深度学习入门实战篇

基于高频词抽样+负采样的CBOW模型

深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
tt丫·2023-02-05 11:00

spring cloud alibaba 实战篇（三）——sentinel服务降级

上一篇其实我们已经将具备服务降级的代码已经写好了。这里重复贴下图创建一个BalanceService接口写一个支持服务降级的类：BalanceServiceFallBack在两个服务的pom.xml文件中，添加降级需要的sentinel依赖填坑说明：原博客中这儿的包是缺少了最后2个，所以，跑不起来修改bootstrap.yml我们先试试超时的降级，把nacos中sleep的配置改成10000配置文
那一只羊·2023-02-05 08:48

让爱自然流淌---长颈鹿语言职场实战篇

当我们褪去隐蔽的精神暴力，爱将自然流露。大自然是一个宝藏，蕴藏了无限的智慧和潜在规律，我们看似悉数平常的一些事情都是大自然规律造就出来的结果，动物的身体构造决定了它在生活方式，比如獠牙凶狠的豺狗和安静的长颈鹿。说起长颈鹿，我脑海中不禁浮现出一个可爱的画面，一大只长颈鹿在吃天边的棉花糖，安静、幸福。但是什么是长颈鹿语言？长颈鹿语言有什么特点？我们能从它身上学到什么？又如何应用到生活中呢？一、什么是长
有志有爱的蓓蕾·2023-02-05 04:50

神经网络基础部件-参数初始化详解

本文内容参考资料为《智能之门-神经网络与深度学习入门》和《解析卷积神经网络》两本书，以及部分网络资料，加以个人理解和内容提炼总结得到。文中所有直方图的图片来源于参考资料3。
嵌入式视觉·2023-02-05 01:20

精华推荐 | 深入浅出学习透析Nginx服务器的基本原理和配置指南「Keepalive性能优化实战篇」

Linux系统：Centos7x64Nginx版本：1.11.5Nginx是一款面向性能设计的HTTP服务器，能反向代理HTTP，HTTPS和邮件相关(SMTP，POP3，IMAP)的协议链接。并且提供了负载均衡以及HTTP缓存。它的设计充分使用异步事件模型，削减上下文调度的开销，提高服务器并发能力。采用了模块化设计，提供了丰富模块的第三方模块。所以关于Nginx，有这些标签：「异步」「事件」「模
洛神灬殇·2023-02-05 00:57

并发编程 · 基础篇 · android线程那些事

线程池那些事并发编程·提高篇(上)·Java并发关键字那些事并发编程·提高篇(下)·Java锁安全性那些事并发编程·高级篇(上)·Java内存模型那些事并发编程·高级篇(下)·Java并发BATJ面试之谈并发编程·实战篇
小木箱·2023-02-04 14:08

新手如何快速入门 深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:49

新手如何快速入门深度学习领域

如何快速入门深度学习本篇学习笔记对应深度学习入门视频课程博客地址：http://blog.csdn.net/tangyudi欢迎转载深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:49

新手如何入门深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:18

如何快速入门深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
damifeng2018·2023-02-04 13:12

对彩色花图像进行分类-基于R语言的Keras实现

该案例摘自《Keras深度学习入门、实战及进阶》第四章综合案例内容。
jiabiao1602·2023-02-04 07:14

TensorFlow深度学习入门笔记（四）一些基本函数

写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天介绍一些基础函数及其用法，基本全是代码，一些解释都放在代码的注释里了。直接看代码吧，记得在你本地跑一下看哦代码1#tensor.get_shape()获取tensor的shape，就是维度
长青大哥·2023-02-04 05:25

互动教学经验-第44讲-如何创建自己的课件主题（模板）-提高篇

由于这案例是在前期已经生成较标准的主题前提下进行的，所以建议老师们先从基础篇和实战篇01、02、03入手，熟悉后再来阅读提高篇。
觅晨·2023-02-04 02:13

初识openmmlab&深度学习入门

openmmlab框架底层基于pytorch进行开发，支持训练部署一体化，有一个专门的算法库，叫做mmdeploy，训练好的模型用mmdeploy部署，转成各种各样硬件厂商支持的格式，如图所示：计算机视觉的三大任务机器学习（一）特征提取（二）分类器深度学习（一）神经元（二）多层感知机（三）输出概率训练（一）损失函数（二）寻找损失函数最低点（三）反向传播更新参数（四）优化器（五）训练总体流程（六）举
Back550·2023-02-04 00:22

并发编程 · 基础篇 · android线程那些事

线程池那些事并发编程·提高篇(上)·Java并发关键字那些事并发编程·提高篇(下)·Java锁安全性那些事并发编程·高级篇(上)·Java内存模型那些事并发编程·高级篇(下)·Java并发BATJ面试之谈并发编程·实战篇
·2023-02-03 21:43

《别独自用餐》实战篇

图片发自App亲爱的小伙伴们，让我们坐上时光穿梭机，来到2019年3月17日，上海徐汇区全州路81号，虹梅街道社区文化活动中心一楼，拆书课9:00开始，8:30小伙伴们陆续到场~图片发自App8:40左右崔律老师来了，小伙伴们坐着围成一个圈，以崔律老师为中心靠拢。0317全天拆书课先来了一轮自我介绍，每个人都是很好的倾听者，在小伙伴发言的时候，全都认真做着记录。整天的拆书课，都是围绕提问，回答，小
津聿·2023-02-03 19:09

深度学习入门基于python的的理论与实现（学习笔记）.第六章 与学习相关的技巧（第一部分）

6.1参数的更新：神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。在之前的学习中，我们为了找到最优参数，将参数的梯度（导数）作为了线索。使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。S
火车切片·2023-02-03 18:02

深度学习入门--基于Python的理论与实现

深度学习笔记（一）第1章Python入门NumPy是用于数值计算的库，提供了很多高级的数学算法和便利的数组（矩阵）操作方法。Matplotlib是用来画图的库。确认Python的版本：打开终端（Windows中的命令行窗口），输入python--version命令，该命令会输出已经安装的Python的版本信息。Python中的type()函数可以用来查看数据类型>>>type(10)Python的
Tiramisu66·2023-02-03 18:01

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第三章 神经网络

文章目录1.阶跃函数的实现2.函数图形2.1阶跃函数2.2sigmoid函数2.3ReLU函数3.多维数组的运算3.1矩阵乘法3.2神经网络的内积4.三层神经网络的实现4.1第零层（input）到第一层的输入4.2第一层到第二层的输入4.4将之前的权重参数整合5.Softmax函数5.1将上面的代码转换为softmax函数6.使用MNIST数据集数据集使用方法数据集下载方法6.2神经网络的推理处理
FeverTwice·2023-02-03 18:30

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第七章 卷积神经网络

文章目录卷积神经网络1.卷积神经网络的实现1.1使用im2col1.2池化层的实现2.CNN的实现2.1构建网络2.2开始训练写在最后注：书的源代码下载如下书本源代码下载地址点击右侧资源则可以下载对应的代码卷积神经网络1.卷积神经网络的实现在卷积神经网络中，我们需要考虑batch输入，则对于一个图像的输入，我们可以将其视作一个四维数组，其定义如下importnumpyasnpx=np.random
FeverTwice·2023-02-03 18:30

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》第二章笔记

最近想从头开始看起，所以就挑了《深度学习入门：基于Python的理论与实现》这本书来阅读1、感知机的定义 虽然听起来名字比较高大上，但是结构没有这么恐怖，简单来说可以与电流经过电线进行一个类比，理解为能够接收多个输入信号
user_kay·2023-02-03 18:00

OKR之剑·实战篇04：OKR执行过程优化的那些关键事

作者：vivo互联网平台产品研发团队本文是《OKR之剑》系列之实战第4篇——OKR执行过程不是一成不变的，团队和个人在执行中不断优化执行的具体行动，保障OKR的高效执行。前言“言治骨角者，既切之而复磋之；治玉石者，既琢之而复磨之，治之已精，而益求其精也。”古之骨器切后需反复磋之，玉器雕琢后仍需反复打磨，团队在引入OKR、制定OKR、执行OKR中，仍需持续优化，以求精益求精。一、执行好OKR的ABC
·2023-02-03 16:50

「钞能力养成指北」前传：开发者开年变富，如何迈出第一步？

LigaAI特邀我司Nerd4me大佬分享其个人财务管理经验，系列共分「概念篇」和「实战篇」。本篇「概念篇」，将详细介绍复式记账法的基本框架。一、为什么要记账？关于「为什么要记账？」
·2023-02-03 14:43

《微文案》实战篇

4个步骤写出一条有效的微文案1.写给谁看每一条微文案都是一段信息，我们可以把所有可能看到这段信息的人分成三类A:和这段信息有关系的人；B:对这段信息有兴趣的人；C:对这段信息有需求的人11.3准备让他们做什么准备让他们做什么决定"告诉他们什么”而这两个点合起来就是一条微文案的“目的”11.4用什么话题来搭茬（1）方差：前后内容形成对比，从与后文表达相反的方向找话题(2)互补：前后内容互为补充，强调
智勇双全可乐鸡翅·2023-02-02 23:55

2020-03-02 周学习计划

1、深度学习入门前4章；2、手动抄写一份神经网路；3、复杂性科学2020第一节；35+35+30完成度：0+0+30=3030/100=30%
昭南小星·2023-02-02 17:50

【深度学习】图深度学习入门（一）

目录roadmapTasks、datasetandbenchmarkSpatial-basedGNNNN4G（NeuralNetworksforGraph）DCNN（Diffusion-ConvolutionNeuralNetwork）GraphSageGAT(GraphAttentionNetworks)GIN（GraphIsomorphismNetwork）GraphSignalProcess
littlemichelle·2023-02-02 15:52

Neo4j 实战篇（一）基于Py2Neo构建电影知识图谱

运行环境windows11JDK8anaconda3python3.9Neo4j3.5.32pythonjupyter库py2neoVisualStudioCode2022项目地址：Gitee:https://gitee.com/ccuni/py2neo-neo4j-actual-combatGitHub:https://github.com/unirithe/py2neo-neo4j-actua
「已注销」·2023-02-02 15:48

【python和机器学习入门2】决策树3——使用决策树预测隐形眼镜类型

参考博客：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜（po主Jack-Cui,《——大部分内容转载自参考书籍：《机器学习实战》——第三章3.4《——决策树基础知识见前两篇，摘要：本篇用一个预测隐形眼镜类型的例子讲述如何建树
momottyy·2023-02-02 11:52

NLP之文本特征提取详解

深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
tt丫·2023-02-02 10:47

机器学习笔记——深度学习入门篇

前向传播与反向传播转载于:https://www.cnblogs.com/hdu-cpd/p/5988606.html
weixin_30240349·2023-02-02 10:10

学习笔记（1):5天搞定深度学习入门系列-网络优化-线性神经网络，delta学习规则，梯度下降法...

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/5444/99914?utm_source=blogtoedu输入是否相同？那岂不是重复了
Hyperspectralnetwork·2023-02-01 19:33

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)整体结构CNN与之前的神将网络不同的是，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。
侯一鸣Supermonkey·2023-02-01 19:59

人脸识别 (3) FaceNet安装与测试

参见：算法---FaceNet在Tf下的实战篇-WP的烂笔头-博客园facenet人脸识别源码的使用方法（一）码1、源码下载：FaceNet源码＋模型（１）FaceNet在github源码地址为:https
light169·2023-02-01 13:43

百度深度学习paddle框架和学习平台

百度飞桨深度学习框架关于使用飞桨框架的一些个人看法关于百度AIStudio平台和飞桨的看法关于平台和框架的几点建议关于使用飞桨框架的一些个人看法一开始我学习机器学习、深度学习入门看的是李宏毅的《机器学习
hsx_20180202·2023-02-01 12:57

OKR之剑·实战篇02：OKR执行前的热身准备

作者：vivo互联网平台产品研发团队本文是《OKR之剑》系列之实战第2篇。——OKR执行前需要做好热身准备，帮助团队在执行中火力全开、斩获佳绩。一、前言伴随OKR制定完成，执行的号角正式吹响！不打无准备之战，OKR的执行需要团队在理念和行动上有所准备。具体有哪些准备呢？我们总结了以下几条。二、组织梯队建设2.1、组织分级组织分级可以为团队OKR的执行提供组织基础。需要说明的是，我们说的组织分级不是
·2023-02-01 08:58

OKR之剑·实战篇04：OKR执行过程优化的那些关键事

作者：vivo互联网平台产品研发团队本文是《OKR之剑》系列之实战第4篇——OKR执行过程不是一成不变的，团队和个人在执行中不断优化执行的具体行动，保障OKR的高效执行。前言“言治骨角者，既切之而复磋之；治玉石者，既琢之而复磨之，治之已精，而益求其精也。”古之骨器切后需反复磋之，玉器雕琢后仍需反复打磨，团队在引入OKR、制定OKR、执行OKR中，仍需持续优化，以求精益求精。一、执行好OKR的ABC
·2023-02-01 08:58

OCR识别中级篇，Halcon实战项目讲解一，点状字符。

为本人学习笔记OCR实战篇第一篇：点状喷码数字的识别Halcon的程序：read_image(Image,'D:/shijue/学习笔记/OCR识别1.png')get_image_size(Image
爱炸薯条的小朋友·2023-01-31 21:28

用人话讲解深度学习中CUDA，cudatookit，cudnn和pytorch的关系

本人深度学习入门菜鸟，整理了相关资料后做了如下笔记，如有错误欢迎指正。CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
江江ahh·2023-01-31 19:04

深度学习入门7-RNN、LSTM和GRU的一个案例代码实现

文章目录一、案例介绍二、代码实现1.引入库并将字符转化为张量2.构建RNN、LSTM和GRU类3.模型训练4.模型评估5.模型预测总结一、案例介绍以一个人名分类器的案例，实例化RNN、LSTM和GRU。数据就是torch官网的人名分类的数据。二、代码实现1.引入库并将字符转化为张量fromioimportopenimportglobimportosimportstringimportunicode
时光轻浅，半夏挽歌·2023-01-31 14:17

深度学习入门教程-1.4 神经网络如何学会预测

咱们已经知道了什么是神经元，而且知道了神经网络如何进行预测，那么它是如何学会这种能力的呢？下面咱们就来说一说。上节说到，神经元之所以可以进行预测，主要是通过公式Y=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+b计算来进行的。但是，权重(w1,w2,w3)和偏差b是怎么得来的呢？你很能要说，你这不是废话吗？是你设定的撒。非也，上节只是为了讲解方便，咱们人工设定了权重和偏差的值。但是，实际中在运用神经网络
xinxiangbobby·2023-01-31 13:39

深度学习入门教程-1.3 神经网络如何进行预测

上一节中我们介绍了神经网络的输入，即如何将图片输入到神经网络中去。那么神经网络是如何根据这些数据进行预测的呢？也就是我们将一张图片输入到神经网络之后，神经网络是如何预测这张图中是否有猫的呢？这个预测的过程其实可以看作是基于一个简单的公式：z=dot(w,x)+b。这个公式中的x代表输入的特征向量，假设特征向量有3个特征，那么x就可以用（x1，x2，x3）来表示。w表示权重，它对应于每个输入的特征，
xinxiangbobby·2023-01-31 13:38

文本多分类之Doc2Vec实战篇

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/88391760版权在我之前的几篇博客中，我介绍了两种文档向量化的表示方法,如Sklearn的CountVectorizer和TfidfTransformer，今天我们再来学习另外一种文档的向量化表示方法-Doc2Vec。如果你还不太了解Doc2Vec的话，我提供一些资料以便你可以
javastart·2023-01-31 11:14

深度学习入门基于Python的理论与实现_第二章_感知机(神经网络基础)

前言本章介绍感知机算法，感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出的，它是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。学习感知机的构造是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。1.感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有1和0两种取值，0对应不传递信号，1对应传递信号。下图为一个接收两个输入信号的感知机。其中x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2
吮指原味张·2023-01-30 13:17

深度学习入门04-感知机基本概念和简单逻辑电路

前面的文章我们介绍了Python的基础知识和一些常用的外部库。下面我们将开始学习深度学习的相关内容。首先，我们学习神经网络（深度学习）的起源的算法——感知机。1感知机是什么感知机（Perceptron），有定义为：二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。这个概念是由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出来的，是神经网络和支持向量机的基础。感知机接收多个输入
mario_lover·2023-01-30 13:14

计算机安全书单2019-12-01

黑客与画家》硅谷创业之父PaulGraham文集人民邮电图灵O’Reilly2011.4https://book.douban.com/subject/6021440/经典[]9.1《黑客攻防技术宝典系统实战篇
千山鸟鱼·2023-01-30 06:02

分享经济实战篇（三）

今天探讨一个话题:如何赚人生当中的第一桶金。第一桶金到底是多少钱？不同人对它的认知是不一样的，不管是50万，100万还是200万。然而有一点是很重要，你要先拥有。0到1很难，1到100很容易。当你刚踏入社会，首先要有一份保障你生活开支的收入，它可能是一份工作。对于工作，不需要太挑剔，工作/行业性质并不会影响你今后想要的生活以及你的目标。唯一有影响的，是我们怎样运用这份收入。往往生活中，很多人提前消
肖Fang星·2023-01-30 04:02

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第五章（含循环实现手写数字识别）（LSTM、GRU代码详解）

目录1、RNN优点：（记忆性）2、循环神经网络结构与原理3、LSTM（长短时记忆网络）4、GRU5、LSTM、RNN、GRU区别6、收敛性问题7、循环神经网络Pytorch实现（1）RNN、LSTM、GRU（2）LSTM+全连接实现手写数字识别8、词嵌入（词向量）9、NGram模型——单词预测10、序列预测（1）全连接方法（2）循环神经网络方法（3）LSTM方法(4)GRU方法1、RNN优点：（记
ZDA2022·2023-01-29 14:48

中国人民大学赵鑫：AI 科研入坑指南

23AI科技评论&智源社区作者|蒋宝尚11月1日上午，在第十九届中国计算语言学大会（CCL2020）上，中国人民大学教师赵鑫作了题为《早期科研的入门》的主题报告，从科研是什么、如何做科研、日常内功如何修炼、深度学习入门
喜欢打酱油的老鸟·2023-01-29 13:01

短篇写作方法分享：实战篇

说完了准备，接着说实战，也就是动笔写作的过程。关于下笔时机，我不赞成在没准备的情况下边写边构思，这样容易写崩、烂尾。但也不需要把所有细节都构思完毕后才动笔，这种想法容易成为拖延的借口。最好是在整体构思刚完成，并有了关键细节后就立即动笔。很多事前没有想到的内容和细节会在写作中自然流淌出来，这就是灵感——艺术女神会奖赏有备而来的作者，但你不带礼物（准备工作）的话，她会把你拒之门外。动笔时建议尽量寻找大
都市里的隐者·2023-01-28 21:00

深度学习零基础学习之路——第二章 数据处理Dataset类的使用

Python深度学习入门第一章Python深度学习入门之环境软件配置第二章Python深度学习入门之数据处理Dataset的使用第三章数据可视化TensorBoard和TochVision的使用第四章UNet-Family
Monkey_King_GL·2023-01-28 18:08
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