深度学习处理器第37页

深度学习本科课程实验3 网络优化

一、在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器1.1任务内容在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法，并补全Adam中计算部分的内容在torch.nn实现多分类的任务中使用torch.nn实现各种优化器，并对比其效果1.2任务思路及代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyas

11egativ1ty·2024-02-06 12:20

沁恒 CH32V103 MCU介绍及呼吸灯演示

沁恒微电子于2020年2月24日发布了首款基于RISC-V架构，自主设计的RISC-V3A处理器内核及其硬件产品——CH32V103系列MCU。

不划水的小王·2024-02-06 11:56

RISC-V MCU应用教程之ADC

简介CH32V103系列是以青稞V3A处理器为核心的32位通用RISC-VMCU，该处理器是基于RISC-V开源指令集设计。片上集成了时钟安全机制、多级电源管理、通用DMA控制器。

借过风景·2024-02-06 11:54

基于YoloV5的智能零售柜商品识别

下载yolov5：gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5进入yolov5文件夹,下载依赖文件pipinstall-rrequirements.txt深度学习第一步准备好数据集

乔不思-·2024-02-06 11:20

基于Vercel和Flask部署API

它可以免费部署服务器和托管网站，与GithubPages只能托管静态网站不同，vercel可以部署的内容有很多，它支持python，go等多语言环境，这意味你可以创建动态的内容，甚至，你可以在上面部署一个深度学习模型

乔不思-·2024-02-06 11:49

苍穹外卖（二）

查漏补缺1全局异常处理器Handlerpackagecom.sky.handler;importcom.sky.result.Result;importlombok.extern.slf4j.Slf4j

xxxxxxxpp·2024-02-06 11:33

Linux命令-as命令（汇编语言编译器）

说明as命令GNU组织推出的一款汇编语言编译器，它支持多种不同类型的处理器。

RisunJan·2024-02-06 11:42

知识图谱问答：构建人机自然交互的桥梁

1.3知识图谱问答1.4典型应用与系统2智能问答系统分类2.1问句类型分类2.2系统来源分类3实现知识图谱问答主要技术方法3.1基于问句模板的方法3.2基于语义解析的方法3.3基于检索排序的方法3.4基于深度学习的方法

cooldream2009·2024-02-06 11:41

Redis中的Reactor模型和执行命令源码探索

Reactor模型一、Redis初始化1.1、配置初始化1.2、服务初始化1.3、网络监听初始化1.4、Reactor线程池初始化1.5、Reactor事件主循环二、Reactor2.1、Reactor事件处理器

pigfu·2024-02-06 10:46

【人工智能】Fine-tuning 微调：解析深度学习中的利器(7)

在深度学习领域，Fine-tuning微调是一项重要而强大的技术，它为我们提供了在特定任务上充分利用预训练模型的途径。

魔道不误砍柴功·2024-02-06 10:24

深度学习（生成式模型）—— Consistency Models

文章目录前言预备知识：SDE与ODEMethod实验结果前言Diffusionmodel需要多次推断才能生成最终的图像，这将耗费大量的计算资源。前几篇博客我们已经介绍了加速Diffusionmodel生成图像速率的DDIM和StableDiffusion，本节将介绍最近大火的ConsistencyModels（代表模型：Dalle-3），其允许Diffusionmodel仅经过一次推断就生成最终的

菜到怀疑人生·2024-02-06 10:23

基于pytorch深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

基于PyTorch的深度学习遥感影像地物分类、目标识别与分割实践技术应用是一个涉及多个步骤的复杂过程。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-06 10:22

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的自动驾驶车道线检测算法研究与实现

iuerfee·2024-02-06 09:19

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7学习率衰减策略6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的昆虫识别算法研究与实现

iuerfee·2024-02-06 09:17

【笔记】微机原理及接口技术5 -- MCS51单片机概述

MCS-51CPU由两个部分组成：运算器和控制器运算器：算术逻辑单元（ALU）、位处理器、累加器ACC等组成；控制器：主要有内部晶振和一些定时、控制逻辑组成存储器拥有三个存储器地址空间程序存储器地址空间内部数据存储器地址空间外部数据存储器地址空间累加器

Zhillery·2024-02-06 09:25

centos系统初始化

centos是基于linux建设的操作系统bash命令处理器重启#init6#reboot#shutdown-rnow1.修改主机名配置文件①临时修改，重启后消失hostname②永久修改（1）vi/etc

taizong_s·2024-02-06 08:50

Linux-3进程概念(一)

程序指令存储地址和数据存储地址指向同一个存储器的不同物理位置，因此程序指令和数据的宽度相同，比如英特尔公司的8086中央处理器的程序指令和数据都是16位宽。

翻斗花园牛图图-·2024-02-06 08:56

libnuma 及底层实现

NUMA是一种计算机体系结构，其中多个处理器和内存模块通过高速互联网络连接在一起。在NUMA系统中，每个处理器都有自己的本地内存，但也可以访问其他处理器的内存。

phone1126·2024-02-06 08:26

深度学习之numpy

1.numpy.mean（a，axis=None，dtype=None，out=None，keepdims=）沿指定轴计算算术平均值。返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值取自展平的数组，否则取自指定的轴。float64中间值和返回值用于整数输入。参量array_like包含期望平均值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试进行转换。轴无或整数或整数元组，可选计算平均值s的一个或多个轴。默认值是计算

zuoyou_yi·2024-02-06 08:21

机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？终于有人讲明白了

导读：“机器学习”一词往往被与“人工智能”“深度学习”混用，也常与“大数据”一词一同出现。下面首先简要介绍它们的关系，然后讲述机器学习的基本概念和模式。

大数据v·2024-02-06 08:10

机器学习、深度学习所需掌握的数学知识全都在这里了！

人工智能的基石是数学，没有数学基础科学的支持，人工智能很难行稳至远。—中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗入行人工智能，所谓的门槛和挑战本质是你对数学知识的掌握程度。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：线性代数：如何将研究对象形式化？微积分：如何深

算法channel·2024-02-06 08:09

挑战杯 python+opencv+深度学习实现二维码识别

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv+深度学习实现二维码识别学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-06 08:36

研究生研一学习机器学习ML、深度学习DL的规划

研究生学习机器学习ML、深度学习DL的规划保上研之后也没有很好规划自己的学习路线，看到b站上的一位清华博士讲述他本科也是机械，跨考计算机后的学习路线，所以记录下来，从现在开始按照规划来一点一点地做好。

Baily24·2024-02-06 08:36

xv6（RISC-V）操作系统源码分析第六节——锁

xv6采用两种方式实现程序的并发执行：采用多处理器架构在一个CPU上实现多线程机制xv6采用多处理器架构（硬件系统具有多个CPU独立执行）来实现程序的并发执行。

MCQSLW·2024-02-06 08:05

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

普通编程，机器学习与深度学习

表示学习：包含深度学习，通过输入由算法生成简单的特征，再逐层生成更加全局/抽象的特征，最后，通过一些数学原理对特征与输出的匹配模式进行学习，也就是更新相应的参数，从而使数学表达式能够更好的根

ALGORITHM LOL·2024-02-06 08:02

处理器架构与指令集

会充电的皮卡丘·2024-02-06 07:28

李沫动手学深度学习之2.1

本博文复现李沫动手学深度学习，网页链接在此，（第一版）【建议实操之前先通读一遍2.1章节的文档与本教程的文字说明】2.1.获取和运行本书的代码（完成）一些过程总结：（windows）（GPU）1、本人安装的是

一卒2018·2024-02-06 07:33

WPF 笔记4——事件处理器与代码后置

看B站刘铁猛老师视频学习WPF1、事件处理器与代码后置以Button为例：事件拥有者，就是button事件，Click事件响应者，事件方法被谁包含，谁就是事件响应者；事件处理器，事件响应者用哪个方法法响应事件

Lingoesforstudy·2024-02-06 07:51

yq ——一个轻量级便携式命令行 YAML 处理器

yqyqisalightweightandportablecommand-lineYAMLprocessor.https://mikefarah.gitbook.io/yq/

Lingoesforstudy·2024-02-06 07:20

深度学习驱动下的自然语言处理进展及其应用前景

前言自然语言处理（NLP）是一项正在迅速发展的技术，它利用深度学习和大数据技术，让计算机能够更好地理解和生成人类语言。随着NLP的不断进步，我们对于计算机理解和应用语言的能力也取得了显著的提升。

想你依然心痛·2024-02-06 07:46

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python

Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

Days21 Elfboard 板ADC

模数转换器（ADC）是数字电子设备中不可或缺的组件，它能够将模拟信号转换为数字信号，以便于计算机或微处理器进行处理。

chriss854·2024-02-06 07:45

Days11 ELFBoard获取Linux内核源码

Linux内核是操作系统中最核心的部分，它负责管理计算机硬件资源，并提供对应用程序和其他系统组件的访问接口，控制着计算机的内存、处理器、设备驱动程序和文件系统等关键功能，今天小编就给各位小伙伴介绍一下如何获取

chriss854·2024-02-06 07:14

【专业技术】高效并行分布式深度学习策略，助力模型训练与量化

我们是一家专注于提供高效深度学习解决方案的专业团队，为您提供并行分布式策略、高效精调策略、大模型无损量化和高性能推理服务。

路人与大师·2024-02-06 06:26

PHP错误与异常处理(二)

自定义错误处理器我们写程序，难免会有问题（是经常会遇到问题），而PHP遇到错误时，就会给出出错脚本的位置、行数和原因。有很多人说，这并没有什么大不了。

蓝洛333·2024-02-06 06:11

「深度学习」长短时记忆网络LSTM

一、经典模型\widetilde{c}^{}=tanh(w_{c}[a^{},x^{}]+b_{c})更新门：\Gamma_{u}=\sigma(w_{u}[a^{},x^{}]+b_{u})遗忘门：\Gamma_{f}=\sigma(w_{f}[a^{},x^{}]+b_{f})输出门：\Gamma_{o}=\sigma(w_{o}[a^{},x^{}]+b_{o})c^{}=\Gamma_{u

Sternstunden·2024-02-06 06:20

「深度学习」dropout 技术

一、工作原理1.正则化网络dropout将遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。1.每个节点保留/消除的概率为0.5:2.消除节点：3.得到一个规模更小的神经网络：2.dropout技术最常用：反向随机失活"Inverteddropout"以三层网络(l=3)为例：keep-prob=0.8#保留某个隐藏单元的概率#生成随机矩阵，每个单元对应值为1的概率是0.8,用于决定第三层哪些元素

Sternstunden·2024-02-06 06:20

「深度学习」循环神经网络RNN

一、序列模型的例子二、数学符号定义X^{(i)}：训练样本i的输入序列的第t个元素。T_{X}^{i}：训练样本i的输入序列的长度。Y^{(i)}：训练样本i的输出序列的第t个元素。T_{Y}^{i}：训练样本i的输出序列的长度。三、举例：识别人名【输入和输出序列长度相同】1、数据表示准备Vocabulary/Dictionary将所有要用到的单词放在一起，做成清单——将每个单词用一位one-ho

Sternstunden·2024-02-06 06:50

「机器学习」神经网络

(2)深度学习的起飞2.需求预测(1)神经网络的符号与描述(2)不需要自己手动自己设计特征神经网络将自己决定它将在隐藏层使用哪些数据3.例子：图像识别随着层数增加，窗口大小在增大。

Sternstunden·2024-02-06 06:49

【深度学习理论】持续更新

文章目录1.统计学习理论1.统计学习理论统计学习理论，一款适合零成本搞深度学习的大冤种的方向从人类学习到机器学习的对比（学习的过程分为归纳和演绎），引出泛化和过拟合的概念。如何表示归纳的函数规律呢？

一轮秋月·2024-02-06 06:48

互联网加竞赛基于深度学习的目标检测算法

5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后1简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的目标检测算法该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-06 06:15

怎么在bash shell中操作复杂json对象

jq是一个轻量级且灵活的命令行JSON处理器，它允许你以非常高效的方式从各种JSON数据中筛选、映射、减少和转换数据。jq的语法非常强大，几乎可以处理任何类型的JSON数据。安装jq在大多数Lin

黑风风·2024-02-06 06:44

「深度学习」门控循环单元GRU

一、梯度消失问题梯度消失：基础的RNN模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{}仅仅受自己附近的值影响。解决方法：GRU或LSTM梯度爆炸：反向传播时，随着层数增多，梯度不仅可能指数型下降，还有可能指数型上升——会导致参数过大，网络崩溃解决方法：梯度修剪——观察梯度向量，若大于某个阈值，则放缩梯度向量，保证其不会过大二、GRU目的：使隐藏层更好地捕捉深层连接，改善

Sternstunden·2024-02-06 06:41

基于深度学习算法的轴承故障自主分类

1.要求轴承有3种故障：外圈故障，内圈故障，滚珠故障，外加正常的工作状态。如表1所示，结合轴承的3种直径（直径1,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类：表1轴承故障类别外圈故障内圈故障滚珠故障正常直径11230直径2456直径3789实验包含以下两个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本

deleteeee·2024-02-06 06:08

SpringBoot源码解读与原理分析(二十一)IOC容器的刷新(二)

7.4.1回调父类方法7.4.1.1ServletContextAwareProcessor7.4.1.2注册Web应用的作用域7.4.2组件扫描&解析手动传入的配置类7.5BeanFactory创建后的后置处理器的执行

灰色孤星A·2024-02-06 06:38

NER

基操：超详细保姆级讲解&提供代码：基于深度学习的命名实体识别与关系抽取值得一看的命名实体识别的总结：中文命名实体识别总结师兄给的教程：GithubChineseNER针对教程讲解的文章：用深度学习做命名实体识别

zelda2333·2024-02-06 06:17

MyBatis学习08-XML配置文件

MyBatis学习08-XML配置文件1概述2配置文件头部声明3properties（属性）4settings（设置）5typeAliases（类型别名）6typeHandlers（类型处理器）7objectFactory

还有头发的老李·2024-02-06 06:53

macbookpro和macbookair的区别？cleanmymac 怎么清理mac空间

苹果macair和pro区别有：1、air采用了轻薄的设计，重量相对较轻，便于携带，而pro更加注重性能，所以比较重；2、air通常搭载较低功耗的处理器内存和存储容量相对较小，而pro配备了更强大的处理器

huarongdao2021·2024-02-06 06:45

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