深度学习小贴士第21页

读《深度学习：走向核心素养》

按照有关科学知识的内在逻辑，学生学习的科学规律组织内容，使之结构化。然后按学期或学年分册，对每册再划分具体的单元或章节。教材还会设置多个栏目，如目标预定、实验探究、观察思考、联想质疑、交流讨论、方法引导、学以致用、迁移应用、资料在线、拓展视野、概括整合、微项目等，这些栏目是教师进行教学设计；组织教学活动的最好支持。教材内容是教师选择教学内容、组织教学活动的重要依据。根据本校学生情况，最大限度地用好

qingqianshiguan·2024-02-10 01:20

在PyTorch中，如何查看深度学习模型的每一层结构？

这里写目录标题1.使用`print(model)`2.使用`torchsummary`库3.其余方法（可以参考）在PyTorch中，如果想查看深度学习模型的每一层结构，可以使用print(model)或者

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:21

深度学习相关软件安装与环境配置（windows版本）

本文介绍了学习Python以及深度学习过程中常用软件的安装与环境配置。

欧阳颖·2024-02-10 01:18

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础

为梦而生~·2024-02-10 01:47

2024.02 国内认知大模型汇总

它通过深度学习和机器学习的方法，对大量数据进行训练，以实现对复杂问题的高效解决。大模型技术在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

小小晓晓阳·2024-02-10 00:40

赣州宋城文化研学课程开发与实践的研究与深度学习的开展

今天读到深度学习中关于“单元学习”的理念，发现与我当前思考的宋城文化研学课程开发与实践的研究非常相似。我们目前的教材也分单元，但教材的单元，以内容为划分依据，如“说明文单元”“议论文单元”。

沐芝阳·2024-02-10 00:47

Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting

几种深度学习方法已经被提出，但它们通常是“黑盒”模型，并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。

AyyB·2024-02-09 23:30

深度学习的主要特征

一、强烈而迫切的学习愿望它主要包括情境化、个性化、社会化、生活化和实际化。情境化主要包括基于学情、问题（或任务或项目）驱动二、全身心投入它主要包括三部分。一是多维假设、求真证伪、检验反思、提升发展；二是自由思想；三是独立人格。多维假设主要包括大胆假设、逆向假设、求异假设、发散假设和创新假设；求真证伪主要包括观察与调研、实验与实践、分析与综合、抽象与概括、归纳与演绎、发散与臻美。自由思想主要包括想象

孙玉生·2024-02-09 23:14

深度学习在农作物病虫害识别中应用

深度学习在农作物病虫害识别中应用在农作物病虫害识别中，常用的深度学习模型还包括循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。

yhbbobo·2024-02-09 22:56

基于深度学习的农业病虫害识别实战

视频讲解：基于深度学习的农业病虫害识别实战_哔哩哔哩_bilibili数据展示：代码：fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator,load_img

一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-09 22:55

基于深度学习计算机视觉的害虫种类及数量检测

完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87379879一、研究目的研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统，有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张，有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测，并且，通过害虫种类数目的监测和信息收集，定期对昆虫数据进行整理和分析，建立病虫害爆发的规律模型，进而预测判断病虫害爆

程序员奇奇·2024-02-09 22:54

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习目标检测人工智能算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2024-02-09 22:52

数据科学 - 日志

小贴士:要专业、清晰Bad:Hmmm...thisisn'tworking???Bad:idk..

IntoTheVoid·2024-02-09 22:50

深度学习如日中天，我为什么却要反对它？

喜欢我的文字，欢迎关注同名公众号：郭老师的读书随想类别：专业书名：AI的二十五种可能作者：约翰·布罗克曼(图片来自互联网)笔者按本想着这本书已经有中文版了，就不需要再费笔墨写推文了。英文版我一个月前就推荐给组里同学，可前两天返回的消息是还没有同学开始阅读，而且原因也不是因为语言。当时有点小失落，不过转眼也就释怀了。毕竟我在这个年纪的时候，读的书也不会是专业方面的。书是好书，想了想还是写点东西吧。我

郭老师的读书随想·2024-02-09 22:31

跨模态行人重识别都需要学什么

该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理：理解图像基础（如像素、色彩空间）、图像变换、图像增强技术。机器学习基础：

ALGORITHM LOL·2024-02-09 22:04

第五届脑电深度学习入门班（训练营：2023.9.12~9.20）

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

茗创科技·2024-02-09 21:12

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类。使用MATLAB®、普通的网络摄像头和深度神经网络来识别周围环境中的对象。此示例使用GoogLeNet，它是预训练的深度卷积神经网络（CNN或ConvNet），已基于超过一百万个

jk_101·2024-02-09 20:30

【从Python基础到深度学习】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·2024-02-09 20:52

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、深度学习，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

洞深视界·2024-02-09 19:42

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，无论您是否具有深度学习经验，都能够理解。目录什么是支持向量机？

洞深视界·2024-02-09 19:11

瑜伽小贴士

大家早上好[咖啡][玫瑰][愉快]【胜王瑜伽经分享】原著帕坦佳利【原文】4-31此时，可感知的知识相对于遮蔽和不净已清除后所获致的无尽知识，是微不足道的。【解说】此时，那些经由感知、经由学习所获得的知识，若和那遮蔽与不净都已清除后所获得的无限知识做比较，就会显得不重要且没有意义。世间的知识是有限的、有瑕疵的，在去除遮蔽和不净后由真如自性而来的智，才是永恒与无限的。

简单快乐_5d9e·2024-02-09 19:55

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"深度学习

qqqh777·2024-02-09 19:32

信息隐藏研究新动向

随着深度学习时代的来临，信息隐藏研究出现了新的变化。一方面，深度学习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·2024-02-09 17:59

【闲谈】初识深度学习

在过去的十年中，深度学习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，深度学习的应用广泛且深入。

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

2020-02-20 - 草稿

深度学习，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。深度学习常态意识，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·2024-02-09 16:21

《动手学深度学习(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·2024-02-09 15:48

《动手学深度学习(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·2024-02-09 15:16

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：深度学习

xieyan0811·2024-02-09 15:20

AI与Python - 深度学习

weixin_42238387·2024-02-09 15:01

写作疗愈练习16 写出你想对某人说的话

写作小贴士1、将自己现在所有的情绪列举出来，找到目前感受最强烈的情绪。2、通过思考事情经过，分析原因，找到问题的关键点。3、向深处

杨姐的归真生活·2024-02-09 15:18

嵌入式深度学习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

d5cc63d9e177·2024-02-09 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.深度学习C.学习分析D.浅层学习参考答案如图所示

复古蛋卷·2024-02-09 13:43

【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深度学习的实验过程。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_29750461·2024-02-09 10:13

深度学习技巧应用36-深度学习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深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。

微学AI·2024-02-09 10:47

【人工智能】聊聊Transformer，深度学习的一股清流(13)

今天我们来聊一聊深度学习领域的一位“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·2024-02-09 09:09

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教授深受深度学习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·2024-02-09 09:17

深度学习|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·2024-02-09 09:42

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习？

jcfszxc·2024-02-09 09:11

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容[解释]SegGPT与以前的模型相比如何？SegGPT在实践中是如何工作的？

jcfszxc·2024-02-09 09:10

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）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

深度学习入门笔记（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·2024-02-09 08:57

深度学习入门笔记（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·2024-02-09 08:56

【深度学习】pytorch 与 PyG 安装（pip安装）

【深度学习】pytorch与PyG安装（pip安装）一、PyTorch安装和配置（一）、安装CUDA（二）、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件（1）下载镜像文件（2）创建一个新的虚拟环境

何为xl·2024-02-09 07:36

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、前言在深度学习领域

梦想的理由·2024-02-09 06:28

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：深度学习与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型

Draven21·2024-02-09 06:32

第四届脑电深度学习入门班（训练营：2023.7.4~7.12）