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pdf怎么转换成word？解锁 PDF 转 Word 的高效转换方法，轻松搞定的实用指南

PDF转换成Word的简易指南在日常的工作和学习中，我们经常需要将PDF文件转换为Word文档，以便于编辑和修改。今天，我将为大家介绍一个简单的方法，利用小白工具网站，轻松实现PDF到Word的转换。

hello_simon·2025-03-14 17:29

Linux内核课程学习心得

course/USTC-1000029000不知不觉，八周课程一晃而过，回想起当初选择这门课到学习完最后一个课件，也是一个习惯的养成了，到现在我倒是习惯性地在周五和周日上一下课程主页，不过在这八周的线上课程学习中

萝卜cherish·2025-03-14 15:09

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

机制与LSTM结合LSTM-Attention模型实现TeacherForcing技术与应用Prophet基准模型对比多步预测的滚动验证方法综合实战：股票价格预测1.时间序列预测概述时间序列预测是机器学习中的一个

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

深度学习中的异构特征介绍

深度学习，特别是现在的大模型，数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。这些特征没有一个明确的结构来描述它们之间的关系，这些特征的多样性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战。这些特征包括：高基数ids：每个实体的唯一标识。交叉特征：两个或多个特征之间的组合关系。计数特征：某个特征出现的次数。比例特征：某个特征在整体中的占比。异构特

赫连达·2025-03-13 13:08

图像识别技术与应用

工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

yuanpan·2025-03-13 10:46

机器学习专栏博文汇总

过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战：遗传算法机器学习基础：什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法

python游乐园·2025-03-13 02:09

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

巷955·2025-03-12 21:38

Java过滤器

BWH_Steven的碎碎念javaweb体系只剩ajax和json加maven的讲解了，这段时间我会开始推送算法与数据结构结构的文章，从他们的入门知识到一些很实用的算法了解，亦或我们在java学习中留下的坑

淋风沐雨·2025-03-12 14:55

算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解

在算法学习中，广度优先搜索（BFS）适用于解决最短路径问题、状态转换问题等。深度优先搜索（DFS）适合路径搜索等问题。

修己xj·2025-03-12 11:39

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节：如何看待Java上层技术与JVM？

「JVM与Java体系架构」章节的整体目录从现在开始我们就要正式步入第一章——JVM和Java体系结构的学习中了，首先我们看一下这一章要讲授的主要内容都有哪些。

李阿昀·2025-03-12 03:31

今日学习之 Java TCP通信技术与群聊程序开发

在今天的Java学习中，我深入探索了TCP通信技术，并将其应用于群聊程序的开发，同时了解了TCP通信的BS架构。以下是我的学习总结与技术分享。

java修仙传·2025-03-12 01:46

《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

因为TA已经掌握了乐理知识、节奏感和手指灵活性，这些都可以迁移到新乐器的学习中。这正是迁移学习（TransferLearning）的核心思想——将已掌握的知识迁移到新任务中。

机器学习司猫白·2025-03-12 01:46

机器学习中的谱方法（Spectral Methods）与核方法（Kernel Methods）

文章目录机器学习中的谱方法（SpectralMethods）与核方法（KernelMethods）1.谱方法（SpectralMethods）核心思想关键技术示例：谱聚类2.核方法（KernelMethods

Cachel wood·2025-03-12 01:44

Python 在深度学习中的应用

本文将详细介绍Python在深度学习中的应用，包括深度学习的基础概念、Python深度学习库和框架、实际案例。

2501_90435375·2025-03-12 00:38

【二分算法】-- 三种二分模板总结

文章目录1.特点2.学习中的侧重点2.1算法原理2.2模板2.2.1朴素二分模板（easy-->有局限）2.2.2查找左边界的二分模板2.2.3查找右边界的二分模板1.特点二分算法是最恶心，细节最多，最容易写出死循环的算法

雨雨雨雨点子·2025-03-11 17:07

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

1.什么是决策树？决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树，并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。

肆——·2025-03-10 15:17

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

ActionChunking模仿学习中，compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

核函数及其常见类型

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文核心概念核函数（KernelFunction）是机器学习中处理非线性可分数据的关键工具。

Shockang·2025-03-09 23:49

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

C语言数据结构：链表的操作实现

在链表的学习中（个人觉得）我们需要注意的几点：1、结点类型声明的格式，指针域不可以使用别名取声明，2、指针域的熟悉，要懂得L->next的含义，看到后知道其内容是什么意思。

晨曦学习日记·2025-03-09 17:54

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。

Y1nhl·2025-03-09 12:45

tensorflow keras 报错：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何

研志必有功·2025-03-09 06:26

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

从概念上讲，课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想，将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩，使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心，通过精心设计

·2025-03-08 23:52

任务14：RunTime类的基本介绍和使用

文章目录一、任务目标二、任务分解三、参考资料一、任务目标在之前的学习中，我们大多数时间用的是挂载脚本来实现一个特定的功能或者效果，那么如果有大量相同的组件需要同一种功能或效果的时候怎么办呢？

じ☆ve撒哈拉·2025-03-08 23:22

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的应用与代码实现

本文将结合代码实现，深入探讨DeepSeek在个性化学习中的应用。一、个性化学习系统：从数据到定制化内容个性化学习的核心在于根据学生的学习行为数据，生成定制化的学习内容。D

Evaporator Core·2025-03-08 21:30

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

深度学习中的目标检测技术，如YOLOv5，能够帮助实现精准的农田监测，提供自动化的解决方案。在这篇博客中，我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测，如何使用图形用户界

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

在深度学习中，处理大规模数据集通常面临以下挑战：数据集太大，无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库

彬彬侠·2025-03-08 15:28

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。五维矩阵：通常表示一个视频批量（批量大小*时间*宽*高*通道）。

帅维维·2025-03-08 11:01

机器学习入门知识

二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展

十五境剑修·2025-03-08 09:33

深度学习笔记——基础部分

深度学习和机器学习的区别：在机器学习中，特征提取通常需要人工设计和选择，依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中，特征提取是自动进行的，通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理

肆——·2025-03-07 23:45

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据，导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分：idea基于模型无关元学习（MAML）框架，提出个性化联邦学习问题的新公式

还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。然而，即使抛开令人眼花缭乱的术语（比如sgd、ada、moment、adam）不谈，即使最简单的“梯度”本身，也值得讨论一下。

Humingway·2025-03-06 22:15

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的创新应用与代码实现

本文将结合代码实现，深入探讨DeepSeek在个性化学习中的应用。一、个性化学习路径：从数据到洞察个性化学习的核心在于根据学生的学习数据，生成定制化的学习路径。DeepSeek通过深度学习算

Evaporator Core·2025-03-06 18:07

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

背景深度学习的概念与发展历程：深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一类方法，源于

与光同尘大道至简·2025-03-05 23:59

探秘Mixup：数据增强的新利器

mixupImplementationofthemixuptrainingmethod项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mixup项目简介是一个由HongyiZhang开发的Python库，它实现了机器学习中的数据增强策略

荣正青·2025-03-05 10:42

pytest的bug

在pytest框架学习中无意发现一个bug,在写case时候，如果有两个case.py文件，第一个test_log.py,第二个test_show.py文件，那么如果我使用了多行注释把test_show.py

XuMeng_first·2025-03-05 05:06

似然函数与极大似然估计

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.似然函数：直观理解与数学定义核心概念似然函数是机器学习中参数估计的基石，它从数据与模型之间的关系出发，提供了一种优化参数的数学框架。

Shockang·2025-03-05 05:31

Word转换为PDF后图片失真的解决办法

转换为PDF后图片失真的解决办法word转换为pdf后图片失真的解决办法项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/a2746简介在日常工作和学习中

尚多伶Molly·2025-03-05 00:52

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

设计模式学习--观察者模式(Observer Pattern)

下午15:28设计模式学习中学习者：小巫什么是观察者模式？定义了对象之间的一对多依赖，这样一来，当一个对象改变状态时，它的所有依赖者都会收到通知并自动更新。怎么设计一个观察者模式的程序？

小巫技术博客·2025-03-04 18:31

机器学习--特征选择

一、方法介绍（一）定义在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集，使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。

Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法

HP-Succinum·2025-03-04 05:24

ES: 机器学习、专家系统、控制系统的数学映射

一、基本定义1.机器学习维基定义：机器学习有下面几种定义：“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。

wishchin·2025-03-04 04:47

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