深入理解深度学习

为什么深度学习用GPU而不是CPU

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻
小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 13:59

【AIGC】Whisper语音识别模型概述，应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型？

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。
@我们的天空·2024-09-05 12:27

Vue3 中的响应式系统：深入理解 Proxy API

在Vue3中，响应式系统的核心是通过使用ES6中的ProxyAPI来创建数据的代理，从而拦截对象属性的读取和设置操作。这使得框架可以在属性被访问或修改时执行额外的操作，例如触发视图更新。下面是一个简单的例子，展示如何使用Proxy来创建一个响应式对象：functionreactive(target){//使用WeakMap来存储原始对象到Proxy的映射consthandler={get(targ
Rverdoser·2024-09-05 11:51

理解Softmax函数的原理和实现

Softmax函数是机器学习和深度学习中非常基础且重要的一个概念，特别是在处理分类问题时。它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。
Ven%·2024-09-05 09:06

深入理解C语言中的文件操作 —— 底层原理与实践

引言在C语言中，文件操作是一项基础且重要的技能。无论是简单的文本文件读写，还是复杂的二进制文件处理，掌握文件操作对于开发各种类型的应用程序都是必不可少的。本文将详细介绍C语言中文件操作的基本原理、常用函数及其使用方法，并通过示例代码加深理解。文件操作概述在C语言中，文件操作主要通过两种方式进行：标准I/O函数族(stdio.h)和低级I/O函数族(fcntl.h和unistd.h)。标准I/O函数
极客代码·2024-09-05 09:04

jvm垃圾回收机制极简版-根据深入理解jvm中垃圾回收器章节的总结

文章分为三个部分，分别是：垃圾回收算法、分区回收、垃圾回收器。JvM整体区域划分：1.方法区：保存已加载的类源信息、运行常量和字符串常量。2.虚拟机栈：存放线程的运行方法。3.本地方法栈：存放本地方法。4.程序技术器：记录线程执行的字节码行号。5.堆：存放对象数据，分为新生代和老年代。垃圾回收一般指对对象的回收，详细讲一下堆。堆内具体分区：1.新生代：由于初代标记复制算法对内存造成了一半的浪费，而
Maru_TIme·2024-09-05 09:59

前端之路，与大师同行：不容错过的技术大牛博客精选

以下是一些具体的建议：（一）前端程序员应该如何提升自己一、技术能力的提升深入学习基础技术：HTML、CSS、JavaScript：作为前端开发的基础，必须深入理解和掌握。
芭拉拉小魔仙·2024-09-05 08:55

机器学习面试题目分享面试经验分享 机器学习算法工程师深度学习 经典问题

标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下，分享给大家由于我本科研究生都是计算机的，因此问了一些计算机基础的东西，但是由于年代久远，我都不记得了机器学习方面知识因为缺少一些动手实践，因此很多细节都不了解感谢面试官让我了解到这么多不
好家伙VCC·2024-09-05 08:53

深度学习100问51:什么是mini-batch

嘿，你知道吗？在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。但如果一下子把整个宝箱抬起来去训练模型，那可就太累啦，而且可能还会把电脑累趴下。这时候，mini-batch就闪亮登场啦！它从大宝箱里挑出一小部分宝贝，组成一个小魔法包。这个小魔法包有啥用呢？首先呀，它让计算变得轻松多啦！就好比你不用一次性搬起
不断持续学习ing·2024-09-05 07:47

【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示

它处理3D数据的各种应用，包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
RS迷途小书童·2024-09-05 06:14

深度学习论文精读（7）：MTCNN

深度学习论文精读（7）：MTCNN论文地址：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks译文地址：
hwl19951007·2024-09-05 06:13

数据分析利器：Java与MySQL构建强大的数据挖掘系统

数据分析在当今信息时代具有重要的作用，它可以帮助企业和组织深入理解数据，发现隐藏在数据中的模式和规律，并基于这些洞察进行决策和优化。
lizi88888·2024-09-05 05:04

第十一章、深入理解Linux文件系统与日志分析

第十一章、深入理解Linux文件系统与日志分析一、inode与block1、inode与block概述1.1文件数据包括元信息与实际数据1.2文件存储在硬盘上，硬盘最小存储单位是“扇区”，每个扇区存储512
知识不往脑子里进·2024-09-05 03:21

基于Frenet坐标系的无人车路径规划：ROS实现与Python程序详解

通过系统的讲解和实例代码，帮助读者深入理解这一技术，并能够在实际项目中应用。Frenet坐标系简介什么是F
快撑死的鱼·2024-09-05 02:18

MTCNN人脸检测算法

MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法，它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务，相比于传统的算法，它的
samuelwang_ccnu·2024-09-05 01:40

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架

可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型，增加模型的灵活性。
沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

T4周：猴痘病识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制Z.心得感受+知识点补充1.ModelCheckpoint讲解函数原型：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
KLaycurryifans·2024-09-04 18:03

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据
oufoc·2024-09-04 18:03

深度学习算法——Transformer

尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。
fw菜菜·2024-09-04 18:31

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优
哦哦～921·2024-09-04 17:58

解决AutoDL远程服务器训练大模型的常见问题：CPU内存不足与 SSH 断开

在使用远程服务器（如AutoDL）进行深度学习训练时，通常会遇到一些常见问题，比如由于数据加载导致的内存消耗过高，以及SSH连接中断后训练任务被迫停止。
微凉的衣柜·2024-09-04 17:26

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的
一颗洋芋·2024-09-04 15:41

python利用深度学习(Keras)进行癫痫分类

一、癫痫介绍癫痫，即俗称“羊癫风”，是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合症，是仅次于脑血管病的第二大脑部疾病。癫痫发作的直接原因是脑部神经元反复地突发性过度放电所导致的间歇性中枢神经系统功能失调。临床上常表现为突然意识丧失、全身抽搐以及精神异常等。癫痫给患者带来巨大的痛苦和身心伤害，严重时甚至危及生命，儿童患者会影响到身体发育和智力发育。脑电图是研究癫痫发作特征的重要工具，它是一种无创性的生物物理
一夜白头催人泪·2024-09-04 14:33

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC技术创新：探索如何利用人工智能算法，如深度学习中的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、基于Transformer架构的语言模型（如GPT系列）等，来高效地生成高质量的文本、图像、音频
泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

yolo8 目标检测、鉴黄

近年来，目标检测技术取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，性能得到了极大的提升。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations（国际学习表征会议），深度学习顶会。
Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。
小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑
vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

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

当我们在浏览器中输入一个网址并按下回车，或者当一个移动应用向服务器请求数据时，背后发生了一系列复杂的过程。了解这些过程不仅有助于理解网络通信的原理，也有助于优化应用的性能和安全性。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。如果本地缓存没有，浏览器会向DNS服务器发起
小于负无穷·2024-09-04 07:50

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。它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型，并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets：这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库，与Tran
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

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

《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

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

解锁.NET安全奥秘：敏感数据加密与哈希的深度揭秘

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

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

【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

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

深入理解 Docker 构建上下文

本文通过具体实践深入解读Docker构建上下文的含义，解惑或者纠正很大一部分人对Docker构建上下文的理解误区。本文主要讨论如下主题：对Docker构建上下文的理解误区理解Docker的架构理解dockerbuild的工作原理正确理解Docker构建上下文对Docker构建上下文的理解误区我们都知道，构建一个Docker镜像非常简单，大家一般都会这么做（当然这么做是完全正确的）：跳到Docker
_fishman·2024-09-03 23:19

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

小琳Python课堂:Python高并发实现的基本原理(高阶版)

线程安全性首先，让我们深入理解线程安全性。线程安全性涉及到在多线程环境中对共享资源的正确访问。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，真正的并行执行需要通过多进程实现。然而，即使有GIL
小琳ai·2024-09-03 21:16

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
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