深入理解深度学习

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。
kkkkk021106·2024-08-27 06:01

深度学习--RNN以及RNN的延伸

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构，捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络（如全连接网络）不同，它具备一种时间维度上的“
Ambition_LAO·2024-08-27 06:31

单个像素的威胁：微小的变化如何欺骗深度学习系统

深度学习（DL）是人工智能（AI）的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务，这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心，例如医疗诊断和自动驾驶汽车。
FreeBuf-·2024-08-27 06:30

深入理解防抖（Debounce）：提升网页性能的关键技术

深入理解防抖（Debounce）：提升网页性能的关键技术什么是防抖？防抖（Debounce）是一种重要的前端技术，用于控制函数的执行频率。
正小安·2024-08-27 05:27

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall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·2024-08-26 23:25

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。
shiming8879·2024-08-26 23:23

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一：技术解析技术架构：Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

区分 指针数组和数组指针

深入理解C语言中的指针概念在C语言的世界里，指针是一把双刃剑，它既强大又容易让人混淆。以上及以下的人机话就不多说了，我们直接把某某指针
嵌入式_阿源·2024-08-26 22:20

深入理解HTML中的script defer属性

在Web开发中，标签用于在HTML文档中嵌入或引用JavaScript代码。为了提升页面加载性能，开发者通常会采用一些策略来优化脚本的加载和执行方式。其中，defer属性就是一个经常被用来改善页面加载性能的重要属性。本文将深入探讨defer属性的工作原理、使用场景以及它如何帮助提升Web应用的性能。一、defer属性的基本概念defer属性是一个布尔属性，用于指示浏览器应该延迟执行脚本，直到文档完
软考鸭·2024-08-26 22:14

深入理解对象

1.工厂模式/***工厂模式*优点：可以批量创建实例*缺点：无法区分种类，所有构造函数*/varsay=function(){console.log(this.name);}vara=10;functionPerson(name,age,gender){return{name:name,age:age,gender:gender,sayName:say,}}varp1=Person('张三',12
阴险的耕耘机·2024-08-26 22:12

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism
Linductor·2024-08-26 19:44

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通·2024-08-26 17:04

全局单身汉：深入理解 Python 中的单例对象

文章目录参考描述单例对象单例对象单例对象的优缺点单例对象的优点单例对象的缺点单例对象的应用场景实现单例对象的多种方式Python与单例对象铺垫id()关键字is相等运算符基本数据类型与单例对象基本数据类型关联单例对象的特点进程隔离全局访问参考项目描述搜索引擎Google、BingPython官方文档描述项目描述Python解释器3.10.6单例对象单例对象在Python中，单例对象是一种设计模式，
BinaryMoon·2024-08-26 17:33

什么是LLM，主要用途有哪些，在应用中有哪些优势和局限性？

2.技术突破：深度学习架构：LLM基于先进的深度学习技
好好学习的不知名程序员·2024-08-26 16:59

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。
零 度°·2024-08-26 14:13

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能

vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型
计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

我的程序员读书路

CLRviaC#(第三版)你必须知道的.NET(第二版)编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言代码整洁之道重构:改善既有代码的设计数据结构与算法：C#语言描述程序员修炼之道:从小工到专家编程珠玑(第2版)深入理解计算机系统
weixin_30416497·2024-08-26 12:02

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
moyao_miao·2024-08-26 11:21

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

基于深度学习的环境数据分析

基于深度学习的环境数据分析利用深度学习技术处理和分析大量复杂的环境数据，以揭示隐藏的模式、趋势和关系，进而支持环境监测、管理和决策。
SEU-WYL·2024-08-26 08:05

网络延迟：深入理解、测量与优化的艺术

标题：网络延迟：深入理解、测量与优化的艺术在数字时代，网络延迟（Latency）是衡量网络性能的关键指标之一，它直接影响到用户的在线体验。网络延迟指的是数据包从源头到目的地所需的时间。
2401_85761762·2024-08-26 08:34

在sklearn中如何实现参数网格搜索（GridSearch）？

深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索（GridSearch）引言在机器学习模型的开发过程中，超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。
2401_85761762·2024-08-26 08:34

蓝易云 - 深入理解Java序列化接口及其实现机制

Java序列化是一个框架，它允许将对象状态转换为字节流，从而可以将其持久化到硬盘上或通过网络传输到另一个网络节点。当其他程序获取了这个字节流，它可以反序列化为原来的对象。这个机制使得在JVM（Java虚拟机）之间移动对象成为可能。序列化接口Java中，序列化通过实现java.io.Serializable接口来启用。这是一个标记接口（不含方法），用于启用序列化功能而无需实现任何方法。只是表明类的对
蓝易云·2024-08-26 07:02

小琳AI课堂：AIGC

首先，我们要明白，AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章，它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。
小琳ai·2024-08-26 07:59

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

AI的关键技术包括机器学习、深度学习和自然语
小琳ai·2024-08-26 07:58

基于深度学习的生产流程自动化

基于深度学习的生产流程自动化是一种将深度学习技术应用于工业生产流程中，以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。
SEU-WYL·2024-08-26 07:58

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

网络配置管理：自动化的艺术与实践

本文将详细探讨网络配置管理的概念、重要性以及实现方法，并提供实际代码示例，帮助读者深入理解并应用网络配置管理。1.网络配置管理简介网络配置管理是网络管理的一个分支，专注于自动化网络
2401_85812053·2024-08-26 05:15

Stable Diffusion快速安装及prompt的使用

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成技术，它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程，适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion？
老童聊AI·2024-08-26 04:41

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

（Association）D.预测（Prediction）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·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵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·2024-08-26 04:07

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。
openwin_top·2024-08-26 02:59

图与树的基本概念

通过深入理解图与树的基本结构与算法，我们可以更高效地解决许多复
小魏冬琅·2024-08-26 00:47

深入理解Python中的面向对象编程（OOP）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
步入烟尘·2024-08-25 23:12

深入理解 Go 语言并发编程底层原理

多协程同步是每一个Go开发者都必须面对的问题。传统的多线程程序往往基于共享内存实现多线程同步,Go语言在此之上还提供了管道-协程的CSP同步模型,这也是Go语言推荐的方案。1.什么是并发问题1.1并发问题引入1.2并发操作切片1.3并发操作字符串1.4多核CPU架构引入的并发问题2.CSP并发模型3.基于锁的协程同步Go语言还提供了基于锁(共享内存)的协程同步方案.3.1乐观锁3.2悲观锁4.如何
Mindfulness code·2024-08-25 23:39

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发，并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--自监督学习

自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法，在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”，使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率，又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习：自监督学习是一种半监督学习的形式，模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习（例如，给定图像的部分，预测其余部
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词，还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用，尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是，在生成每个输出单词时，模型不仅从其词汇表中选择一个词，还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

SQL教学: MySQL高级数据操作--深入理解DML语句的技巧与策略

欢迎回到我们的SQL-DML语句教学系列。在之前的文章中，我们已经介绍了DDL语句的基础知识，以及DML语句的基本操作和进阶用法。今天，我们将进一步深入探讨DML语句的高级用法，包括合并查询、索引使用、锁机制以及性能优化等方面的内容。这些技巧和策略将帮助你在实际工作中更加高效地处理数据。下面，我将通过详细的文字讲解、实用的代码示例和清晰的注释，帮助你轻松掌握这些高级技能。1.合并查询（Union）
李 小白·2024-08-25 16:59

深入理解 PHP 的 7 个预定义接口

场景：平常工作中写的都是业务模块，很少会去实现这样的接口，但是在框架里面用的倒是很多。1.Traversable（遍历）接口该接口不能被类直接实现，如果直接写了一个普通类实现了该遍历接口，是会直接报致命的错误，提示使用Iterator（迭代器接口）或者IteratorAggregate（聚合迭代器接口）来实现，这两个接口后面会介绍；所有通常情况下，我们只是会用来判断该类是否可以使用foreach来
PHP9年架构师·2024-08-25 16:31

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时，就发生了过拟合。这通常是因为模型过于复杂，而训练数据不足以支持其学习数据的真实模式。通过预估足够的样本量，我们可以减少过拟合的风险。欠拟合：与过拟合相反，欠拟合是模型未能捕捉到数据中的关键模
MUKAMO·2024-08-25 15:52

深度学习100问10-什么是CBOW模型

CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务，CBOW会先把这些线索词（周围的词）都转换成向量，然后把这些向量加起来或者求平均，得到一个综合的向量表示。接着，CBOW会用这个综合向量
不断持续学习ing·2024-08-25 13:10

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

BCEWithLogitsLoss

 BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。
hero_hilog·2024-08-25 13:39

深入理解CSS中的margin负值

前面的话margin属性在实际中非常常用，也是平时踩坑较多的地方。margin折叠部分相信不少人都因为这样那样的原因中过招。margin负值也是很常用的功能，很多特殊的布局方法都依赖于它。它看似简单，实际上却蛮复杂，本文就margin负值作详细介绍和梳理[注意]关于margin部分的基础知识移步至此表现虽然margin可以应用到所有元素，但display属性不同时，表现也不同【1】block元素可
苘迷·2024-08-25 11:57

OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践

一、引言移动端芯片性能的不断提升为在手机上进行计算密集型任务，如计算机图形学和深度学习模型推理，提供了可能。
m0_67544708·2024-08-25 10:51
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