深度学习实战-自学笔记

《Web安全之深度学习实战》笔记：第十三章 DGA域名识别

本小节是讲解DGA域名的识别，在《web安全之机器学习入门》中，曾经通过多节来讲解DGA域名，相关笔记如下：《Web安全之机器学习入门》笔记：第七章7.6朴素贝叶斯检测DGA域名_mooyuan的博客-CSDN博客《Web安全之机器学习入门》笔记：第九章9.4支持向量机算法SVM检测DGA域名_mooyuan的博客-CSDN博客《Web安全之机器学习入门》笔记：第十章10.3K-Means算法检测
mooyuan天天·2022-12-07 14:40

pytorch学习（五）---torch.nn模块

本篇自学笔记来自于b站《PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）
橘春十三99·2022-12-07 12:46

Python深度学习实战：声呐返回值分类

Python深度学习实战：声呐返回值分类声呐物体分类数据简单的神经网络预处理数据以增加性能调整模型的拓扑和神经元缩小网络扩大网络总结本章我们使用Keras开发一个二分类网络。
王子王子聪·2022-12-07 07:42

谷粒学院自学笔记

谷粒学院自学笔记day01上午一.MyBatis-Plus的入门配置下午day02day03day04Day05Day06Day07Day08Day09Day10Day11Day12Day13Day14Day15Day16Day17Day18
昭浅灬·2022-12-07 00:16

机器学习实战——股票close预测

另一篇用深度学习搞得，见：深度学习实战——CNN+LSTM+Attention预测股票技术栈xgboostpython原理都是很简单的小玩意，试了下发现预测的还不错，先上效果图：有点惊讶，简单的仅仅用close
只会git clone的程序员·2022-12-07 00:15

深度学习实战：keras框架，循环神经网络做文本预测和文本生成

1.介绍基于keras框架的深度学习实战，利用三国演义文本集，LSTM神经网络模型，训练文本数据，预测文本，自动生成文本。本文使用Sequential顺序模型，它可以由多个网络层线性堆叠。
勋章DhR·2022-12-06 20:13

【深度学习实战：利用墨尔本十年的温度数据，基于keras框架用循环神经网络LSTM做时间序列预测】

学习笔记，仅供参考！介绍RNN是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据，这里使用的是manytoone的结构类型，输入序列，输出为单个值，类似于之前的文本分类和文本生成或预测时间序列数据。本文使用的是目前常用的LSTM长短时记忆网络，相对于传统的循环神经网络，信息是通过多个隐含层逐层传递到
勋章DhR·2022-12-06 20:13

Anaconda3 环境下安装Open3D（自学笔记）

介绍Open3D是一个开源库，支持快速开发处理3D数据的软件。Open3D的核心功能包括：3D数据结构；3D数据处理算法；场景重建；表面对齐；3D可视化；基于物理的渲染(PBR)；支持PyTorch、TensorFlow；支持GPU加速处理；在C++和python都可以使用;更多的使用信息可以查看http://www.open3d.org/docs构建的pip和conda包支持Ubuntu18.0
三毛的小粉丝·2022-12-06 19:52

pytorch深度学习实战lesson33

第三十三课数据增广数据增广的不仅仅是处理图片，还可以处理文本或语音。我们在这里其实主要专注的是图片上的一些技术。可以看到这几张图是说是对一个松鼠做不同的一些处理，比如说可以把一些像素拿掉、把它的颜色做变换，然后最后面一个是对它的亮度做很多变换。目录理论部分实践部分理论部分Ces上的真实故事是讲在采集数据训练模型的时候，现场的场景至关重要，在实际部署的时候要充足的对现场的场景进行数据采集。特别是对于
光·宇·2022-12-06 19:09

Keras深度学习实战（39）——音乐音频分类

Keras深度学习实战（39）——音乐音频分类0.前言1.数据集与模型分析1.1数据集分析1.2模型分析2.歌曲流派分类模型2.1数据加载与预处理2.2模型构建与训练3.聚类分析小结系列链接0.前言音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签
盼小辉丶·2022-12-06 12:47

Keras深度学习实战（38）——图像字幕生成

Keras深度学习实战（38）——图像字幕生成0.前言1.模型与数据集分析1.1数据集分析1.2模型分析2.实现图像字幕生成模型2.1数据集加载与预处理2.2模型构建与训练3.使用束搜索生成字幕3.1束搜索原理
盼小辉丶·2022-12-06 12:17

深度学习实战：基于CNN的猫狗图像识别

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。主要内容包含：数据处理神经网络模型搭建数据增强实现本文中使用的深度学习框架是Keras；图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data数据处理数据量数据集包含25000张图片，猫和狗各有125
尤尔小屋的猫·2022-12-06 10:21

【代码随想录】【LeetCode】自学笔记08 -二叉树

前言【代】：避免递归！“现场面试的时候，面试官看你顺畅的写出了递归，一般会进一步考察能不能写出相应的迭代。”前中后序遍历：看中间节点，用递归方法入门【https://cloud.tencent.com/developer/article/1591357】数据结构分为物理结构和逻辑结构，像数组这种数据结构就属于物理结构，人家是怎么样的就在内存中怎么存储，但是对于逻辑结构比如这里的二叉树，貌似就没法直
咚咚咔的粉思·2022-12-06 09:52

C语言笔记-15-资源操作-内存映射

C语言笔记-15-资源操作-内存映射文章目录C语言笔记-15-资源操作-内存映射前言一、概述二、mmap文件或设备映射到内存二、munmap解除文件或设备映射到内存总结前言自学笔记，没有历史知识铺垫（省略百度部分
宝全哥哥·2022-12-05 21:46

pytorch深度学习实战lesson32

第三十二课分布式训练这个是15年的时候沐神在CMU装的一个小机群，里面有30台机器，各机群有大概60块GPU，60块GPU一共花了三四万美金的样子，就是大概20万人民币。沐神表示最亏的是当年他们跑了太多深度学习的实验，没有去挖矿，以至于错过了一个亿。少写点paper的话现在也就财务自由了。。。。我们给大家看一看。就是说在分布式的情况下，从之前的单机多卡拓展到分布式是什么样子，其实本质上是没任何区别
光·宇·2022-12-05 10:37

深度学习+pytorch自学笔记（一）——PyTorch基础

背景本人目前为大四学生，已被清华大学拟录取。由于研究生目前初定的方向会涉及到深度学习的内容，导师说会利用pytorch进行缺陷检测等，涉及精密测量、先进制造等相关领域。因此，于毕业论文差不多初步完成之际开始自学。为了便于知识的整理，因此打算将每一次的学习内容，整理成笔记，方便自己查看巩固，以及其他志同道合的朋友参考查阅。编译器为PyCharm，参考书籍为软件工程朋友推荐的《动手学深度学习(pyto
子非鱼icon·2022-12-04 21:35

深度学习实战——手写数字识别

一，算法介绍代码和数据来自知乎帖https://zhuanlan.zhihu.com/p/274610199不过文中的错误代码有点多。。。有的是看评论改的，有的是我自己改的。这个算法全部放在一个.py文件中了，不涉及模型加载等。步骤就是先训练网络，然后查询网络，判断待识别图片中的数字。二，数据链接：https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/1
csuzhucong·2022-12-04 19:21

深度学习实战——CNN训练识别COVID-19肺炎肺部CT图模型

1.COVID-19肺炎肺部CT图特征简述(以下内容为查阅资料后整理，本人并非医学影像专业，如有错误敬请指正)主要为间质化改变，磨玻璃影2.数据预处理为减少GPU计算量，先使用crop函数裁去CT图黑边，并对图像进行resize（此处处理后的图片大小为420*290）训练集与测试集数据总数：traintestcovid-192289572normal15923983.使用卷积神经网络（CNN）参数
长弓同学·2022-12-04 16:50

深度学习实战（2）：肺炎预测｜附数据集与源码

目录写在前面项目任务简介实验结果导入需要的第三方库定义预处理函数加载数据集路径加载训练集的图像和标签部分图片展示加载测试图片Pickle存储已处理好的图片标签预处理将X转化为（None,200,200,1）的格式数据增强构建CNN神经网络展示CNN模型的详细信息Model.complie训练过程展示结果展示结果分析模型评估写在前面*本篇文章仅作为深度学习学习用途而非商用*运行系统：MacOS/Wi
正在黑化的KS·2022-12-04 16:43

第 12 章 基于块匹配的全景图像拼接--Matlab深度学习实战图像处理应用

第12章基于块匹配的全景图像拼接–Matlab深度学习实战图像处理应用GUI实现效果如图所示完整案例主函数文件Gui_Main.m文件functionvarargout=Gui_Main(varargin
海宝7号·2022-12-04 10:06

深度学习实战01：搭建神经网络五部法

1步骤1.1选择模型Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。a）序贯模型（Sequential):单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。这种模型编译速度快，操作也比较简单b）函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。1.2搭建
不会产品的码农不是好的运营·2022-12-04 09:06

Python爬虫自学笔记（三）动态网页爬取

现在很多网站用的是动态网页加载技术，这时候用前面的request库和BS4库就不能解决问题了，需要用新的办法。打开网页，按F12或者右键弹出菜单里选择“检查”，右侧会打开开发者工具。这里有一排菜单，最左边的是Element，显示的是网页的源代码，如果在这里能直接找到所需要爬取的内容，就说明这是静态页面，可以用request库和BeautifulSoup4库的工具爬取所需内容。如果这里找不到所需内容
阿尔法羊·2022-12-03 02:24

AI-机器学习-自学笔记（四）K邻算法（KNN）

K邻算法（k-NearestNeighbor）是最常用也是最简单的机器学习算法之一。关于该算法正式的表述是：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别的样本的特性。通俗点说，就是近朱者赤近墨者黑，你周围的狐朋狗友多数属于哪一类人，你大概率也属于这一类人。具体说就是，找到跟你关系最近的K个朋友，看看他们是哪一类人（喜
阿尔法羊·2022-12-03 02:24

深度学习实战项目：速算题目批改

深度学习实战项目：速算题目批改前言一、摘要二、项目框架三、项目步骤1.数据处理1.1数据收集1.2数据打标1.3数据预处理2.模型训练2.1目标检测2.1.1模型介绍2.1.2模型训练2.1.3训练结果
独行者~·2022-12-02 17:29

【第 14 章 基于主成分分析的图像压缩和重建--matlab深度学习实战案例】

机器学习深度学习实战图像处理matlab基于主成分分析的图像压缩和重建–下载来源主函数：clc;clearall;closeall;I=imread('liftingbody.png');k=1;figure
海宝7号·2022-12-01 12:42

AI-机器学习-自学笔记（一）机器学习概述

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域的交叉学科涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。AI(人工智能)、深度学习、机器学习都是经常会使用到的概念，那么这些概念之间有什么关系呢？看下图，一目了然。机器学习的分类：机器学习的算法分为两大类：监督学习和无监督学习监督学习
阿尔法羊·2022-12-01 10:51

编程自学笔记

一、Java1.安装1.1在Windows上安装Java//去【[官网下载]()】Windows64位的软件包//配置JAVA_HOMEJAVA_HOME="安装地址"//在path中配置JAVA_HOME%JAVA_HOME%\\bin//测试java--version1.2在Macm1上安装java//去【[官网下载]()】专属Macm1的软件包//在多个版本间进行切换//1.创建.bash_
明月虽好，春风不许！·2022-12-01 10:36

入门力扣自学笔记207 C++ （题目编号：1758）

1758.生成交替二进制字符串的最少操作数题目：给你一个仅由字符'0'和'1'组成的字符串s。一步操作中，你可以将任一'0'变成'1'，或者将'1'变成'0'。交替字符串定义为：如果字符串中不存在相邻两个字符相等的情况，那么该字符串就是交替字符串。例如，字符串"010"是交替字符串，而字符串"0100"不是。返回使s变成交替字符串所需的最少操作数。示例1：输入：s="0100"输出：1解释：如果将
DK_Sorhic·2022-12-01 09:49

深度学习实战7-电商产品评论的情感分析

文章目录一、前期工作导入库包导入数据数据处理二、神经网络模型构建三、训练模型与测试大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个京东商品评论的情感分析与预测实战案例。进几年网上购物越来越流行，在加上疫情的缘故，很多人足不出户，使得更多人选择网购。这让京东、淘宝、拼多多等电商平台得到了很大的发展机遇。但是，这种需求也引发了更多的店商平台的激列竞争。在这种电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商
微学AI·2022-12-01 09:08

深度学习实战案例：电影评论二分类

第一个深度学习实战案例：电影评论分类公众号：机器学习杂货店作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~这里是机器学习杂货店MachineLearningGrocery~本文的案例讲解的是机器学习中一个重要问题
尤尔小屋的猫·2022-12-01 01:10

深度学习（二）：读取数据

首先，要先说明，我讲的这些深度学习实战项目流程，主要针对于自建数据集。在使用前要导入需要用到的库，不然会导致代码报错。读取数据上边博文讲了怎么打标签，接下来就是读取已经打完标签的数据。
大家都要开心·2022-11-30 18:56

【Tensorflow】深度学习实战03——Tensorflow实现AlexNet

【fishing-pan：https://blog.csdn.net/u013921430转载请注明出处】前言前两篇博文中分别利用卷积神经网络识别手写数字和对CIFAR-10数据集分类，在这两次的学习中，了解了神经网络的基本组成以及一些防止网络过拟合、增强网络泛化能力的Trick，也简单的了解了TensorFlow是如何编写网络模型的。这篇博文中讲到的是AlexNet，这个网络应该是目前最广为人知
不用先生·2022-11-30 13:30

AI绘画提示词创作指南：DALL·E 2、Midjourney和 Stable Diffusion最全大比拼 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42自然语言处理实战系列：https://
·2022-11-30 13:53

AI绘画提示词创作指南：DALL·E 2、Midjourney和 Stable Diffusion最全大比拼 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42自然语言处理实战系列：https://
·2022-11-30 13:46

深度学习实战（四）——TensorFlow卷积层的定义方式

一、最底层的方式：tf.nn模块tf.get_variable：声明各种权重和偏置变量，该函数在变量没有定义时会创建变量，如果变量已经定义好了则会获取该变量的值，正可用于变量迭代过程。关于tf.get_variable函数及里面参数的介绍见这里。conv1_weights=tf.get_variable('conv1_weights',shape=[3,3,num_channels,32],dty
马大哈先生·2022-11-30 10:27

自学笔记——利用python开展Neo4j图数据库知识图谱构建和统计分析

入门小白自学笔记，请高手勿喷。一、任务：统计近6年与专业相关的社科基金，并构建知识图谱。二、所用软件：pycharm、neo4j三、步骤：在全国哲学社会科学工作室官网查询近6年公
qq_38268526·2022-11-30 07:35

基于python的openCV自学笔记（二）——Sobel、Scharr、laplacian、Canny边缘、金字塔、轮廓检测、模板匹配和直方图

大四毕业后的这个暑假正式开始学习openCV参考教程：唐宇迪老师：https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j71.图像梯度-Sobel算子dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,ksize)ddepth：图像的深度,通常是-1dx和dy分别表示水平和竖直方向ksize:是Sobel算子的大小demo1:importcv2img=cv2
子非鱼icon·2022-11-29 23:32

Keras深度学习实战（37）——手写文字识别

Keras深度学习实战（37）——手写文字识别0.前言1.手写文字识别相关背景1.1Connectionisttemporalclassification(CTC)1.2解码CTC1.3计算CTC损失值
盼小辉丶·2022-11-29 23:21

David Silver强化学习公开课自学笔记——Lec3动态规划

本笔记摘自知乎博主旺财的搬砖历险记和叶强，仅用于自学1.动态规划介绍（1）定义Dynamic：sequentialortemporalcomponenttotheproblem.Programming：optimisinga“problem”动态：该问题的时间或序列部分规划：优化一个策略，与线性规划不同动态规划是解决复杂问题的一个方法把复杂问题分解问子问题求解子问题通过整合子问题的解得到整个问题的
Angel濠梁之上·2022-11-29 18:34

David Silver强化学习公开课自学笔记——Lec2马尔科夫决策过程

本笔记摘自知乎博主旺财的搬砖历险记和叶强，仅用于自学0.数学规范大写字母表示随机变量：S,A,RS,A,RS,A,R等小写字母表示具体的值：s,a,rs,a,rs,a,r等空心字母表示统计运算符：E,P\mathbb{E},\mathbb{P}E,P等花体字母表示集合或函数：S,A,P\mathcal{S},\mathcal{A},\mathcal{P}S,A,P等1.马尔科夫过程（1）MDPs的
Angel濠梁之上·2022-11-29 18:33

David Silver强化学习公开课自学笔记——Lec1强化学习简介

本笔记摘自知乎博主旺财的搬砖历险记和叶强，仅用于自学1.背景介绍（1）背景强化学习是多学科多领域交叉的产物，本质是解决决策问题，即学会自动决策，在各个领域体现不同，但都归结为人类如何且为什么能做出最优决策：计算机科学领域体现为机器学习算法工程领域体现为决定序列行为来进行最优控制在神经科学领域体现为理解人类大脑做出决策，主要研究反馈系统在心理学领域研究动物如何做出决策、动物的行为由什么导致在经济学领
Angel濠梁之上·2022-11-29 18:15

NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials
ShowMeAI·2022-11-29 12:58

pytorch深度学习实战lesson31

第三十一课多GPU并行这个图是2014年的时候，农历新年那一天，沐神和老板在CMU装机器，但是这台机器没装好，散热有问题，因为GPU之间靠太近了，用了一个月之后烧掉了一块GPU。这是沐神第一次装GPU犯了个错误。我们引以为戒。目录理论部分实践部分理论部分一台机器一般能装16个GPU，那么如果有16个GPU的话，在训练和预测的时候，我们都可以将一个小批量切割多次到多个GPU，每个GPU做一些运算，或
光·宇·2022-11-29 07:57

深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程

上一篇文章《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。也许有人会说使用pytorch或者tensorflow框架，几行代码就可以搭建一个神经网络，为什么要自己手动去实现呢？我觉得使用现成框架确实很容易搭建一个神经网络，但是对于其中的计算原理如果不了解的话
阿_旭·2022-11-29 06:17

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

《深度学习入门》系列文章目录深度学习入门(1)感知机深度学习入门（2）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门
阿_旭·2022-11-29 06:44

pytorch自学笔记——实战 Kaggle 比赛：预测房价

importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequests#这一段是用来下载数据集的————不用看DATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=os.path.join('..','dat
还是那个狗蛋·2022-11-28 17:01

机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（数据分析篇）

文章目录1.数据分析1.1训练数据分析（1）训练数据前5条数据（2）训练数据大小（3）训练数据统计信息（4）训练数据类型（5）训练数据缺失数据统计（6）训练数据缺失值可视化（7）训练数据缺失值相关性分析（8）训练数据标签分布柱状图（9）部分属性与房价关系分析（箱状图和散点图）1.2测试数据分析(1)测试数据前5条数据(2)测试数据类型统计(3)测试数据大小(4)测试数据缺失值统计(5)测试数据缺失
留小星·2022-11-28 17:51

深度学习实战（5）NLP数据预处理

NLP数据预处理前言常见的数据预处理Tokenisationlowercaseandtrue-casingstopwordsremovalStemmingandLemmatisation前言如何成为一个优秀的NLP工程师，it’snotallabouttraining!很多小伙伴的模型在训练集上表现良好，却在测试集上表现欠佳，有的小伙伴甚至连训练集都拟合不了。一个优秀的NLP工程师做一个项目的时候
icebird_craft·2022-11-28 08:37

pytorch深度学习实战lesson30

第三十课更多的芯片虽然GPU现在是目前模型训练的主流芯片然后大家很多时候在做预测的时候也在CPU上做预测，但实际上来说这个在慢慢的发生改变。今天看一下目前的一些这样子的芯片。上图是个手机芯片，可以看到有很多计算单元，比如CPU、DSP等等。首先讲一下DSP，DSP叫做digitalsignalprocessing就叫数字信号处理芯片，最早就是说给数字信号处理作用的，它主要是给点积、卷积、快速傅里叶
光·宇·2022-11-28 08:57

pytorch深度学习实战lesson29

第二十九课深度学习硬件这节课讲一下深度学习的硬件。具体来讲一下所谓的CPU和GPU有什么区别，为什么GPU会快？目录CPUGPU首先大家如果学习深度学习的话基本上都有一个GPU的电脑，如果你自己装一台机器的话，很有可能是一个这样子的配置，用英特尔i7的芯片，然后内存用的DDR4的内存，大概有32GB。然后再在机器上插一块显卡——泰坦X。CPU和GPU在进步的过程中，是有规律可言的。CPUi7-67
光·宇·2022-11-28 08:26
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