深度学习分类预测第4页

深度学习的零碎知识点

显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」，它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事？“共享GPU内存”又是什么?

csdn_now·2024-09-13 13:50

NLP_jieba中文分词的常用模块

把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架

Hiweir ··2024-09-13 12:48

软考架构-架构风格

架构设计的核心问题是能否达到架构级的软件复用架构风格定义了用于描述系统的术语表和一组指导构架系统的规则二、风格分类架构风格考点说明数据流-批处理传统编译器，每个阶段

zyhJhon·2024-09-13 12:45

百行代码复现扩散模型-基于线性回归

文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。

李新然·2024-09-13 10:07

MySQL之DQL简单查询

2.SQL语言分类SQL语言可分为如

忧郁的西红柿·2024-09-13 10:36

大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了

它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。

黑客-雨·2024-09-13 10:05

【时时三省】tessy 单元测试 && 集成测试专栏文章阅读说明

目录1，关于更新2，关于文章阅读3，关于文章分类1，单元测试2，集成测试3，通用便捷操作4，编译问题集锦5，需求管理6，CTE的使用7，tessy自动化执行用例----通过bat命令行接口山不在高，有仙则名

时时三省·2024-09-13 10:05

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?

Efred.D·2024-09-13 08:55

巴厘岛游记

他不听，任性地拉着我看电影，结局就是第二天早上两人慌慌张张地倒腾行李，还好我之前分类存放，不至于忘记东

霞光和蓝天·2024-09-13 08:30

Python中用于从图像中提取文本的8大OCR库

从谷歌强大的Tesseract到EasyOCR时髦的深度学习，这些库能够做一些非常了不起的事情。让我们来看看Python中的OCR库，了解这些库是如何将图像转换成可读文字的吧！

woshicver·2024-09-13 08:51

机器学习与深度学习的区别

文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别

eqa11·2024-09-13 06:11

鸿蒙开发（NEXT/API 12）【网络场景识别】网络加速服务

场景介绍应用在订阅网络场景识别后，系统在网络场景实时信息或预测信息发生变化后回调给应用，回调的网络场景信息包括数据传输的链路类型、网络场景类型、数传策略建议、弱信号信息等。

移动开发技术栈·2024-09-13 05:30

计算机视觉中的数据增强方法总结

本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，RandomErasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask

CV技术指南(公众号)·2024-09-13 05:57

CVA财务建模课程心得分享End

另外，DCF分析主要依赖预测数据，所以需要注

爱尔兰诗人·2024-09-13 03:24

BACKGROUND ON THE ISSUE

问题背景想想几个一般的标题，在这个标题下这个问题可能的分类。例如，如果问题涉及刑事调查，标题可能是“犯罪”、“犯罪学”、“警察”和一种或多种特定类型的犯罪，如“入室盗窃”。

Reiko丶·2024-09-13 02:55

基于VGG的猫狗识别

由于猫和狗的数据在这里，所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理：importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL

卑微小鹿·2024-09-13 02:11

分类算法可视化方法

可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。

dundunmm·2024-09-13 02:39

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG

bw876720687·2024-09-13 02:06

日常复盘2021-12-30

不过分析再多都只是预测，市场的变化是多端的，不多说了，今天看看盘面随机应变。

S的学习笔记·2024-09-13 02:13

最坏的结果

十九年的舒适换来了明天不可预测的艰难！今晚是这么多年和老公交流最多的一次，我们谈了好多！被命运撵压的粉碎的我们眼里流着泪，脸上带着笑，相互骗着憧憬着美好的未来。

爱驻北一号·2024-09-13 01:07

【机器学习】朴素贝叶斯

3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。

可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

即时通讯技术文集（第16期）：IM架构设计技术精选(第一部分) [共17篇]

为了更好地分类阅读52im.net总计1000多篇精编文章，我将在每周三推送新的一期技术文集，本次是第16期。

jackjiang20212·2024-09-13 00:12

入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU

CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务，如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存（如L1、L2和L3缓存），以减少访问主存储器的延迟

今夕是何年，·2024-09-13 00:55

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。

qq1744828575·2024-09-13 00:25

机器学习引领未来：赋能精准高效的图像识别技术革新

机器学习，特别是深度学习的突破，推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术，从基础理论到前沿进展，再到实际应用与挑战展望，为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-13 00:53

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练

机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器

Lossya·2024-09-12 23:47

过年必备仪式：清扫

整理，清扫，改分类的分类，还清理的清理。就像写工作总结似的，把平时有用的没用的整理整理，擦拭擦拭。没有的，短缺的必须品给补齐。打扫得过程中，总能找到丢了很久的物件儿。

甜甜sweet·2024-09-12 23:37

R-Drop pytorch实现

Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。

warpin·2024-09-12 21:39

Java反射语法

1.2获取Class类对象的三种方式【应用】三种方式分类类名.class属性对象名.getClass()方法Class.forName(全类名)方法示例代码publicclas

精进攻城狮@·2024-09-12 21:36

多道程序设计和分时

分类：（3类）多道程序设计分时简单批处理一些其他补充1多道程序设计1.设计起因：单用户通常不能总使cpu和设备在所有时间都忙碌。

yanlingyun0210·2024-09-12 20:03

机器学习实战笔记5——线性判别分析

机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析

绍少阿·2024-09-12 20:32

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。

量子-Alex·2024-09-12 20:32

#每天一本书+一页笔记# 1588《新东方名师这样学英语》

#一生一万本计划#10000/1588【阅读日期】20220722【书名】新东方名师这样学英语【作者】《新东方英语》编辑部【关键词】英语学习经验【分类】学习方法，英语【简评】本书由新东方出品，书中文章精选自

May终身阅读者·2024-09-12 18:28

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

zjwreal·2024-09-12 17:13

【笔记】自然语言处理NLP---概论

1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习

xhanZ·2024-09-12 17:10

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

《哪吒》票房狂轰16亿，吴京新片遇到对手

暑期档过完一半，这部动漫《哪吒》成为了暑期档爆款，利用5天时间票房超越了《西游记大圣归来》9.56亿票房纪录，成为国内动漫最高的最高纪录，猫眼预测票房高达44.94亿，如果这部达到预测票房45亿，那么离吴京的

浅忆影视·2024-09-12 15:26

（日更第118天）把要做的事情记录下、计划好、流程化

最近自己一直在思考如何解决这个问题，把自己思考的几点想法与朋友们分享一下：有以下四个步骤：记录、分类、排序、执行。

水云川流·2024-09-12 15:50

python实现快速幂

如果使用循环来计算显然效率是很低的以下有三种方法实现快速幂方法一，python自带函数pow(a,b,mod)，其中a为底数，b为指数，mod是对该数取模，mod参数有时候可以不传a=pow(5,9)方法二，利用递归实现快速幂，该方法需要注意分类讨论

Ronaldinho Gaúch·2024-09-12 15:59

10月活动+田园风光+10.15

打卡第二天：整理一级分类（建立数量为5-6个）和二级分类4-6个（建立数量为4-6个），参考加一老师的分类。加一老师的分类深得我意，感觉不需要大动就可以作为自己的分类。

幽蓝2022·2024-09-12 14:23

C#使用TCP-S7协议读写西门子PLC(四)

新建部分类文件SiemensS7ProtocolUtil.Integrated.cs主要方法读取任意连续字节数据,任意多个Byte读取--每次最多读取200个字节，如果超过200，自动分多次读取p

斯内科·2024-09-12 14:53

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

vue2(4)之scoped解决样式冲突/组件通信/非父子通信/ref和$refs/异步更新/.sync/事件总线/provide和inject

2.组件之间如何通信3.组件关系分类4.通信解决方案5.父子通信流程6.父向子通信代

章小絮·2024-09-12 13:48

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle‘

正确代码示例步骤1：安装PaddlePaddle库步骤2：验证安装五、注意事项已解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle‘一、分析问题背景在使用Python进行深度学习开发时

屿小夏·2024-09-12 13:44

MySQL 常见关键字详解：初学者指南

为了帮助初学者更好地理解和记忆这些关键字，我们可以根据其功能将它们进行分类。关键字分类1.数据查询关键字用于从数据库中检索和查看数据。SELECT:用于选择和提取数据。WHERE:用于过滤查询结果。

Mr_Paizong·2024-09-12 12:44

C#使用TCP-S7协议读写西门子PLC(二)

PLC，西门子PLC作为Socket通信的服务端【TCP-Server】在读写PLC之前，我们先进行Socket-Client程序编写，用于连接TCP服务端【也就是西门子PLC】，为了方便进行，我们使用部分类

斯内科·2024-09-12 12:43

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