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深度学习上线部署
深度学习
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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。
五行缺你94
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2024-02-20 02:58
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顾险峰:当
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遇到3D
本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与
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融合的相关知识。2019年10月底11月初,国际计算机视觉大会(ICCV2019)在韩国首尔举行,参会学者多达七千五百多人,创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟
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2024-02-20 02:57
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顾险峰:当深度学习遇到3D
Michael Bronstein 最新几何
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综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。
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2024-02-20 02:26
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Michael Brostein 最新几何
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象(无论是人、粒子还是原子)。
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2024-02-20 02:55
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一周(2020.12.04-12.11)践行收获
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日历软件。第一,点搜问,多点点,搜寻一下,不懂再问。第二,分组,不用太多,大类就好,免得陷于焦虑。第三,哪些进入日历。
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2024-02-20 02:16
仰望天空,脚踏实地
当你阶段性取得一定业绩时,应该多看看别人的“失败案例”,你会发现成功只是暂时的,偶然的,但失败大多数是相通的,研究失败可以做到“防范于未然”,当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”,让自己深度历练,
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2024-02-20 01:35
【ansible】通过role角色
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lnmp架构
目录一、roles模块的介绍二、roles的目录层次2.1roles内各目录含义解释三、在一个playbook中使用roles模块的步骤四、实操步骤一:完成目录的准备步骤二:完成nginx的roles创建和测试1.准备nginx.repo文件到files子目录中2.完成vars目录中的main.yaml文件的编写准备相应的变量3.准备templates子目录中的.j2模板文件4.准备tasks目录
liu_xueyin
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2024-02-20 01:07
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【ansible】认识ansible,了解常用的模块
三、ansible与其他运维工具的对比四、ansible的环境
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第一步:配置主机清单第二步:完成密钥对免密登录五、ansible基于命令行完成常用的模块学习模块1:command模块模块2:shell
liu_xueyin
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2024-02-20 01:35
ansible
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docker
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【Docker】dockerfile学习
目录一、Dockerfile文件说明FROMRUNWORKDIRADDCOPYENV二、例子解析三、构建Dockerfile实例(FROMubuntu:20.04)
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一整套的系统和目标软件(FROMpython
giao客
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2024-02-20 01:33
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docker
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-图解反向传播算法
什么是正向传播网络?前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构,每一层神经元仅与下一层的神经元全连接,通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性,让网络具有更强的表征能力,也就是说,能解决的问题更多,但随之而来的数量庞大的网络参数的训练,一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播?反向传播(Backpropagationalgorithm)全称“误差反向传播”,是在深度神经网络中,
AI_王布斯
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2024-02-20 01:29
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测牛学堂:软件测试面试考点之测试理论(测试流程,测试分类)
测试的目的测试的目的主要有四个点1找到软件缺陷2增强客户对软件的信心,经过一道测试的软件,肯定更有报障3为产品
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提供数据支持,比如是否决定要发布,不要认为有缺陷就一定不会发布,如果是一些体验上的不重要的缺陷
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2024-02-20 01:14
深度学习
之反向传播算法的直观理解
深度学习
之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法?
Stark0x01
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2024-02-20 01:28
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1
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2024-02-20 01:58
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之梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
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2024-02-20 01:57
机器学习
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梯度下降算法
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之反向传播算法(backward())
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
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算法
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深度学习
基础 叁:反向传播算法
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
白拾Official
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2024-02-20 01:56
#
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之反向传播算法
反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
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2024-02-20 01:55
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中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据,而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不
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学习经验
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DevOps 实战:Jenkins Docker
DevOps采用Docker更是如虎添翼,持续集成更快更灵活,
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更简单。本课程主要讲解Docker服务器架构和技术要点,以及实战使用Jenkins构建Docker。本次分
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认识环球补手
环球捕手自
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以来,一直保持高速增长,2018年4月10日,环球捕手2周年庆单日销售额突破1.53亿元,2018年10月10日“美十节”单日
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亿道丨三防平板丨工业平板丨比消费类平板好在哪?
这对于大规模设备
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是标准的行业特别有用,例如工业、零售行业以及物流行业等垂直领域。除了实际的物理成本之
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2024-02-20 01:38
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【Linux】Portainer安装
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1.1.Docker安装安装dockeryuminstalldocker启动dockersystemctlstartdocker搜索Portainerdockersearchportainer下载镜像dockerpulldocker.io/portainer/portainer`运行容器dockerrun-d-p9000:9000\--restart=always\-v/var/run/docke
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2024-02-20 00:59
服务安装
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7.前置知识2:CNI
,外部流量也无法到达docker。在多个容器上,它们都是在不属于任何网络的情况下创建的,并且无法相互通信或与外部通信。host主机网络。通过主机网络,容器被附接到主机。主机和容器之间没有网络隔离。如果
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了一个
程序媛9688
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2024-02-20 00:59
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多模态推荐系统综述
它们集成了各种
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技术,可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现,在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外,多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。
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2024-02-20 00:27
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Linux:docker的Portainer
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官网Portainer:ContainerManagementSoftwareforKubernetesandDockerhttps://www.portainer.io/1.下载portainer也是一个docker的镜像直接下载即可dockerpullportainer/portainer2.运行直接运行镜像即可直接使用dockerrun-d-p8000:8000-p9000:9000--na
鲍海超-GNUBHCkalitarro
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2024-02-20 00:56
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什么是Docker的容器编排工具,它们之间有何不同?
随着Docker容器技术的广泛应用,容器编排工具成为了自动化
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、扩展和管理容器化应用程序的关键组件。
程序媛9688
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2024-02-20 00:25
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GPU,CUDA,cuDNN的理解
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离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解。
达微
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2024-02-20 00:58
immich的国内
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自己用的TS551,其实挺好用的,但是有点嫌弃它的处理器了,最近一个月在折腾,最终用乔思伯N3搭了一个nas出来,用的是工控的R75800U。总费用大概在3000左右,包含正版的unraidplus.当前阶段性能是碾压的,肯定比现成的nas好不少,但是也折腾了好久,此处不表。图片处理之前用的是ts551的qumagie,更早前用过photoprism。新nas的第一个尝试是mtphoto,说实话,
crossni
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2024-02-20 00:45
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【云原生之kubernetes实战】在k8s环境下
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sensitive-word v0.13 特性版本发布 支持英文单词全词匹配
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2024-02-20 00:34
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1、使用xshell登录服务器。2、使用流水线构建。点击“新建任务”,输入自定义任务名称,选择“流水线”,点击确定。配置示例如下:流水线:从版本控制库拉取pipeline。本例为,让Jenkins从Git仓库拉取pipeline并执行。注意项目的可见性选为公开,并且需要将Git私钥放到Jenkins上,这样Jenkins才有权限从Git仓库拉取代码。[图片上传失败...(image-e3473a-
努力学习的小丸子
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2024-02-20 00:27
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VueCLI还提供了一组命令行工具,如创建、构建、测试和
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2024-02-20 00:54
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挑战杯 基于GRU的 电影评论情感分析 - python
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文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1项目介绍其实,很明显这个项目和
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119 Linux C++ 通讯架构实战 nginx安装和使用,重要配置文件说明
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(运行的时候能升级),高度的模块化设计。自由许可证。因此,开发者可以开发自己的模块来增强
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固定无线接入 (FWA) 蕴含巨大的商机
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快速搭建PyTorch环境:Miniconda一步到位
二、Miniconda安装指南:轻松上手三、PyTorch与Miniconda的梦幻组合:打造专属
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初识LinuxLinux是什么linux是一个开源、免费的操作系统,由于其稳定性、安全性和处理多并发的能力,已经得到了业界的普遍认可,目前大多数企业级应用甚至是集群项目都
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写在前面最新的jenkins需要JDK11及以上版本,如果继续用JDK8,则建议直接本地安装jenkinshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/jenkins/redhat/下载完成复制到/home/apps/jenkins,位置随意rpm-ivhjenkins-2.346-1.1.noarch.rpm给默认生成的Jenkins的配置文件赋予读写权限chmod-
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2024-02-19 23:08
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发展的艺术
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唐僧经历的第八十一难,为何没有名字?因为并非只有八十一难!
虫子天下原创文学点评第九百二十九期
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啦!上一期,虫子天下给大家说的是,唐僧在凌云渡经历的第八十难,其实是书中最大的BUG的事情!
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AlexNet的出现推动
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尽管AlexNet(2012)的代码只比LeNet(1998)多出几行,但学术界花了很多年才接受
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