（使每一层的输出和每一层的梯度都是一个均值为0，方差为一个固定数的随机变量）（权重初始用Xavier，激活函数用tanh、relu或变化的sigmoid）一、数值稳定性t在这里表示层。向量关于向量的导数是一个矩阵，所以这里要做太多的矩阵乘法，会带了两个问题。（假
minlover·2023-09-04 13:48

nested exception is org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found):

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-03 12:22

Resolved [org.springframework.web.HttpMediaTypeNotSupportedException: Content type ‘text/plain；chars

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寒山李白·2023-09-03 12:21

MySQL开机自启动设置（Windows）

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寒山李白·2023-09-03 12:50

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.深度学习基础

3.1线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模
蒸饺与白茶·2023-09-03 05:02

【动手学深度学习Pycharm实现7】Dropout丢弃法及其不同丢失概率的结果对比

前言李沐大神源代码是用Jupyter写的，笔者想用Pycharm实现并仅作为学习笔记，如有侵权，请联系笔者删除。一、Dropout丢弃法Dropout，通过在层之间加入噪音，达到正则化的目的，一般作用在隐藏全连接层的输出上，通过将输出项随机置0来控制模型复杂度，如下图。需要注意的是，并不是把节点删掉，因为下一次迭代很有可能置0的项又会被重启。如何实现Dropout如下，下面的x为一层到下一层之间的
Stick_2·2023-09-03 01:07

【笔记】动手学深度学习- dropout 丢弃法

介绍在这里丢弃法特指倒置丢弃法（inverteddropout）。原理：不是在输入的时候加入噪音，而是在层与层之间加入噪音，类似于正则。图中x为上一层的输出，x'为加入了噪音的x，要求加入噪音后期望值不变。所以我们使用这个：。可以发现加入噪音后期望值为Xi，没变。使用丢弃法通常丢弃法使用在全连接层上。两个图的左侧是没有使用丢弃法，右侧使用了丢弃法。可以发现丢弃法按照一定的概率随机丢弃了隐藏层中的一
echo_gou·2023-09-03 01:05

整理的基本流程

学习整理的步骤可以让你在短时间内，现在脑海当中理清，整理活动开展的过程，从而落实到具体的整理规划上面。正确的整理流程共分为四步：第一步，分类。一
般若素心·2023-09-02 20:43

第六章婴儿的心理发展——第二节幼儿的游戏——学习整理（24）

幼儿的游戏人类社会从古到今，任何地区、任何民族的儿童都喜爱游戏。游戏是幼儿的主导活动。游戏的实质是什么？儿童为什么喜爱游戏？游戏在儿童发展有何作用？游戏的种类有哪些？发展心理学家和教育家们围绕这些问题进[行了深人的探讨和大量的研究。游戏的理论（一）早期的游戏理论19世纪和20世纪初较有影响的游戏理论主要有以下几种。霍尔的复演说，认为游戏是远古时代人类祖先的生活特征在儿童身上的重演，不同年龄的儿童以
幸福并感激着·2023-09-01 08:57

IDEA配置自动生成的类注释

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-08-31 21:34

Windows下安装PaddlePaddle

PaddlePaddle记录背景下载、安装PaddlePaddle验证是否安装成功异常处理报错：DeprecationWarning:pkg_resourcesisdeprecatedasanAPI记录背景为了验证《动手学深度学习
weixin_38280557·2023-08-31 15:31

WPF .NET 7.0学习整理（一）

参照文档进行不系统的整理，看到那写到那O.o依赖属性DependencyProperty：使用专有字段支持属性的标准模式的替代方法。DependencyObject：定义了可以注册和拥有依赖属性的基类。publicstaticreadonlyDependencyPropertyIsSpinningProperty=DependencyProperty.Register("IsSpinning",t
fanlrr·2023-08-31 09:12

1 软件安装及环境配置——《动手学深度学习（Pytorch版）》

最近在学习李沐老师的《动手学深度学习（Pytorch版）》，试着整理下所学笔记。
柒七日·2023-08-31 05:24

跟着李沐学AI（动手学深度学习 PyTorch版）学习笔记——02深度学习介绍

1.课程安排大概共34天的课-（计划7月底看完，争取做到最少两天一更）2.动手学深度学习课本教材3.课程谈论坛4.pytorch论坛一、目标二、内容三、学习目标：四、简单了解深度学习深度学习：图片分类物体的检测和分割
依洛(^_^)简·2023-08-31 05:53

自然语言处理(六)：词的相似性和类比任务

文章内容来自李沐大神的《动手学深度学习》并加以我的理解，感兴趣可以去https://zh-v2.d2l.
青云遮夜雨·2023-08-31 03:19

Python环境下载安装使用

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寒山李白·2023-08-30 23:08

IDEA配置MAVEN本地仓库

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寒山李白·2023-08-30 23:37

shell脚本实现转圈、进度条等效果

要将shell脚本做的好玩好看，核心就是echo的使用问题，还有就是一些实现上的小技巧，从网上学习整理了一些做个备份。
义焃·2023-08-30 22:36

【深度学习】PyTorch基础入门（爆肝2万字）

【深度学习】PyTorch基础入门预备：本文章内容使用李沐老师著作的《动手学深度学习PyTorch版》作为教材。
柒筱暮·2023-08-30 18:16

一. 线性回归，softmax分类，多层感知机

  疫情期间，借助《动手学深度学习》，学习pytorch的代码，顺便记录一些基础知识1.线性回归--基本要素1.1模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年
copain_sir·2023-08-30 04:44

出现raise NotImplementedError报错

在学习《动手学深度学习》时，实现下面代码时，报出raiseNotImplementedError错误。
抓个马尾女孩·2023-08-29 14:19

单发多框检测（SSD）【动手学深度学习】

单发多框检测模型主要由一个基础网络块和若干多尺度特征块串联而成。基本网络用于从输入图像中提取特征，可以使用深度卷积神经网络，原论文中选用了在分类层之前阶段的VGG，现在也常用ResNet替代。我们可以设计基础网络，使它输出的高和宽较大，这样基于该特征图生成的锚框数量较多，可以用于检测尺寸较小的目标。接下来每个多尺度特征块将上一层特征图的高和宽缩小（如减半），并使特征图中每个单元在输入图像上的感受野
东城青年·2023-08-29 13:25

自然语言处理(三)：基于跳元模型的word2vec实现

这节我们以跳元模型为例，讲解word2vec的实现文章内容来自李沐大神的《动手学深度学习》并加以我的理解，感兴趣可以去https://zh-v2.d2l.ai/查看完整书籍文章目录跳元模型数据集数据集的获取
青云遮夜雨·2023-08-29 10:10

pycharm笔记-动手学深度学习（李沐）数据预处理课后习题

1.删除缺失值最多​#创建数据集importosos.makedirs(os.path.join('.','Data'),exist_ok=True)data_file=os.path.join('.','Data','house.csv')#写入数据withopen(data_file,'w')asf：f.write('NumRooms,Alley,Price\n')#列名f.write('NA
幸运的的飞起·2023-08-29 00:06

李沐-动手学习深度学习（预备知识）

预备知识2.1.数据操作—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)首先介绍n维数组，也就是张量（tensor），所有的深度学习框架，它的张量类（比如TensorFlow中的Tensor
麻辣香郭诶·2023-08-29 00:05

李沐《动手学深度学习》课程笔记：05 线性代数

目录05线性代数1.线性代数2.线性代数实现3.按特定轴求和05线性代数1.线性代数2.线性代数实现importtorch#标量由只有一个元素的张量表示x=torch.tensor(3.0)y=torch.tensor(2.0)print(x+y)print(x*y)print(x/y)print(x**y)#可以将向量视为标量组成的列表x=torch.arange(4)print(x)#通过张量
非文的NLP修炼笔记·2023-08-29 00:05

Tensor-动手学深度学习-李沐_笔记

介绍Tensor，又称"张量"，其实就是n维度数组。不同维度的Tensor示意图如下：关于Tensor.reshapereshape函数可以处理总元素个数相同的任何新形状，【3，2，5】->【3，10】->【5，6】这个流程如下图所示：关于Tensor.sum(0,keepdim=True)有时需要对Tensor按照某一维度进行求和，那么实际上就是将所求和的维度从向量降维成标量举个栗子import
起名好难（# #）·2023-08-29 00:03

VSCode中修改HTML代码无法实时刷新到浏览器页面的问题解决

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寒山李白·2023-08-28 20:38

Navicat下载安装使用

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寒山李白·2023-08-28 20:06

SystemVerilog学习整理——过程块和方法

目录2、SystemVerilog——过程块和方法（initial、always、task、function、automatic和static）2.1initial和always2.1.1always2.1.2initial2.2task和function2.2.1函数function2.2.2任务task2.2.3Task和function的比较2.3子程序参数2.4子程序返回2.5变量的生命周
Like_ai·2023-08-28 12:55

Python的Flask框架创建、运行与访问

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寒山李白·2023-08-27 09:28

VSCode下载安装使用

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寒山李白·2023-08-27 09:28

Neo4j数据库操作性能优化(Java)

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寒山李白·2023-08-27 09:58

如何在VSCode中将html文件打开到浏览器

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寒山李白·2023-08-27 09:57

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.6卷积神经网络-深度卷积神经网络（AlexNet）

5.6深度卷积神经网络（AlexNet）在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。一方面，神经网络计算复杂。虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件，但并没有像之后GPU那样大量普及。因此，训练一个多通道、多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。
蒸饺与白茶·2023-08-27 07:23

想尽办法让烦恼消失，你不如清理自己

从认同Anne的价值观，抱着学习整理房间、叠衣服，到开始学习简法思维，到后来医生给她开的药，还没有开封就准备断舍离了！一起来看看吧↓致亲爱的Anne老师:您好！
整理师Anne·2023-08-27 05:19

《Dive into Deep Learning》

anddiscussionsImplementedwithPyTorch,NumPy/MXNet,JAX,andTensorFlowAdoptedat500universitiesfrom70countries《动手学深度学习
猛码Memmat·2023-08-26 09:20

整理女王袁春楠老师

高级企业培训师，6年教学经验，职业整理师导师，喜马拉雅认证讲师，在行行家，第一整理术讲师团，2013年起第一个国内整理讲师，百元以上付费学员超过3万人，各类平台整理类线上销售第一，影响30万人学习整理，
朱朱说·2023-08-26 04:08

【动手学深度学习】文本预处理

文本预处理读取数据集将文本作为字符串加载到内存中。将字符串拆分为词元（如单词和字符）。建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。文本下载连接：https://www.gutenberg.org/ebooks/35我们将每一行都读取到列表中importcollectionsimportrefromd2limporttorchasd2l#@saved2l.DAT
MoonpieXia·2023-08-25 12:04

ActionBar最近学习整理之二：风格自定义

源码已上传http://download.csdn.net/detail/klpchan/6830221，格式不太整洁，仅供参考。上一篇介绍了ActionBar的选项内容和菜单项，项目中会遇到需要自定义风格的标题栏，CustomView不建议用来定义控件风格，因为没有用到ActionBar的默认组件，如果UIDesigner完全自主设计了一套看起来怎么都不像谷歌建议的AB布局，可以考虑Custom
klpchan·2023-08-25 12:38

【动手学深度学习】--21.锚框

锚框学习视频：锚框【动手学深度学习v2】官方笔记：锚框1.锚框目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边界从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truthboundingbox
小d<>·2023-08-25 11:56

商城-学习整理-集群-K8S-集群环境部署（二十四）

目录一、MySQL集群1、mysql集群原理2、Docker安装模拟MySQL主从复制集群1、下载mysql镜像2、创建Master实例并启动3、创建Slave实例并启动4、为master授权用户来同步数据1、进入master容器2、进入mysql内部（mysql–uroot-p）3、查看master状态5、配置slaver同步master数据1、进入slaver容器2、进入mysql内部（mys
有语忆语·2023-08-25 09:01

【动手学深度学习】--20.目标检测和边界框

文章目录目标检测和边界框1.目标检测2.边界框目标检测和边界框学习视频：物体检测和数据集【动手学深度学习v2】官方笔记：目标检测和边界框在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别
小d<>·2023-08-25 07:47

动手学深度学习—深度卷积神经网络AlexNet（代码详解）

AlexNet1.学习表征1.1缺少的成分：数据1.2缺少的成分：硬件2.AlexNet2.1模型设计2.2激活函数2.3容量控制和预处理3.读取数据集4.训练AlexNetImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks原文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3065386中文翻译：http
緈福的街口·2023-08-25 02:39

Linux 定时任务 crontab 用法学习整理

一、linux版本lsb_release-a二、crontab用法学习2.1，crontab简介linux中crontab命令用于设置周期性被执行的指令，该命令从标准输入设备读取指令，并将其存放于“crontab”文件中，以供之后读取和执行。cron系统调度进程。可以使用它在每天的非高峰负荷时间段运行作业，或在一周或一月中的不同时段运行。cron是系统主要的调度进程，可以在无需人工干预的情况下运行
JAVA·Ｄ·WangJing·2023-08-25 02:59
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