机器学习c++深度学习

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云·2024-08-30 14:20

C++中的引用

C++中的引用定义是inta=10;int&b=a引用相当于别名(alias）它不是一种数据类型，不可以定义引用的指针。也不能定义数组的引用。
飘曳的舟·2024-08-30 14:39

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的
cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。
walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。
walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
shangjg3·2024-08-30 12:10

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。
花千树-010·2024-08-30 12:38

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能
Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

嵌入式学习——4——c++ 结构体+类

1、数据类型基本数据类型：char、int、float、double、string、bool构造数据类型：数组、指针、结构体、共用体、枚举、类2、引用引用就是别名数据类型&引用名=同类型的变量名（&引用符号）inta=10;int&b=a;//b引用a.或者给a取个别名叫b引用的目标一旦指定，就不可以改变数组引用//定义一个数组inta[5]={10,20,30,40,50};//数组指针int(
koka_jerry·2024-08-30 11:32

【自用14.19】C++俄罗斯方块

该系列文章会根据项目的编写步骤来出由于设备问题，暂时出的代码是未进行运行检验的，后期会补上运行后的版本设计消除功能-check函数实现#include//C语言形式的输入输出#include//图形库的头文件#include#include//kbhit()intscore=0;//总分intrank=0;//等级#defineBLOCK_COUNT5#defineBLOCK_WIDTH5#def
.远_·2024-08-30 11:01

C++开发值得推荐的十大高效软件分析工具

GDIView2.5、ProcessExplorer2.6、PrcoessMonitor2.7、APIMonitor2.8、调试器Windbg2.9、反汇编工具IDA2.10、抓包工具Wireshark3、总结C+
dvlinker·2024-08-30 11:01

用C++编写一个简单的服务端和客户端

1.首先执行roscdbeginner_tutorials命令，然后创建src/add_two_ints_server.cpp服务端源码，内容如下：#include"ros/ros.h"#include"beginner_tutorials/AddTwoInts.h"booladd(beginner_tutorials::AddTwoInts::Request&req,beginner_tutor
stxinu·2024-08-30 10:25

设计模式-抽象工厂 abstract_factory

系列文章目录文章目录系列文章目录设计模式-抽象工厂abstract_factoryOverview1.抽象工厂abstract_factory2.在C++中，如何使用抽象工厂模式来创建一个更复杂的产品族
WeSiGJ·2024-08-30 10:51

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP
听忆.·2024-08-30 10:51

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制
听忆.·2024-08-30 10:51

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理
Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

使用C++开发黑神话悟空类似3A如何避免内存泄漏

智能指针：使用C++11或更高版本中的智能指针（如std::unique_ptr、std::shared_ptr和std::weak_ptr）来自动管理内存。这些智能指针在超出作用域时会自动释放它们所管理的内存。RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization）：采用RAII原则，确保资源在对象生命周期结束时被正确释放。这意味着资源的获取和释放与对象的创建和销毁同步
Code apprenticeship·2024-08-30 07:06

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-斗地主之顺子【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路题意理解以及补充利用哈希表求下一张牌利用哈希表统计牌数枚举初始牌的框架计算特定顺子的函数顺子延长以及输出代码pythonjavacpp时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频
闭着眼睛学算法·2024-08-30 07:34

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。
SEU-WYL·2024-08-30 06:29

国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？

MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具，具有强大的自然语言处理和机器学习能力，旨在提供高效、精准的信息检索服务。
百态老人·2024-08-30 04:20

go srs 流媒体服务器_Go语言实现的流媒体服务器开发框架

就一直接触和研究了形形色色的流媒体服务器，从最早的FCS(全称FlashCommunicationServer),后来改名为FMS(全称FlashMediaServer),到Red5(java语言开发)，到CrtmpServer(C+
西风吹浮华·2024-08-30 04:49

手残党福音，一键生成随机颜色：randomColor

randomColor线上github地址：https://github.com/davidmerfield/randomColor目前这个项目已经被移植到了各个常用语言中，例如C#,C++,Go,Haskell
我码玄黄·2024-08-30 04:18

突破编程_C++_设计模式（组合模式）

代码一：以下是一个简单的示例，展示了如何在C++中使用组合模式来构建一个简单的文件系统目录结构。
Qpeterqiufengyi·2024-08-30 04:16

机器学习基础（四）——决策树与随机森林

决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要（二）2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
Bayesian小孙·2024-08-30 03:43

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI（重复只做补充）3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks（1）lightgbm.record_evaluation（2）lig
CXDNW·2024-08-30 03:40

【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)

第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。
艾思科蓝 AiScholar·2024-08-30 03:40

C++迭代器

迭代器标准库容器类型上所有迭代器都允许我们访问容器中的元素，下面的表中列出了容器迭代器支持的所有操作，其中有一个例外：forward_list迭代器不支持递减运算符。迭代器操作说明*iter返回迭代器所指元素的引用iter->member解引用iter并获取该元素的名为member的成员，等价于(*iter).member++iter令iter指向容器中下一个元素--iter令iter指向容器中上
土豆吞噬者·2024-08-30 03:37

机器学习 之 决策树与随机森林的实现

机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。
SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

C++ 设计模式——状态模式

C++设计模式——状态模式C++设计模式——状态模式1.主要组成成分2.逐步构建状态模式1.状态接口定义2.具体状态类实现3.上下文类的实现4.主函数3.状态模式UML图状态模式UML图解析4.状态模式的优点
不是仙人的闲人·2024-08-30 01:29

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。
SEU-WYL·2024-08-30 01:26

【C++ 面试 - 内存管理】每日 3 题（八）

✍个人博客：Pandaconda-CSDN博客专栏地址：http://t.csdnimg.cn/fYaBd专栏简介：在这个专栏中，我将会分享C++面试中常见的面试题给大家~❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏
Pandaconda·2024-08-30 01:52

C++类和对象（上）

C++是基于面向对象的，关注的是对象，将一件事情拆分成不同的对象，靠对象之间的交互完成。打个比方，分别求出长方形、圆形
被二进制支配的打工人·2024-08-30 01:22

（算法）⽐较含退格的字符串————＜栈—模拟＞

C++算法代码：classSolution{public://处理字符串
课堂随笔·2024-08-30 01:52

C++中的const限定符

1简介const，顾名思义代表一个常数。在定义变量时若是以const加以限定，则说明该变量已经被转换为了常量，其字面值无法被改变，否则会报错。定义一个常量的语法如下所示：constintbufSize=512;通过上述语句，我们定义了一个int类型的常量bufSize，其字面值为512，且不能改变。2初始化由于const对象一旦创建后其值就不能被改变，因此在定义const对象的时候必须同时进行初始
Still_Climbing·2024-08-29 23:23

C++ 迭代器

迭代器要访问顺序容器和关联容器中的元素，需要通过“迭代器（iterator）”进行。迭代器是一个变量，相当于容器和操纵容器的算法之间的中介。迭代器可以指向容器中的某个元素，通过迭代器就可以读写它指向的元素。从这一点上看，迭代器和指针类似。迭代器按照定义会分成以下四种：1)正向迭代器，定义方法如下：容器类名::iterator迭代器名;2)常量正向迭代器，定义方法如下：容器类名::const_ite
猿来如此～·2024-08-29 23:46

C++:迭代器

迭代器迭代器是算法和容器的桥梁迭代器用作访问容器中的元素算法不直接操作容器中的数据，而是通过迭代器间接操作算法和容器独立增加新的算法，无需影响容器的实现增加新的容器，原有的算法也能适用输入流迭代器和输出流迭代器输入流迭代器以输入流（如cin）为参数构造可用*(p++)获得下一个输入的元素istream_iterator输出流迭代器构造时需要提供输出流（如cout）可用(*p++)=x将x输出到输出
『魔法猫咪』·2024-08-29 23:45

【C++ 面试 - 内存管理】每日 3 题（九）

✍个人博客：Pandaconda-CSDN博客专栏地址：http://t.csdnimg.cn/fYaBd专栏简介：在这个专栏中，我将会分享C++面试中常见的面试题给大家~❤️如果有收获的话，欢迎点赞收藏
Pandaconda·2024-08-29 23:41

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

ios-数据库-事务

事务通常由高级数据库操纵语言或编程语言（如SQL，C++或Java）书写的用户程序的执行所引起，并用形如begintransaction和endtransaction语句（或函数调用）来界定。
-FIGHTING-·2024-08-29 22:35
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