深度学习实例第40页

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，深度学习

一阳归来·2024-02-20 01:35

Ansible fetch 模块该模块用于从远程某主机获取（复制）文件到本地

这里写目录标题参数实例查看返回结果在这里插入图片描述参数dest：用来存放文件的目录src：在远程拉取的文件，并且必须是一个file，不能是**目录*实例ansibleslave-mfetch-a'src

白嫖一茶·2024-02-20 01:35

【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）部署一整套的系统和目标软件（FROMpython

giao客·2024-02-20 01:33

Vue3快速入门-setup

执行时间在beforeCreate之前，即组件创建之前;这就意味着在执行setup时尚未创建组件实例，因此在setup选项中

温情key·2024-02-20 01:32

深度学习-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·2024-02-20 01:29

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？

Stark0x01·2024-02-20 01:28

简单的爬虫实例

本实例以爬取百度百科为例子，实现爬取百度百科的标题和一小段的介绍。一、开发软件：eclipse二、python3.

guanalex·2024-02-20 01:10

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

深度学习之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

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

深度学习之梯度下降算法

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#

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:57

深度学习之反向传播算法（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·2024-02-20 01:27

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·2024-02-20 01:56

深度学习之反向传播算法

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

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:55

深度学习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

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

【HarmonyOS】鸿蒙开发之prompt组件——第3.3章

代码实例:Button("显

沉默小管·2024-02-20 01:46

java中的枚举与注解

枚举的概述枚举是Java中一种特殊的类(类型)，它可以定义固定数量的枚举实例(此类的对象)，例如:性别、交通信号灯、季节等等->enum枚举类的对象不是new出来的,而是一一罗列出来的.

小钱要努力·2024-02-20 01:12

Bean 的作用域有哪些?

Spring中Bean的作用域通常有下面几种：singleton:IoC容器中只有唯一的bean实例。Spring中的bean默认都是单例的，是对单例设计模式的应用。

.L.JIN.Jie·2024-02-20 01:38

Effective Java读书笔记二：枚举和注解

第31条：用实例域代替序数枚举的ordinal()方法会返回枚举常量在类型中的数字位置,但是尽量不要使用它,因为当重新排序后,会对客户端造成破坏。正确的做法是,将他保存在一个实例域中。

GarfieldEr007·2024-02-20 01:08

【Java系列】：枚举和注解

⚡️4枚举的二种实现方式⚡️5自定义类实现枚举⚡️6enum关键字实现枚举⚡️7enum关键字实现枚举注意事项⚡️8enum关键字实现枚举-课堂练习⚡️9enum常用方法说明⚡️10enum常用方法应用实例

Baridhu·2024-02-20 01:07

Metal 基本任务和概念

{}同步CPU和GPU工作通过使用资源的多个实例，避免CPU和GPU工作之间的停

弑神指·2024-02-20 01:08

凤凰AI·2024-02-20 00:27

GPU，CUDA，cuDNN的理解

我们知道做深度学习离不开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·2024-02-20 00:58

AI芯片技术架构有哪些？FPGA芯片定义及结构分析

以下是几种常见的AI芯片技术架构：GPU（图形处理器）架构：GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的，但由于其高度并行的特性，逐渐被应用于深度学习计算。

Hack电子·2024-02-20 00:43

挑战杯基于GRU的电影评论情感分析 - python 深度学习情感分类

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

laafeer·2024-02-20 00:53

Linux文件/目录相关命令操作——df、du、In命令

何义竏·2024-02-20 00:47

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：打造专属深度学习环境四、PyTorch环境配置进阶：优化与调试五、结尾一、为何选择Miniconda搭建PyTorch

高斯小哥·2024-02-20 00:13

Vue基础Day04组件与cli脚手架

一.核心内容1.任务1：天知道任务1：天知道2.什么叫组件把某个界面或者说某个小功能，封装起来就叫组件（就是对htmlcssjs的一个综合封装），组件也是Vue的实例，所以它也有自己的data和methods

前端老邹_伯通·2024-02-20 00:57

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。

ABEL in China·2024-02-20 00:43

深度学习发展的艺术

科学禅道·2024-02-19 23:05

AlexNet的出现推动深度学习的巨大发展

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深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。

科学禅道·2024-02-19 23:35

GPT-4带来的思想火花

1.GPT-4出色的创新思考和知识整合能力GPT-4通过深度学习和大规模训练所获得的生成与推理能力，极大地扩展了其在创新思考和知识整合方面的应用：新颖观点生成：基于对海量文本数据的理解，GPT-

科学禅道·2024-02-19 23:04

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

Pytest fixture使用

fixture脚手架（夹具）其实就是自定义前面的前置和后置操作：当然，我可以给你一个使用pytest的Python测试框架中的fixture的实例。

Jenny测试开发·2024-02-19 23:51

Docker 镜像是什么？常用的镜像命令有哪些？

镜像是Docker容器的基础，容器是从镜像中创建的实例。镜像可以看作是一个只读的模板，容器则是在其基础上运行的实例。镜像相当于我们java或者C++

会飞的阿喵·2024-02-19 23:42

什么是 Docker 容器？以及操作 Docker 容器相关的命令汇总

容器是基于镜像创建的可运行实例，并且单独存在，一个镜像可以创建出多个容器。容器有自己独立的命名空间隔离和资源限制。

会飞的阿喵·2024-02-19 23:38

目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解（优化版--下）

为了进一步提升代码的效率和可维护性，可以考虑以下几个方面的优化：1.**视频解码优化**：-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像，避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**：-使用ONNXRuntime的定制配置，如启用自动形状推测和启用量化模式，来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:06

目标检测算法之YOLOv5的应用实例（智能交通信号控制、体育赛事分析、野生动物研究领域应用的详解）

1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域，YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。例如，在交通繁忙的交叉路口，YOLOv5可以检测到各个方向的车流量，帮助交通控制系统动态调整绿灯时长，减少拥堵。以下是一个简化的Python示例，演示了如何使用YOLOv5来检测视频流中的车辆，并据此作出一些基本的决策。importcv2importyolov5

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:05

目标检测算法之YOLOv5在社交媒体内容审核领域的应用实例详解

目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用，具体工作流程如下：1.

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:05

深度学习||YOLO（You Only Look Once）深度学习的实时目标检测算法（YOLOv1~YOLOv5）

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:35

DLRover：蚂蚁开源大规模智能分布式训练系统

文｜沙剑蚂蚁集团高级技术专家专注分布式深度学习领域主要负责蚂蚁大规模分布式训练引擎的设计和开发本文4491字阅读12分钟本文整体介绍了DLRover的项目动机与核心能力，未来我们会发布一系列文章，来从同步

·2024-02-19 23:04

实践案例｜孟宪超：基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用（附演讲视频）

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目：https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日，「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办，本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超，在「隐语开源社区Meet

·2024-02-19 23:04

spring starter原理和实例

1.背景springboot的一个优势就是starter，利用starter，可以避免一些的繁琐的配置，将starter里面的功能开箱即用。例如：spring-boot-starter-jpa等，只需要配置一下数据连接信息，就可以进行数据库操作。当然starter技术也没有想象的高大上，最终也是一行行代码实现的，目前就让我们一起看一下接下面纱的starter。2.springstarter实现原理

Johar77·2024-02-19 23:24

OpenHarmony—ArkTS卡片运行机制

卡片渲染服务：用于管理卡片渲染实例，渲染

·2024-02-19 23:02

【工作记录】基于docker+mysql部署单机版nacos2.0.4@20240219

以下是Nacos主要功能特点：服务发现：支持基于DNS或HTTP协议的服务注册与发现，能够实时更新服务实例的状态信息，帮助服务消费者快速找到可用的服务提供者。适用于多种主流框架和服务类

泽济天下·2024-02-19 22:12

Selenium折线图自动化测试

目录获取折线图echarts实例获取折线图实例锚点的坐标通过echarts实例的getOption()方法获取坐标数据将折线图坐标点转换为像素坐标值整合折线图坐标数据根据折线图坐标计算出锚点相对于浏览器中的坐标计算

知识的宝藏·2024-02-19 22:08

RocketMQ订阅关系不一致和不能消费时如何排查?

订阅关系不一致调整任意一个实例的订阅关系和另一个保持一致消费者不能消费消息它是最常见的问题之一，也是每个消息队列服务都会遇到的问题1.确认哪个消息未消费。

coffee_babe·2024-02-19 22:58

消息中间件之RocketMQ源码分析(十)

namesrv.conf>dev/null2>&1&通过脚本配置启动基本参数，比如配置文件路径、JVM参数，调用NamesrvStartup.main()方法，解析命令行的参数，将处理好的参数转化为Java实例

coffee_babe·2024-02-19 22:55

04_frp内网穿透实例

frp内网穿透实例前置在这之前，你应该在嵌入式设备上和带有公网IP的服务器上都已经安装好了frp，如果没有的话就翻一下前面几节的内容。

皓瑞 =)·2024-02-19 22:53

【JavaScript】原型链和继承

文章目录1.原型链的概念原型原型链2.构建原型链构造函数与原型实例与原型链3.继承的实现原型链继承原型链的问题4.继承的最佳实践构造函数继承（经典继承）组合继承5.ES6中的类和继承6.总结在JavaScript

好久不见的流星·2024-02-19 22:20

SQLServer创建数据库详解

针对一个SQLServer实例，最多

IT技术分享社区·2024-02-19 22:18

wayland(xdg_wm_base) + egl + opengles 使用FBO渲染到纹理实例(六)

文章目录前言一、FBO介绍1.FBO简介2.FBO的关键组成部分3.FBO的基本工作流程4.FBO实现渲染到纹理5.FBO实现离屏渲染二、FBO实现渲染到纹理的代码实例1.egl_wayland_texture3

khl0616·2024-02-19 22:16

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