深度学习——分类

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

Vue(二)

四、绑定事件1.大麦网列表页城市:{{item}}分类:{{item}}【{{item.cityname}}】{{item.name}}{{item.categoryname}}{{item.cityname
葛瑞丝·2024-08-25 15:55

1075 链表元素分类——PAT乙级

给定一个单链表，请编写程序将链表元素进行分类排列，使得所有负值元素都排在非负值元素的前面，而[0,K]区间内的元素都排在大于K的元素前面。但每一类内部元素的顺序是不能改变的。
灰末·2024-08-25 15:47

抖音团购优惠劵怎么挂？抖音退广优惠劵运营变现方法

3、打开全部分类翻转进入创作者服务中心页面，页面选择全部分类点击打开。现在抖音推广优惠劵需要1000粉丝，对于很多新手是个门槛，而且前期没有流量做起来也
测评君高省·2024-08-25 15:04

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

管理通鉴之【公司管理制度、决策选择、战略规划、沟通五原则、管理：人、物、关系】

目录一、公司管理制度：二、决策选择：德先于才：一把手CEO：知道用人，人尽其材选人5原则：核心竟争力：三、管理：人、物、关系人才分类：听不同的声音：用好审计团队：讨好别人三类：内审：用旷世之才的人：用（
学博成·2024-08-25 11:30

前端宝典十六：深入浅出8大设计模式

本文主要探讨前端开发中的各种设计模式，主要分类有：单例模式建造者模式代理模式装饰器模式适配器模式策略模式观察者模式发布订阅模式通过对他们实际开发中的使用场景的解析，深入浅出的一起更全面直观的进行学习：一
桃子叔叔·2024-08-25 11:29

欺诈文本分类微调（六）：Lora单卡训练

1.引言前面欺诈文本分类微调（四）：构造训练/测试数据集已经构造出了数据集，更之前的欺诈文本分类微调（一）：基座模型选型选好了基座模型，这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练
沉下心来学鲁班·2024-08-25 11:27

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

每次养成一个习惯

所以给事情分类，就很
8230简单·2024-08-25 09:31

负载均衡器

使每一台设备的压力平均分配c、支持故障发现与转移（负载均衡器可以监控每一台节点服务器的状态，在一定的时间内负载均衡器会向节点服务器发送心跳包，如果发现节点没有正确返回就会在节点中摘除此节点）负载均衡器在软硬件上的分类
原克技术·2024-08-25 08:06

【ShuQiHere】“从 One-Hot 到 GPT：窥探词表示技术的演变”

通过词表示，我们可以将文本中的词语转化为计算机能够理解和处理的数字向量，这为各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等，提供了强大的支持。
ShuQiHere·2024-08-25 08:06

《心理类型：如何把人分类？》读书笔记（九）

《心理类型：如何把人分类？》
白色石南·2024-08-25 08:58

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。
千寻～·2024-08-25 07:58

到底是沈巍病了，还是我们病了？谁来告诉我们真相

他，用行动践行着垃圾分类的理念。他，衣衫褴褛，不修边幅。他，熟读国学经典，融会贯通，见解独到。他，彬彬有礼，为人谦和。他，不吃嗟来之食，自食其力，自强不息。他，与人为善，想到的是残疾人，看不起
姚志芸·2024-08-25 06:30

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具
weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习
ey_snail·2024-08-25 06:24

CART决策树-基尼指数(全网最详解)

计算每个子集的基尼系数：2.计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART决策树基尼指数是CART（ClassificationAndRegressionTree）算法中用于分类任务的一种评估指标
红米煮粥·2024-08-25 02:30

23 注意力机制—BERT

目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型
Unknown To Known·2024-08-25 01:57

旧衣回收小程序系统，为市场发展提供新模式

旧衣回收小程序就是一个高效、方便的回收模式，它通过精准分类和
冠品网络科技·2024-08-25 01:54

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1
盼小辉丶·2024-08-25 00:21

深度学习设计模式之策略模式

文章目录前言一、介绍二、特点三、详细介绍1.核心组成2.代码示例3.优缺点优点缺点4.使用场景总结前言策略模式定义一系列算法，封装每个算法，并使它们可以互换。一、介绍策略模式（StrategyPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一系列算法，并将每一个算法封装起来，使它们可以互换，算法的变化不会影响到使用算法的客户。二、特点算法封装：策略模式将算法封装在独立的策略类中，使得算法可以在运行时
智航云科技·2024-08-25 00:50

常用数据分析模型：RFM模型——用户分层

2.介绍通过三个关键指标对客户进行观察和分类。最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。
张小小喜·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离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·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离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·2024-08-24 23:13

基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言

专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容，博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成
逼子歌·2024-08-24 23:40

Pytorch-张量基础操作

在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

易效能3.0践行九段学习检视：一招搞定16倍工作法+5色工作法7-4

ABC分类，做、推迟、记录。精力最旺盛时间，完成重要的事情。255法则，张弛有度，交替进行，持续高效执行。每天4个番茄钟，16倍效能实现。早起2小时，高能要事完成目标。1年会大不同。
秋天的盛开·2024-08-24 21:09

基于深度学习的工业系统仿真

基于深度学习的工业系统仿真是一种利用深度学习技术来模拟、优化和预测工业系统行为的方法。这种方法能够有效地处理复杂的工业过程，提供对系统性能的洞察，并支持工业过程的优化和决策。
SEU-WYL·2024-08-24 20:25

基于深度学习的药物发现

基于深度学习的药物发现是一项正在迅速发展的技术，结合了人工智能、化学和生物学领域的前沿研究，旨在加速药物的研发过程，降低成本并提高新药的成功率。
SEU-WYL·2024-08-24 20:25

Learning Deep Learning（学习深度学习）

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/e98...LearningDeepLearning（学习深度学习
weixin_34056162·2024-08-24 20:24

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型
xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

Open3D mesh 裁剪

概述1.1常用裁剪方法1.2应用场景二、代码实现2.1轴对齐包围盒(AABB)裁剪2.2有向包围盒(OBB)裁剪2.3平面裁剪Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总
白葵新·2024-08-24 19:19

初识顺序表---C语言

目录一、什么是顺序表二、顺序表的分类顺序表分为静态顺序表和动态顺序表三、动态顺序表的实现实现最基本的增删查改功能（1）增（2）删（3）查（4）改（5）最后不要忘记销毁创建的空间一、什么是顺序表顺序表是一种以数组为基础的结构
爱打APEX的小李·2024-08-24 18:45

lcd1602c语言编程原理,简述lcd1602工作原理 lcd1602显示原理

②LCD1602液晶显示器的分类液晶显示的分类方法有很多
福桃九分饱·2024-08-24 17:07

【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023）

摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources
Bosenya12·2024-08-24 16:04

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习，人工智能等相关领域的知识和技术。关注公粽号《机器和智能》回复关键词“python项目实战”即可获取美哆商城视频资源！博主介绍：CSDN博客专家，CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN内容
Mindtechnist·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。
sz66cm·2024-08-24 15:25

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|测试工程师必备技能总结：测试用例设计

概念：代表性的测试输入集分类：有效等价类（满足需求）无效等价类（不满足需求）设计测试用例的步骤：需求分析划分等价类设计测试用例典型应用场景：具有典型输入框的场景2.边界值（五星）作用：对等价
小乖乖0419·2024-08-24 14:21

【 每日一题 | 计算机网络】定长子网划分

重要知识点讲解我们首先需要了解一下无分类CIDR的编址格式x.x.x/24，表示有24位的网路号，那么相应的主机号为32-24=8位子网掩码（很重要），用来表示IP地址中标识网络号以及子网号的，也就是说如果要进行子网划分的话
不会喷火的小火龙·2024-08-24 13:44

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark修改hive表描述以及增加列使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中对json数据处理使用技巧：get_json_object

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中dropDuplicates和sort的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中的withColumnRenamed函数的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

班级小团体的类型

这些小群体往往是令老师头疼的群体，但是在对待这些群体的时候，也不能采取一刀切的态度，应该根据情况加以分类。
简爱读书·2024-08-24 10:36

机器学习中分类算法的优缺点

决策树一、决策树优点1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。2、可以同时处理标称型和数值型数据。3、测试数据集时，运行速度比较快。4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。二、决策树缺点1、对缺失数据处理比较困难。2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪
qq_41581769·2024-08-24 07:37

mysql子查询

二、查询规范三、子查询分类四、四种子查询1.标量子查询2.单行子查询3.多行子查询4.表子查询一、什么是子查询？一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询。
小冯爱编程·2024-08-24 07:36
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