它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。下面

自然语言处理（NLP）情感分析：深度学习模型如循环神经网络（RNN）和Transformer等已被广泛用于情感分析任务，例如识别文本中的情感倾向或情感类别。

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据进行训练，从而使机器能够学到复杂的

它通过模拟人类大脑的神经网络结构，让机器具备了强大的学习和推理能力。随着计算资源的不断提升和算法的不断优化，深度学习已经在许多领域取得了令人瞩目的成就，为人类生活带来了极大的便利。深度学

见：概念——概率偏见：行为经济学家把人类自以为的概率称为心理概率。而心理概率和客观概率不吻合的现象，叫概率偏见。其来源有的是以偏概全，有的是易得性偏差，有的是先入为主的偏差。

完成从校服到婚纱的过渡之所以吸引人，是因为这是小概率事件，横亘在小情侣眼前的，是巨大的现实落差。可能是因为两人有不同的目标，工作和生活不能在一起

生活是概率统计，漏网之鱼不过是传奇，是奇迹。我们35岁做什么，我们的孩子到了35岁便做什么。锁定一个卖点循环。锁定了，便不要变。不要以为人生很长。从大学出来，我们不是22便是23。

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1SFLA的基本原理4.2神经网络优化5.完整程序1.程序功能描述基于SFLA算法的神经网络优化。

近年来，随着大模型、多模态等技术的发展，人工智能技术在各个领域的重要性与日俱增，其攻击面和安全影响也在不断扩大，负责处理大量数据和复杂计算的NPU（嵌入式神经网络处理器）成为智能设备中不可或缺的一部分，

今天有位朋友在群里求助，说是发现网上有个视频，文字完全照搬自己的，问要不要维权，怎么维权？按照他所说的情况，我觉得是必须要去维权的！虽然对方和原创者发布的手段不一样，一个是文字，一个是视频，但是他视频文字完全照搬别人的，已经侵犯了原作者的著作权！解决这个问题，有两种方式：一种是私了，一种是正规维权。私了就是私下里自己解决，你可以给对方账号发私信，告知他的侵权行为已被原创者发现，叫他删除。但是这种做

文章目录前言1、指数衰减2、固定步长衰减3、多步长衰减4、余弦退火衰减5、自适应学习率衰减6、自定义函数实现学习率调整：不同层不同的学习率前言在训练神经网络时，如果学习率过大，优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛

文章目录前言1、Embedding的本质（1）机器学习中的Embedding（2）NLP中的Embedding2、Embedding的原理（1）ImageEmbedding（图像嵌入）（2）WordEmbedding（词嵌入）3、Embedding的应用（1）Embedding+推荐系统（2）Embedding+大模型前言本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embeddin

1目标检测科学家和工程师经常需要知道是否存在特定的物体或条件。例如，地球物理学家在地球上探索石油，医生检查病人是否有疾病，天文学家在宇宙中寻找外星智慧，等等。这些问题通常涉及将采集的数据与阈值进行比较。如果超过阈值，则视为存在目标（所寻求的对象或条件）。例如，假设发明了一种用于检测人类癌症的设备。该设备在患者身上挥舞，视频屏幕上会弹出一个介于0和30之间的数字。低数字对应于健康受试者，而高数字表示

比如，身高、体重指数、腰臀围等一般检查，可以让我们知道自己是否超重、肥胖以及患上“三高”等疾病的概率；血液常规检查，可以反映出是否贫血、是否患有血液系统疾病等；血压、血脂、血糖、心电图、脑电图等检查，

MemoryWallinNeuralNetworkInference神经网络推理的瓶颈在于访存带宽，通常无法发挥出加速器的全部算力。

1.要求设计一款信道与信息率失真函数计算系统，要求如下：系统能够通过输入的转移概率矩阵计算对称以及非对称离散无记忆信道的信道容量系统能够通过输入的概率分布以及失真矩阵来计算与信息率失真函数有关的相关参数

相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候，我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测序列数据的重要模型。

以下内容来自ChatGPT，科技改变生活CumulativeDistributionFunction(CDF)（累积分布函数）和ProbabilityDensityFunction(PDF)（概率密度函数

出发之前没有足够的信心，因为招聘信息上，自己还有很多不完美的地方，但是还是来到了这个公司的面试现场，场面可以说是一呼百应，人山人海，听说求职成功的概率只有0.5%。面试一共是4天，杨某排在了第3天

要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。

神经网络结构搜索(NAS)更多内容，请关注：github：https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git一、引言神经网络架构搜索（NAS）是一种自动搜索最优神经网络架构的方法

提出了一个新的简单网络架构——transformer，仅仅是基于注意力机制，完全免去递推和卷积，使得神经网络训练地速度极大地提高。

，canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件

本文提出了一种轻量级且高效的概率字节定向模型（PBOM），以捕获来自试验历史的字节级变异策略，并因此有效地触发独特路径和崩溃。本文还提出了一种新的历史

绝非危言耸听疫情若得不到控制全球粮食危机是大概率事件近日，新冠肺炎疫情蔓延全球，引发各国恐慌性囤积食品。为了保障粮食供应充足，各国也是拼了——不少国家启动国家库存计划，增加粮食储备；一些粮

开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？让高冷的不再高冷，让神秘的不再神秘！不要怕它，伙计们，咱们以这个小系列文章零基础入门。（这个系列的文章仅需要您稍微听说过一点点编程语言即可，比如Python）如果是对IT这个产业了解不深的小伙伴，可以先快速浏览一下我的这两篇文章

如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke

锁策略乐观锁和悲观锁轻量级锁和重量级锁自旋锁和挂起等待锁普通互斥锁和读写锁公平锁和非公平锁可重入锁和不可重入锁乐观锁和悲观锁这是两种不同的锁的实现方式乐观锁：在加锁之前，预估当前出现锁冲突的概率不大，因此在进行加锁的时候就不会做太多的工作加锁过程做的事情比较少

1、GreedyDecodingGreedyDecoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出，直到生成结束。在贪婪解码中，生成模型根据输入序列，逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和

SwinTransformer可以说是批着Transformer外表的卷积神经网络。具体的架构如下图所示：首先我们得到一张224*224*3的图片。通过分成4*4的patch，变成了56*56*48。

动力学2.2实现Langevin采样函数3.利用对比散度训练小结系列链接0.前言能量模型(Energy-basedModel,EBM)是一类常见的生成模型，其借鉴了物理系统建模的一个关键思想，即事件的概率可以用玻尔兹曼分布来表示

扩散模型原理+代码解析一、数学基础1.1一般的条件概率形式1.2马尔可夫链条件概率形式1.3先验概率和后验概率1.4重参数化技巧1.5KL散度公式二、扩散模型的整体逻辑（以DDPM为例）2.1Diffusion

图片发自App从概率学的角度来说，我这一辈子大概能遇到200万人，能与3000人相识，能与30人深知。若把生活比作一本长久连载的史诗巨作亦是一座戏台，那谁是你的观众，谁又只是你匆匆的过客？

（今天胃不太舒服所以没写文，所以找了一篇之前写的小段落）高二的时候就开始关注概率论这个公众号，当时迫于年龄没法参加一周cp活动，就通过一些深夜活动结识了来自全国各地的朋友，从他们的口中得知了大千世界的各种故事

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。

污点的概念所谓的污点，就是给k8s集群中的节点设置的污点，通过设置污点，来规划资源创建时所在的节点；污点的类型解释说明PreferNoshedule节点设置这个五点类型后；表示，该节点接受调度，但是会降低调度的概率

由于深度神经网络基于线性函数和激活函数，不能完全模拟人脑思维，也许这是瓶颈。在人类思维中，我们能够处理模糊的概念，例如对于一只动物是否属于“狗”的判断，我们可以接受一定程度上的模糊性。

原理计算累计直方图将累计直方图进行区间转换在累计直方图中，概率相近的原始值，会被处理为相同的值最初的像素点都在0-7之间，最后我们

虽然我们遇见的概率可能会是一个无法形容的数字分之一，但不早不晚，一切都刚刚好就好…

（备注里面是对的）下图为AXU3EGB开发板用户手册相关内容至于为什么要提出来，因为很多人看原理图设计时大概率会先看

如何理解神经网络结构？

深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

它由Facebook的人工智能研究团队开发并维护，提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度神经网络模型。PyTorch使用动态计算图的概念，允许用户在运行时动态地定义、修改和调试计算图。

深度学习的基本原理和算法方向二：深度学习的应用实例方向三：深度学习的挑战和未来发展方向方向四：深度学习与机器学习的关系方向五：深度学习与人类的智能交互结语我的其他博客前言深度学习作为人工智能领域的重要分支，通过模拟人类大脑神经网络的学习过程

独立过程和独立增量过程1、独立过程（IndependentProcess）2、独立增量过程（IndependentIncrementProcess）二、正态过程（高斯过程）1、正态过程的定义编辑2、正态过程的概率分布三