深入理解深度学习第10页

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。

爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成

高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo

爱研究的小牛·2024-08-29 05:42

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。

玩AI的小胡子·2024-08-29 05:10

突破编程：深入理解C++中的组合模式

突破编程：深入理解C++中的组合模式在C++及众多面向对象编程语言中，设计模式是解决问题的经典方案，它们帮助开发者在面对复杂系统设计时，能够遵循一套经过验证的最佳实践。

hong161688·2024-08-29 04:39

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。

liuxin33445566·2024-08-29 03:59

数据世界的新篇章：精通INSERT INTO数据插入艺术

本文将带领你深入理解INSERTINTO语句的精髓，并通过丰富的代码示例，展示如何运用这一功能将数据准确无误地嵌入到数据库中。

2401_85439108·2024-08-29 02:54

深入理解指针（一）

1.内存和地址1.1内存计算机上CPU在处理数据的时候，需要的数据是在内存中读取的，处理后的数据也会放回到内存中，那这些内存空间是如何高效管理的呢？其实就是把内存划分为一个个的内存单元，每个内存单元的大小取一个字节计算机中常见的单位：bit-比特位1Byte=8bitByte-字节1KB=1024ByteKb1MB=1024KBMB1GB=1024MBGB1TB=1024GBTB1PB=1024T

小白帅的一笔·2024-08-29 02:24

hong161688·2024-08-29 00:07

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

而《深度学习》与OpenCV，作为这一领域的两大重要工具，更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力，探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

2021勇气读书会——《学习的逻辑》打卡（第二百一十天）

深度学习的策略有很多种，思维导图与结构化思维只是其中一个小小的分支而已，而关于学习策略也有更多深

于杰雄·2024-08-28 21:45

什么是计算机视觉？

计算机视觉概述计算机视觉（ComputerVision）又称机器视觉（MachineVision），是一门让机器学会如何去“看”的学科，是深度学习技术的一个重要应用领域，被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景

龙腾AI·2024-08-28 19:30

在STM32上实现嵌入式人工智能应用

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。

嵌入式详谈·2024-08-28 19:30

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

深入理解C语言指针原理——深入底层机制

概述在C语言中，指针是处理内存的核心工具。为了更好地理解指针如何工作，我们需要深入了解指针与底层硬件和操作系统之间的交互方式。本文将探讨指针的底层实现、内存布局、以及它们如何影响程序的行为。内存模型虚拟内存现代操作系统为每个进程提供了独立的虚拟地址空间。这个虚拟地址空间被划分为几个主要部分：代码段（CodeSegment）：包含程序的可执行指令。数据段（DataSegment）：存放已初始化的全局

极客代码·2024-08-28 13:50

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

JDK-bin目录下部分工具用途和使用方法整理

还是读《深入理解Java虚拟机》一书，提到了JDK目录下的很多已有的监控定位Java虚拟机运行状态的工具，好像这方面的资料不多，就连带着其他一些JDK工具一起整理下来。

业松·2024-08-28 11:53

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点，包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0，那如何判断呢？先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识，我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似：其中，θ是模型中的参数的取值，θ’是在θ

MoyiTech·2024-08-28 11:38

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

随着深度学习（DeepLearning）的崛起，机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。

2401_83402415·2024-08-28 10:04

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip

玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系

AGI通用人工智能之禅·2024-08-28 08:21

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

使用Python实现深度学习模型：智能灾害响应与救援机器人

本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人，帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。

Echo_Wish·2024-08-28 05:04

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

Scratch编程乐园：探索数组与列表的魔力

本文将详细介绍Scratch中如何创建和使用数组或列表，并提供示例代码，帮助读者深入理解这一概念

2401_85761003·2024-08-28 05:59

AAAI2021推荐系统论文清单

通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析，发现以下结论：深度学习技术依

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其原理主要基于扩散模型（DiffusionModel）的变体，即潜在扩散模型（LatentDiffusionModel,LDM）。

Covirtue·2024-08-28 03:18

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM

Matlab领域·2024-08-28 02:46

一个全自动病理处理分析工具——CLAM

step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练6.1数据集划分6.2模型训练6.3模型验证6.4热图可视化1.简介CLAM是一种基于深度学习的数据高效

qq_42894217·2024-08-28 02:45

深入理解Java线程池：原理、使用与最佳实践

在现代Java应用程序中，线程池（ThreadPool）是一种非常重要的并发工具，它允许开发者以高效、可控的方式管理并发执行的任务。线程池通过重用线程来减少线程创建和销毁的开销，并限制同时运行的线程数量，从而避免过多的线程竞争系统资源导致的性能问题。本文将深入探讨Java线程池的原理、如何使用以及最佳实践。一、线程池的原理1.1线程池的基本概念线程池是一种基于池化技术的多线程管理机制，它预先创建一

张某布响丸辣·2024-08-28 02:11

深入理解命令模式：设计模式中的行为型模式解析

深入理解命令模式：设计模式中的行为型模式解析1.引言设计模式是软件开发中一种经过实践验证的、解决常见问题的方案。行为型设计模式关注对象间的职责分配和通信方式。

范范0825·2024-08-28 01:33

探索Java设计模式：单例模式

探索Java设计模式：深入理解与实践单例模式在软件开发中，设计模式作为最佳实践的集合，能够帮助我们构建更稳健、可扩展的代码结构。

放码过来_·2024-08-28 00:58

深入探索fs.WriteStream：Node.js文件写入流的全面解析

本文将全面讲解fs.WriteStream的基本概念、使用方法、事件处理以及高级应用，帮助读者深入理解并掌握这一强大的工具。

软考鸭·2024-08-27 20:34

深入解析fs.ReadStream：Node.js中的文件读取流利器

本文将全面讲解fs.ReadStream的基本概念、使用方法、事件处理以及高级应用，帮助读者深入理解并掌握这一强大的工具。

软考鸭·2024-08-27 20:02

基于深度学习的高效模型压缩

基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。

SEU-WYL·2024-08-27 19:58

如何提升PHP开发技能：从初学者到高级开发者的进阶之路

目录1.掌握PHP的基础知识2.理解面向对象编程（OOP）3.深入理解PHP的高级功能4.关注安全性5.学习使用框架6.探索现代开发工具和流程7.关注社

专家大圣·2024-08-27 18:22

深入理解组合模式（Composite Pattern）及其实际应用

引言在软件开发中，我们经常会遇到树形结构的数据，这种结构包含了简单和复杂的对象。组合模式（CompositePattern）通过将对象组织成树形结构来表示部分和整体的层次关系，使得客户端对单个对象和组合对象的使用具有一致性。本篇文章将详细介绍组合模式的概念、应用场景、优缺点，并通过Java代码示例展示组合模式的实际应用。1.什么是组合模式？组合模式是一种结构型设计模式，它允许你将对象组合成树形结构

捕风捉你·2024-08-27 18:21

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069

海棠如醉·2024-08-27 15:00

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。

好好学仿真·2024-08-27 12:11

想要深入理解C语言，这些点你必须知道

c语言在线书籍：54笨鸟程序员工具整合网站：编程网##C程序概述###一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分1.栈区（stack）：由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。2.堆区（heap）：一般由程序员分配释放，若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收。注意它与数据结构中的堆是两回事，链表的数据空间必须采用堆存储分配策。3.全局区（

瓦力是公民·2024-08-27 11:01

基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-27 10:57

数据结构——线性链表/单链表设计

目录深入理解和设计：结构体设计初始化插入——头插插入——尾插插入——按位置插删除——头删删除——尾删删除——按位置删删除——按值删判空查找获取有效个数清空销毁1——使用头结点销毁2——不使用头结点打印测试用例

WLin.·2024-08-27 09:24

基于深度学习的手势识别系统

基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计

毕设宇航·2024-08-27 09:53

容器化的最佳实践：阿里内部出品，Docker+K8S实战文档

只有实践了才能对其有深入理解，所谓“纸上得来终觉浅，绝知此事要

AGI大模型阿南·2024-08-27 06:20

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同，强化学习并不依赖于已标注的数据集，而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点：基于试错学习：强化学习中的智能体通过与环境的互动，不断尝试不同的行动

Linductor·2024-08-27 06:32

深度学习学习经验——什么是深度学习

什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。

Linductor·2024-08-27 06:02

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