深度学习项目实践——qq聊天机器人（transformer）（二）配置环境与部署上一节我们讲解了qq聊天的原理和qq机器人的框架以及运行流程，这一节我们来讲怎么配置环境，部署qq机器人。

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大部分的深度学习就是在不断的调整超参数，或者在决定网络架构，改变学习率等等。

2、deep_ocr_workflow在深度学习中，只有一篇例子关于OCR就是这一篇，文中介绍了深度OCR模型的建立与使用（如果使用过计量模型的可以较好理解，就是建立模型→设置参数→导入图片→进

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目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的

Armv9.2架构【目录】Armv8/Armv9付费专栏中华人民共和国密码行业标准-各类标准文档下载一文帮你梳理ARM基础概念ARMVSX86处理器构架一文读懂arm架构-从入门到精通armv8/armv9MMU深度学习多核多

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YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better

文章摘要：'''1.torch模块，是一个开源的深度学习框架，主要用于构建和训练神经网络。

文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层

深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务，但是二者侧重点有所不同。

目录前言应用前景国内外研究现状点云特征提取算法研究现状点云配准算法研究现状相关理论基础2.1深度学习2.1.1深度学习概述2.1.2自编码器2.1.3稀疏编码2.1.4受限玻尔兹曼机2.2多层感知机2.2.1

在3D无序抓取中，深度学习算法的应用极大地提升了系统的识别精度和效率。

Keras-OCR：高效且易用的深度学习OCR库keras-ocrApackagedandflexibleversionoftheCRAFTtextdetectorandKerasCRNNrecognitionmodel

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ApsaraClouder大数据专项技能认证：使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别本认证系统的介绍了深度学习的一些基础知识，以及Tensorflow的工作原理。

TensorFlow介绍与使用1.前言在人工智能领域的快速发展中，深度学习框架的选择至关重要。TensorFlow以其灵活性和强大的社区支持，成为了许多研究者和开发者的首选。

引言TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的开源机器学习库，用于各种复杂的数学计算，特别是涉及深度学习的计算。它提供了大量工具和资源，用于构建和训练机器学习模型。

1.LDConv介绍1.1摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。

【Python报错】成功解决ValueError:allinputarraysmusthavethesameshape在Python编程中，尤其是在使用NumPy、Pandas或进行机器学习、深度学习等数据处理和模型训练时

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【算法介绍】基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案，旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。

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Ilya曾在Transformer论文发表前一个月表示深度学习已进入瓶颈期英特尔错失OpenAI投资机会，在AI竞争中陷入困境GPT-4o新版本上线，降价之外还有性能提升宇树科技开源人形机器人远程操作项目好莱坞因人工智能应用产生分歧奥特曼暗示

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  一、引言  近年来，随着人工智能技术的飞速发展，我们见证了从简单算法到复杂深度学习模型的演进。

年7月18日华为上研院培训笔记记录，感觉老师讲的还是很不错的昇腾AscendC算子开发学习笔记昇腾处理器的常用算子库核心融合算子库：核心融合算子库是华为昇腾AI处理器提供的基本算子库，包含了各种常用的深度学习算子

在深度学习中，归一化和批量归一化是两种常用的技术，它们有助于提高模型的训练效率和性能。

众所周知，Python凭借其众多的第三方模块，近年来被数据分析、机器学习、深度学习等爱好者所喜爱，最主要的是Python还是开源的。另一方面，MATLAB因其在仿真方面的独特优势也被众多人追捧。

起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构，优化了矩阵运算和并行处理。

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Python深度学习-环境(PythonDeepLearning-Environment)Inthischapter,wewilllearnabouttheenvironmentsetupforPythonDeepLearning.Wehavetoinstallthefollowingsoftwareformakingdeeplearningalgorithms

问题在将图像输入到深度学习网络之前，一般先对图像进行预处理，即图像归一化，为什么需要这么做呢？

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1线性回归回归（regression）指能为一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。1.1线性模型线性假设是指目标可以表示为特征的加权和，以房价和面积、房龄为例，可以有下面的式子：w称为权重（weight）b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）给定一个数据集，我们的目标是寻找模型的权重和偏置，使得根据模型做出的预测大体符合数据里的真实价格。1.2损失函数在我

以前只是一种浅表性的了解，这次参与了两门课程的深度学习，对新网师的标准和专业化程度认识更加深刻。由此对新网师和新教育实验心生一种敬意。

1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的，是动量的意思。动量不是速度和学习率，应该说是类似于加速度。AdaGrad（适应性梯度算法）适应性梯度算法的特点在于：独立地调整每一个参数的学习率。在S

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深度学习的起源在机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示（LocalRepresentation）和分布式表示（DistributedRepresentation）。

本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章：第R3周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）作者：[K同学啊]任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

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嘿，你知道吗？在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。但如果一下子把整个宝箱抬起来去训练模型，那可就太累啦，而且可能还会把电脑累趴下。这时候，mini-batch就闪亮登场啦！它从大宝箱里挑出一小部分宝贝，组成一个小魔法包。这个小魔法包有啥用呢？首先呀，它让计算变得轻松多啦！就好比你不用一次性搬起

它处理3D数据的各种应用，包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量