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【从Python基础到
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】3. Winscp与Ubuntu使用及配置
一、Ubuntu的使用1.1开启与关闭1.2修改Ubuntu分辨率选择适合自己电脑大小的分辨率1.3Ubuntu终端1.4网络测试终端中输入:pingwww.baidu.comctr+C退出ping命令1.5下载软件连通安装源sudoaptupdate安装sshvimsudoaptinstallsshsudoaptinstallvim是否继续?输入Y查看是否安装成功ps-elf|grepsshvi
风筝超冷
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2024-02-09 20:52
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可解释性AI(XAI):揭开神秘的人工智能面纱
在人工智能领域,我们经常听到的是机器学习、
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,但这些黑盒子似的系统常常让人一头雾水。可解释性AI就是力图让这些
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PyTorch支持向量机(SVM)详解
无需担心,我们将以友好的方式向您解释SVM的基本原理和PyTorch库的使用方法,无论您是否具有
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gensim模型(1)——Word2Vec
format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示,Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法,通常被称为"
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qqqh777
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2024-02-09 19:32
信息隐藏研究新动向
随着
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时代的来临,信息隐藏研究出现了新的变化。一方面,
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技术在信息隐藏的发展中发挥了重要作用;另一方面,信息隐藏也被运用到多种其它技术的研究中。
Hard Coder
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2024-02-09 17:59
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【闲谈】初识
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在过去的十年中,
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彻底改变了我们处理数据和解决复杂问题的方式。从图像识别到自然语言处理,再到游戏玩法,
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的应用广泛且深入。
爱写代码的July
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2024-02-09 17:23
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2020-02-20 - 草稿
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,走向核心素养,
深度学习
,教师的引领下,学生全身心的融入学习。
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常态意识,老师会被AI代替,能者为师,不前进就会淘汰,加快前进得脚步,督促,前进,学习不是补短,而是扬长,发挥孩子长处。
娟儿_34bf
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《动手学
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(PyTorch版)》笔记7.6
注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.6ResidualNetworks(ResNet)随着我们设计越
南七澄江
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2024-02-09 15:48
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《动手学
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(PyTorch版)》笔记7.7
注:书中对代码的讲解并不详细,本文对很多细节做了详细注释。另外,书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的,较为分散,本文将代码集中起来,并加以完善,全部用vscode在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.7DenselyConnectedNetworks(DenseN
南七澄江
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论文阅读_对比学习_SimCLR
ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目:视觉表征对比学习的简单框架论文地址:https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域:
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xieyan0811
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2024-02-09 15:20
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在本章中,您将了解有关
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的更多信息,这是一种人工智能的方法。作为该领域的一个重要竞争者,十年的爆炸性计算增长出现了
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。因此,
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是一种特殊的机器学习,其算法受到人脑结构和功能的启发。
weixin_42238387
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2024-02-09 15:01
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技术在不同行业创造新的可能性
姓名:韩宜真学号:17020120095转载自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDk3OTA3OA==&mid=2653790760&idx=1&sn=91e3adc193e69c4f2580c8e643a19eb9&chksm=bd268e418a5107577660ca9cbb5a280e7be75070104aad0698cf90e00d61c7bd
d5cc63d9e177
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2024-02-09 14:27
问题:不属于大数据的特征的是( ) #职场发展#笔记
A.学习科学B.
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C.学习分析D.浅层学习参考答案如图所示
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2024-02-09 13:43
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【集群】Slurm作业调度系统的使用
最近使用集群进行实验,记录并学习集群系统进行
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的实验过程。集群所使用的作业调度系统为Slurm,这里记录下使用的常用命令和一些注意事项。
qq_29750461
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2024-02-09 10:13
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模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下
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【人工智能】聊聊Transformer,
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今天我们来聊一聊
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领域的一位“大明星”——Transformer模型。这个模型的提出可不得了,让自然语言处理领域焕发了新生。
魔道不误砍柴功
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2024-02-09 09:09
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(一一二)-[阿里]用户兴趣建模中的非序贯方法
本文要介绍的论文标题为《ANon-sequentialApproachtoDeepUserInterestModelforClick-ThroughRatePrediction》。论文在对过往用户兴趣建模方法总结的基础上,提出了非序贯方法对用户兴趣进行处理,一起来看一下。1、背景对用户兴趣建模在点击率预估中是一种常见的方式,如阿里最早提出的深度兴趣网络DIN,其基本的思路是:针对用户多样化的兴趣,
文哥的学习日记
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2024-02-09 09:24
MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类
2012年,法国工程学院院士Mallat教授深受
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结构框架思想的启发,提出了基于小波变换的小波时间散射网络,并以此构造了小波时间散射网络。
哥廷根数学学派
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小波分析
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|Keras识别CIFAR-10图像(CNN)
数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片,50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据,通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_
罗罗攀
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目标检测 | 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种
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小哥谈
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YOLO算法:基础+进阶+改进
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入门笔记(九)自编码器
自编码器是一个无监督的应用,它使用反向传播来更新参数,它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为,f(x)=x,f为自编码器,x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征,然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据,重现后的数据就是自编码器的输出。所以,从本质上来说,自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成:编码器(Encoder):用于数据压缩。压缩特征向量(Compre
zhanghui_cuc
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入门笔记(八)可以不断思考的模型:RNN与LSTM
8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接,模型的输入数据之间是没有关联的,比如图像分类,每次输入的图片与图片之间就没有任何关系,上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域,这就成了一个短板。RNN因此出现,它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环
zhanghui_cuc
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Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50:一站式指南
安装步骤1.启用本地仓库2.导入CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN版本2.测试示例代码五、总结一、前言在
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ChatGPT-4.0:塑造未来对话的智能架构
一、语言理解:更加深入和广泛前沿技术:
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与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型
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第四届脑电
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入门班(训练营:2023.7.4~7.12)
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑电图(Electroencephalogram,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,包
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知觉与定义看成案主的优势
《焦点解决短期治疗
导论
》——第十五章社会建构主义。读书P500将知觉与定义的转换看成是案主的优势。
双鱼妞妞2020
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【数据+代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测
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回归算法
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01记忆:组块和关联像我上学路上听喜马拉雅,上课间歇刷微课,放学路上听英语,看似时间利用很充分,学了不少内容,但实际只是在单独地摄入一个个没有关联的碎片知识,这些碎片知识就连短时记忆都没进入。因为我们的大脑是个认知吝啬鬼,它的短时记忆能力是极其有限的,最不擅长的就是学习零散的内容了。1871年英国经济学家和逻辑学家威廉·杰沃斯做过一个实验,俗称“7±2”效应,说明人类大脑在努力记忆的情况下,准确的
月上小楼
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使用
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对视频进行分类
要为视频分类创建
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【超详细】用Python实现十大经典排序算法
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一年后,她连个理财账户都没有开,还美其名曰“磨刀不误砍柴工”。学习理财,最重要的是什么?是为了学会运用专业知识科学地打理钱
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学员+25组+莫俊聪+【202002训练营-W1D3-习惯养成的四个步骤】
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