深度学习入门实战篇

python网站开发linux_GitHub - CowryGolden/awesome-python3-webapp: Python入门教程实战篇：网站+iOS App源码...

{%blockcontent%}这里定义了一个名为content的block{%endblock%}
weixin_39756416·2022-12-06 03:30

【负载均衡+动静分离】CentOS7 安装Nginx 和 Tomcat

继上一篇负载均衡&动静分离理论篇之后，本篇我们将进入以下的实战篇部分，在这篇的学习中，我们将使用centOS7搭建Nginx和Tomcat环境一、安装Nginx官网安装指南位置：https://nginx.org
刘婉晴·2022-12-05 20:44

学神经网络需要什么基础,神经网络快速入门

《深度学习入门》（[日］斋藤康毅）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接:?
普通网友·2022-12-05 17:52

【转】Redis 分布式——可用性保证之 Sentinel（实战篇）

前言在上个篇章我们阐述了Sentinel的原理，可能大家还是云里雾里，需要来点实战性的东西，那这个篇章我们来个实战篇吧～话不多说，我们开始今天的吹牛皮～正文Sentinel实战Sentinel配置为了保证
6曦轩·2022-12-05 11:33

【MySQL】数据库备份与容灾详解(实战篇)（MySQL专栏启动）

作者简介：小明java问道之路，专注于研究Java/Liunx内核/C++及汇编/计算机底层原理/源码，就职于大型金融公司后端高级工程师，擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的架构设计与演进、系统优化与稳定性建设。热衷分享，喜欢原创~关注我会给你带来一些不一样的认知和成长。InfoQ签约作者、CSDN专家博主/后端领域优质创作者/内容合伙人、阿里云专家/签约博主、51CTO专家如果此文还不错的话
小明java问道之路·2022-12-04 13:04

【MySQL】数据库机房架构与跨城容灾详解(实战篇)（MySQL专栏启动）

作者简介：小明java问道之路，专注于研究Java/Liunx内核/C++及汇编/计算机底层原理/源码，就职于大型金融公司后端高级工程师，擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的架构设计与演进、系统优化与稳定性建设。热衷分享，喜欢原创~关注我会给你带来一些不一样的认知和成长。InfoQ签约作者、CSDN专家博主/后端领域优质创作者/内容合伙人、阿里云专家/签约博主、51CTO专家如果此文还不错的话
小明java问道之路·2022-12-04 13:33

Python：十分基础的简要入门和补充鱼书中的numpy和matplotlib

最近在学习鱼书（深度学习入门），于是打算持续更新这个系列，由于自己有一定python基础，所以选择那些基础python没涉及到的东西摘抄并补充。
Rainbow-cocktail·2022-12-04 13:18

深度学习入门实战篇--详细注释解析恩培作品5

感谢恩培大佬对项目进行了完整的实现，并将代码进行开源，供大家交流学习。一、项目简介本项目最终达到的效果为检测屏幕面前的人是否在看电视。如下所示项目用python实现，调用opencv等库，由以下步骤组成：1、使用OpenCV读取摄像头视频流；2、识别面部关键点像素坐标；3、根据坐标计算脸的朝向，离屏幕的距离；4、根据朝向、距离判断孩子是否在看电视。二、代码详解"""!author:enpei!da
清华江同学·2022-12-04 04:17

卷积神经网络以LeNet网络为例的手写体识别

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录卷积神经网络卷积过滤器池化实战：手写体识别准备数据集torchvision构建LeNet模型训练函数模型保存、读取和测试功能函数训练前准备、数据加载
LiterMa·2022-12-03 18:09

pytorch深度学习入门之多层全连接神经网络

多层全连接神经网络——介绍篇前面一章我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器，更多的情况神经网络适合使用在更加复杂的情况，比如图像分类的问题，下面我们用深度学习的入门级数据集MNIST手写体分类来说明一下更深层神经网络的优良表现。MNIST数据集mnist数据集是一个非常出名的数据集，基本上很多网络都将其作为一个测试的标准，其来自美国国家标准与
谁陪你落日流年·2022-12-03 15:17

【深度学习入门笔记】CNN卷积神经网络 - LeNet具体实现及代码讲解

CNN卷积神经网络-LeNet具体实现及代码讲解本次笔记来源bilibili霹雳吧啦Wzpytorch官方demo(Lenet)个人github仓库：heisenbergCh/way-to-deep-learning:个人零基础自学深度学习时产生的笔记与示例代码参照官网demo定义LeNet网络结构完整代码：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalas
yijia7590jfz·2022-12-03 13:24

深度学习入门（1）

一、引言1.什么是神经网络图中输入为房子面积，输出为放假，小圆圈是神经元图中的函数为ReLU函数，即修正线性单元神经网络就是多个神经元连接在一起，如图：该图中输入为房子大小，卧室数量，邮政编码，家庭财富状况，输出为房价实际上，神经网络中，中间的”球球“并不是很清晰的，而是相对模糊，即每个球都受整个输入层所有输入的影响，而不是仅受特定输入的影响，如图：2.supervisedlearning①常见神
北白川家的氷菓·2022-12-03 12:31

深度学习入门（2）

七、计算机视觉1.卷积神经网络（CNN）①边缘检测（1）垂直边缘检测器：这个小矩阵成为filter（过滤器），有时也成为（卷积）核计算过程如下：原理：如图：（2）正边和负边与上面的对比，下面的这个明暗反了过来（3）横向边缘检测（4）sobelfilter和scharrfilter（可以增强鲁棒性）②padding使用①中的方法的弊端：（1）图片会越来越小，新的图片的维度为n-f+1（2）角落的像素
北白川家的氷菓·2022-12-03 12:31

(43)[CVPR16] YOLO(You Only Look Once): Unified, Real-Time Object Detection

计划完成深度学习入门的126篇论文第四十三篇，微软的RossGirshick及UW的学者研究ObejectDetection的模型。
gdtop818·2022-12-03 10:41

黑马Redis学习笔记 (基础篇+实战篇)

目录**一.初始Redis****1.1SQL和NoSql的区别****1.1.1结构化和非结构化****1.1.2关联和非关联****1.1.3查询方式****1.1.4事务****1.1.5总结****1.2认识Redis****1.3Redis安装启动****默认启动：****后台启动：****开机自启：****1.4Redis客户端****1.4.1.Redis命令行客户端****1.4.
Consoles.·2022-12-03 09:18

Android卡顿掉帧问题分析之工具篇

Android卡顿掉帧问题分析之原理篇Android卡顿掉帧问题分析之工具篇Android卡顿掉帧问题分析之实战篇Android卡顿掉帧问题分析之原理篇公众号：Android技术之家Android卡顿掉帧问题分析之原理篇上一篇文章中我们完整的分析了
Android技术之家·2022-12-02 23:34

【深度学习】搭建类似LeNet-5网络识别Fashion-MNIST数据集(衣服，鞋子等)

本篇代码主要参考了《pytorch深度学习入门与实践
今天一定要洛必达·2022-12-02 19:59

深度学习入门（六） 图像分类数据集（MNIST）

深度学习入门（六）图像分类数据集（Fashion-MNIST）前言图像分类数据集（Fashion-MNIST）1获取数据集2读取小批量3整合所有组件前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用
澪mio·2022-12-02 19:27

深度学习之常用模型评估指标（二）—— 回归问题

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·2022-12-02 15:50

一文搞懂pytorch数据结构

系列文章目录`第一章pytorch深度学习入门之pytorch数据结构的使用文章目录系列文章目录一、pytorch数据张量结构运算二、案例演示总结一、pytorch数据张量结构运算张量的索引切片方式和numpy
陈谦·2022-12-02 13:35

深度学习入门：使用tensorflow和Keras进行图像分类

我用#CSDN#这个app发现了有技术含量的博客，小伙伴们求同去《深度学习入门篇，简单的实例讲明白图像分类。》
dataloading·2022-12-02 13:39

Keras深度学习入门篇

Keras深度学习入门篇第一部分：机器学习基础一、机器学习的四个分支监督学习分类回归序列生成，给定一张图像，预测描述图像的文字语法树预测，给定一个句子，预测其分解生成的语法树目标检测，给定一张图像，在图中特定目标的周围画上一个边界框图像分割
東方海竹·2022-12-02 13:58

《深度学习入门--基于python的理论与实现》——斋藤康毅读书笔记

《深度学习入门--基于python的理论与实现》读书笔记（第二章）写在前面第二章：感知机2.1感知机是什么2.2简单的逻辑电路2.2.1与门（andgate）2.2.2与非门和或门2.3感知机的实现2.3.1
牛子未·2022-12-02 12:29

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记01：感知机

1.感知机:感知机接收多个输入信号，输出一个信号.感知机里面有个阈值2.把上述的cta换成-b，那么就表示偏置项。3.，使用感知机可以实现与门、与非门、或门三种逻辑电路。4.无法实现异或门。5，但是使用非线性，很容易就分开了：6，但是感知机有一个很妙的地方是可以叠加：用叠加就可以表示异或门：小结：
cc 提升ing 变优秀ing·2022-12-02 12:58

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第2章 感知机

目录第2章感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门2.2.2与非门和或门2.3感知机的实现2.3.1简单的实现2.3.2导入权重和偏置2.3.3使用权重和偏置的实现2.4感知机的局限性2.4.1异或门2.4.2线性和非线性2.5多层感知机2.5.1已有门电路的组合2.5.2异或门的实现2.6从与非门到计算机2.7小结第2章感知机感知机是由美国学者FrankRosenblatt在19
feiwen110·2022-12-02 12:58

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第3章 神经网络

目录第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场3.2激活函数3.2.1sigmoid函数3.2.2阶跃函数的实现3.2.4sigmoid函数的实现3.2.5sigmoid函数和阶跃函数的比较3.2.6非线性函数3.2.7ReLU函数3.3多维数组的运算3.3.1多维数组3.3.2矩阵乘法3.3.3神经网络的内积3.43层神经网络的实现3
feiwen110·2022-12-02 12:58

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》再读笔记（1）

第1章Python入门1.5.4NumPy的N维数组和数组的算术运算一样，矩阵的算术运算也可以在相同形状的矩阵间以对应元素的方式进行。并且，也可以通过标量（单一数值）对矩阵进行算术运算，这也是基于广播的功能。数学上将一维数组称为向量，将二维数组称为矩阵。另外，可以将一般化之后的向量或矩阵等统称为张量。Python等动态类型语言一般比C和C++等静态型语言（编译型语言）运算速度慢。实际上，如果是运算
feiwen110·2022-12-02 12:58

python3源码剖析pdf_深度学习入门：基于Python的理论与实现 PDF 含源码超清版

内容介绍深度学习入门：基于Python的理论与实现电子书封面读者评价基于python深度学习，从零开始学深度学习的明智之选这是真正从0基础，尤其从数学基础比较差的角度
weixin_39827905·2022-12-02 12:57

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记

深度学习入门笔记文章目录深度学习入门笔记第一章Python入门第二章感知机第三章神经网络第四章神经网络的学习第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧第六章与学习相关的技巧第七章卷积神经网络第八章深度学习第一章
RayYoh·2022-12-02 12:56

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——感知机

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——感知机感知机一、感知机基础二、感知机与逻辑电路2.1与门（ANDgate）：2.2与非门（NANDgate）：2.3或门（ORgate）：2.4
thunder1015·2022-12-02 12:56

读书笔记2|深度学习入门——基于python的理论与实现

深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版.pdf1.python基础，numpy，matplotlibBatchNormalization、Dropout、Adam图像识别，自然语言处理，
程序媛一枚~·2022-12-02 12:26

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——神经网络的学习神经网络的学习一、从数据中学习1.1数据驱动1.2训练数据和测试数据二、损失函数2.1均方误差2.2交叉熵误差三、mini-batch
thunder1015·2022-12-02 12:26

【DL学习笔记02】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch03：Neural Network）

目录1.ActivationFunctionstepfunctionsigmoidfunctionReLU2.多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积3.三层神经网络的实现问题各层信号传递的实现4.输出层的设计softmax5.手写数字识别MNIST数据集神经网络的推理处理批处理（batch）1.ActivationFunction激活函数会将输入信号的总和转换为输出信号朴素感知机是指单层网络
yierrrr·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-误差反向传播法

CONTENTS五、误差反向传播法5.1计算图5.2链式法则5.3反向传播5.4简单层的实现5.5激活函数层的实现5.6Affine/Softmax层的实现5.7误差反向传播法的实现五、误差反向传播法5.1计算图先引入一个很简单的问题：在超市买了222个100100100元一个的苹果，消费税是10%10\%10%，请计算支付金额。我们画出计算图如下：接着进行简单的修改，如下图所示：现在我们换个问题
柃歌·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-与学习相关的技巧

CONTENTS六、与学习相关的技巧6.1参数的更新6.2权重的初始值6.3BatchNormalization6.4正则化6.5超参数的验证六、与学习相关的技巧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）。在之前我们是沿着梯度方向更新参数，不断重复从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度
柃歌·2022-12-02 12:24

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-神经网络的学习

CONTENTS四、神经网络的学习4.1从数据中学习4.2Lossfunction4.3数值微分4.4梯度4.5学习算法的实现四、神经网络的学习4.1从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓“从数据中学习”，是指可以由数据自动决定权重参数的值。利用特征量和机器学习的方法中，特征量仍是由人工设计的，而在神经网络中，连图像中包含的重要特征量也都是由机器来学习的。机器学习中，一般将数据分为训
柃歌·2022-12-02 12:54

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-神经网络

CONTENTS三、神经网络3.1从感知机到神经网络3.2Activationfunction3.3多维数组的运算3.4三层神经网络的实现3.5输出层的设计3.6手写数字识别三、神经网络3.1从感知机到神经网络用图来表示神经网络的话，如下图所示，我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层（隐藏层）。在上图的网络中，偏置bbb并没有被画出来。如果要明确地表示出bbb，
柃歌·2022-12-02 12:53

（笔记）深度学习入门：基于python的理论与实践

本书主要用numpy来处理运算，用matplotlib将结果可视化。对于没有基础的人十分友好，只需要高中的线代知识就可以看懂。1.x=x.flatten()将矩阵及张量转换为一维数组。x>15，结果得到一个由True和False组成的一维列表，x[x>15]即可输出所有大于15的成员。矩阵与一维数组的乘，（数组长度与矩阵列数相同）将一维数组扩张为矩阵形状后简单相乘，符合交换率，符号为；矩阵与数组d
NULL-Response·2022-12-02 12:23

读书笔记：《深度学习入门：基于python的理论与实现》

基于python的深度学习入门这是本人在关于深度学习领域所阅读的第一本书，即日本程序员斋藤康毅著，陆宇杰译作的《深度学习入门：基于python的理论与实现》。
Clancy_4878·2022-12-02 12:22

《深度学习入门：基于python的理论与实现》学习笔记

感知机感知机的模型是神经网络的起源算法，也可以帮助我理解神经网络感知机的大致结构与门的实现defAND(x1,x2):w1,w2=0.5,0.5theta=0.7ifw1*x1+w2*x2>theta:return1else:return0print(AND(1,0))print(AND(1,1))01引入偏置b和权重偏置的作用是在x*w之后再加上一个常数，这相当于给了感知机一个基础的值，使得感知
Chen_shu_bct·2022-12-02 12:21

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-Python入门与感知机

CONTENTS一、Python入门1.1NumPy1.2Matplotlib二、感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.3感知机的实现2.4感知机的局限性2.5多层感知机一、Python入门1.1NumPy在深度学习的实现中，经常出现数组和矩阵的计算。NumPy的数组类（numpy.array）中提供了很多便捷的方法，在实现深度学习时，我们将使用这些方法。安装各种第三方库的方式详见：VSC
柃歌·2022-12-02 12:51

深度学习入门视频课程学习笔记02

本篇学习笔记对应深度学习入门课程第三课得分函数前向传播之-得分函数剧透:深度学习必备的两个大知识点分别是前向传播和反向传播啦，这里节课我们会先着手把前方传播的所涉及的所有知识点搞定！
迪哥有点愁了·2022-12-01 20:20

《深度学习入门》第八章：深度学习

同志们，最后一章了哦~~~~关于本书，我总结了40页左右的word笔记，想要可以私聊哦！本章主要介绍采用深度学习方法实现对MNIST数据集的识别。大家可能好奇，MNIST数据集以及书中第三章的编程代码怎么没有，我也是查了网上很多资料，都没有和书上匹配的，就在刚才，突然发现书皮后面有个二维码，就是下图，扫码就可以下载，真是呜呜呜了~~~当时找的好辛苦！！！1.目前对于手写数据识别的精度已经在99+%
鬼才的凝视·2022-12-01 10:53

Redis实战篇（一）短信登陆

一、短信登陆1、发送短信验证码@AutowiredprivateStringRedisTemplatestringRedisTemplate;publicResultsendcode(Stringphone,HttpSessionsession){//1.校验手机号if(RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)){//2.如果不符合，返回错误信息returnResult.f
珠光·2022-12-01 10:03

Redis学习笔记（实战篇）(自用）

Redis学习笔记（实战篇）(自用）本文根据黑马程序员的课程资料与百度搜索的资料共同整理所得，仅用于学习使用，如有侵权，请联系删除文章目录Redis学习笔记（实战篇）(自用）1.基于Session实现短信登录
Zzzchc·2022-12-01 09:00

《Redis实战篇》一、短信登录

1.1、导入黑马点评项目1.1.1、导入SQL1.1.2、有关当前模型手机或者app端发起请求，请求我们的nginx服务器，nginx基于七层模型走的事HTTP协议，可以实现基于Lua直接绕开tomcat访问redis，也可以作为静态资源服务器，轻松扛下上万并发，负载均衡到下游tomcat服务器，打散流量，我们都知道一台4核8G的tomcat，在优化和处理简单业务的加持下，大不了就处理1000左右
爱编程的大李子·2022-12-01 09:23

【TensorFlow】TensorFlow中的三种计算图

系列文章目录第二章TensorFlow深度学习入门之TensorFlow的核心概念目录系列文章目录文章目录前言一、三种计算图之间的关系二、静态计算图1TensorFlow1.0中的静态计算图2TensorFlow2.0
晓亮.·2022-12-01 09:12

人工智能第一课（深度学习入门）

机器学习和深度学习的差异1.机器学习是一种实现人工智能的方法2.深度学习是一种实现机器学习的方法什么是深度学习深度学习是机器学习研究的一个新的领域，深度学习可以理解为通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，目的在于模拟人脑进行分析的神经网络，来模仿人脑机制来解释图像，音频等数据。什么是神经网络系统角度：输入，模型，输出模型：输入和输出之间的映射关系神经网络的基本结构神经元用神经网络进
lm_rui·2022-12-01 09:32

深度学习入门：几幅手稿讲解CNN

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）学习深度神经网络方面的算法已经有一段时间了，对目前比较经典的模型也有了一些了解。这种曾经一度低迷的方法现在已经吸引了很多领域的目光，在几年前仅仅存在于研究者想象中的应用，近几年也相继被深度学习方法实现了。无论是对数据的分析或是生成，无论数据形式是图像、视频、音频、文本还是其它复杂维度，也无论是下棋、玩游戏还是无人驾驶汽车导航，似乎总有人会发掘出这种强大工具的
weixin_34008933·2022-12-01 07:03

(42)[ICCV17] Mask R-CNN

计划完成深度学习入门的126篇论文第四十二篇，微软的RossGirshick研究的ObejectDetection的模型。
gdtop818·2022-12-01 05:40
上一页 24 25 26 27 28 29 30 31 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他