机器&深度初识第24页

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

深入理解：一次网络请求的全过程解析

一、DNS解析：从域名到IP地址输入URL：用户在浏览器或应用中输入URL（如www.example.com）。DNS查询：浏览器首先检查本地缓存中是否有该域名对应的IP地址。

小于负无穷·2024-09-04 07:50

react 中three.js 模型渲染

npminstallthreeimport*asTHREEfrom"three";import{GLTFLoader}from"three/examples/jsm/loaders/GLTFLoader.js

Mr_wuying·2024-09-04 07:17

使用docker调试odoo

以下是设置和配置DevContainer以在Docker环境中单步调试Odoo系统的步骤：###步骤1:准备Docker环境确保你的机器上安装了Docker和VSCode。

JackyBeauty·2024-09-04 07:46

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

成长日志第65天

图片发自App千年敦煌的表演很震撼，眼睛几度曾湿润，每一个人故事的演绎，每一个朝代的事事变迁，都异常的感慨，这第二次的到来总算深度的了解了这极具深厚的远古文明，一瞬间即永远！

果惠静心·2024-09-04 06:46

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

计算机组成原理01

第一章计算机系统概述1.1本章大纲要求与核心考点1.1.1大纲内容(一)计算机系统层次结构计算机系统的基本组成计算机硬件的基本结构计算机软件和硬件的关系计算机系统的工作原理“存储程序"工作方式，高级语言程序与机器语言程序之间的转换

XXXJessie·2024-09-04 05:04

前端跨域问题详解与解决方案指南

主机（Host）：例如，www.example.com和a

ZhaiMou·2024-09-04 05:02

使用PyInstaller将Flask应用打包成.exe文件

在开发完一个FlaskWeb应用后，有时我们可能希望将其打包成一个独立的可执行文件，以便于在没有Python环境的机器上运行。

我爱喝伊利·2024-09-04 05:02

NLP中的词向量及其应用

https://www.toutiao.com/a6643219722961682947/2019-01-0611:25:24词向量基本上是一种单词表示形式，它将人类对语言的理解与机器的理解连接起来。

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

dxf转pdf linux,通过dxflib库读取DXF文件

*/Test_CreationClass::Test_CreationClass(){}/@@***Sampleimplementationofthemethodwhichhandleslayers.

TG2.0·2024-09-04 04:55

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元（TLU）（见图1.4），有时也被称为线性阈值元（LTU）。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值，而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联，TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数，并输出结果：上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

一脚踩着钢铁的垃圾

我脑海里停留着，一条路绵延千里，一座厂拔地而起，隆隆的机器，高高的烟囱，烟囱

啾啾之声·2024-09-04 03:22

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

实现一个强化学习机器人涉及多个步骤，包括定义环境、状态和动作，选择适当的强化学习算法，并训练模型。

杰哥在此·2024-09-04 03:21

2023-01-17

昨晚换驾驶证回来有很多感想感叹，长篇大论写了起来，可能一天太忙太累了，特别是下午换驾驶证进行机器体检时人太多，站着排队，排了一两个小时，我又穿着带点跟的鞋，有

体验者旁观者·2024-09-04 03:43

K近邻(KNN)算法详解及Python实现

KNN依然是一种监督学习算法KNN（KNearestNeighbors,K近邻）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训

天明豆豆·2024-09-04 03:23

域名反查IP多种方式

以下是几种常用的域名反查IP的方法：使用ping命令：在命令行中输入“ping域名”，例如“pingwww.example.com”。系统会返回该域名对应的IP地址。

挖数据·2024-09-04 03:48

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。

一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

敬畏生命，珍爱生命

时间就是生命地震发生后云南消防救援多方力量星夜兼程，赶赴震区搜救被困人员、排危除险转移、疏散、安置群众搭建帐篷、抢救生活物资7.4级地震5月22日02时04分在青海果洛州玛多县(北纬34.59度，东经98.34度)发生7.4级地震，震源深度

人淡如菊chen·2024-09-04 02:27

算法学习-2024.8.16

深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

Docker深度探索：精通容器化的未来技术

Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的容器，然后可以在几乎任何支持Docker的机器上运行。

疾风终究没有归途·2024-09-04 01:11

解锁.NET安全奥秘：敏感数据加密与哈希的深度揭秘

在.NET应用中保护敏感数据：加密与哈希的深入探讨随着数字化时代的不断发展，数据安全已经成为企业和开发者面临的首要挑战之一。在.NET应用程序中，保护敏感数据不被未授权访问、篡改或泄露至关重要。为此，加密与哈希技术被广泛应用，以确保数据的机密性、完整性和安全性。本文将详细探讨如何在.NET应用中使用加密与哈希技术保护敏感数据，从基础概念到实际操作，让读者能够深入理解并应用这些技术。1.基本概念1.

孟章豪·2024-09-04 01:39

深度学习100问54:什么是自动图像描述

嘿，你知道自动图像描述吗？这可是个超神奇的魔法哦！想象一下，计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时，就会仔细观察图片里的各种东西，比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢，它会发挥自己的聪明才智，把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢！比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容，让他们也能感受到图像的

不断持续学习ing·2024-09-04 01:09

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。

凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

跛鳖千里///Hi式复盘day54/365

就像一部老机器，长久的不用，突然开始让它加速运转，机器可不得

陈冰蓉·2024-09-04 00:35

架构基础 -- Web框架之FastAPI

由SebastiánRamírez在2018年发布，FastAPI的设计目标是尽可能高效地开发API，特别适用于需要高性能的应用，如微服务架构、实时数据处理和机器学习应用。Fas

sz66cm·2024-09-04 00:35

去博物馆

他没有参观，反而是拿出了机器人玩，吸引了一些小朋友（有些是儿子拉着吸引的，哈哈）。刚开始有些大孩子，后来有一个四岁的孩子跟他一起玩了很久。

细姐姐·2024-09-04 00:51

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

Python编码系列—Python中的安全密码存储与验证：实战指南

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。

学步_技术·2024-09-04 00:32

定制静物商品背景及自定义抠图

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个

Enougme·2024-09-04 00:00

大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：数据安全深度剖析与未来展望

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

青云交·2024-09-03 23:00

NDT算法

上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法，其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法，本次博客学习NDT算法的源码。

Joeybee·2024-09-03 23:29

JAVA Web学习(22)___第16章Hibernate技术

第16章Hibernate技术16.1初识Hibernate16.1.1理解ORM原理16.1.2Hibernate简介Hibernate是一款免费开源的持久层框架，它对JDBC进行了轻量级的对象封装，

岁月静好浅笑安然·2024-09-03 23:54

将泛型和函数式编程结合，竟然会让代码这么优雅！

但这种方式却太表象了，没有灵魂和深度，过去的那些日子，我感觉自己的编程水平也就限于把重复的代码抽一抽，（如下图所示一样），甚至觉得代码优化不就是这样吗，这样的状态一直维持很久。

程序员蜗牛g·2024-09-03 22:23

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。

SEU-WYL·2024-09-03 22:22

2023-11-13

小陈的妈妈终于辞职开始单干了，其实单干也就像干个体，自己多买几台机器，叫几个人来帮忙干活而已。小陈妈妈更忙了，不仅像以前那样早出晚归，有时喉咙还哑哑的。小陈很心疼，反过来，对老爸更加讨厌了。

门前水杉·2024-09-03 22:27

日新录（6月27日晴）

大峡谷总长446公里，平均深度有1200米，最深处2000米，宽度从0.5公里至29公里不等，是世界上罕见的地质奇观之一。科罗拉多高原抬升时，科罗拉多河及其支流切

天行健君马甲·2024-09-03 21:28

深入理解DDQN

深入理解DDQN1.引言双深度Q网络（DoubleDeepQ-Network，DDQN）是对原始DQN算法的一个重要改进。本文将帮助你深入理解DDQN的核心概念，并通过一个生动的例子来阐释其工作原理。

AI-星辰·2024-09-03 21:46

JAVA与Python谁更适合后端？

Java是一种编译型语言，通过即时编译器将代码转换为机器码执行，因此执行速度较快。Java在处理大量数据和高并发请求时表现出色，具有强大的扩展性，可以使用多线程和分布式计算等技术实现高并发。

纵然间·2024-09-03 21:13

2018年10月25 星期四 204天

昨晚儿子上机器人课，六点才下课，我和小宝五点四十从家出发接哥哥，快到学校时前面有一辆双层大巴士，快到校门口时这辆车停了下来，前面交通堵塞了，停了好多车，我看着侧面缝隙很宽。

爱你的贝贝·2024-09-03 21:06

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