关注微信公众号DeepGoAI计算机杂谈及深度学习记录&分享上一期我们聊到ChatGPT4.0确实在各方面都优于3.5花了钱的就是不一样但我们有没有办法去弥补这一差距呢？

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer

原文链接无论在工程界还是学术界自然语言处理(NLP)一直是一个比较热的话题，尤其随着近些年深度学习的发展给NLP也带来一些新思路。对于这个话题随便聊聊，想到哪写到哪。

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池化概念池化分为最大池化（用的多一些）和平均池化最大池化是选出区域内最大值作为池化后的值，如下图所示：平均池化是选择区域内平均值作为池化后的值，如下图所示：概念很浅显，但是对于刚入门的人来说，很难知道池化到底能干啥，局限性是什么。池化作用：1.减少运算量，这个还好理解，因为数据量变少了，后期计算量肯定也少了2.防止过拟合，因为池化可以把一张大图变成一张小图，但是保留了重要特征，这样使得模型学习时能

活体人脸和视频人脸识别系统是其中的重要分支，旨在通过深度学习网络对人脸进行高效、准确的识别，并区分真实人脸与伪造的人脸。人脸检测是活体人脸和视

近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、googlenet网络等，已成为性别识

目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要2.1QPSK调制原理2.2深度学习相位检测算法2.3相位补偿算法3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下

请相信我下面这个小项目，完全是在手机上开发的，甚至这一篇也是在手机上写的。机缘：最近在学习nodejs,那天在阅读nodejs官方文档的时候,我看到包管理器安装，这一项里面居然有安卓操作系统。

大规模迁移冲突和内战城乡发展商法产业经济学旅游经济学资源分配社会福利全球和平与安全网络安全妇女与两性平等食品安全保健和健康社会治理创新机构发展就业情况可持续的人类和社会发展社会变迁与生态文明媒体、信息和通信语言与文化的传承经济发展与深度学习大数据挖掘计量经

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。

最近在开发中需要测试以前写的小项目。结果忘了换本地的gradle，提示下载失败。换了现在用的gradle，项目能跑了。虽然网上有很多很多教程了，但对我的情况也不是都适用。所以自己记录一下。

21.1SSD模型设计单发多框检测模型的设计：它主要由一个基础网络块和若干个多尺度特征块串联而成。21.2预测层设目标的类别个数为q。每个锚框的类别个数将是q+1，其中类别0表示锚框只包含背景。在某个尺度下，设特征图的高和宽分别为h和w，如果以其中每个单元为中心生成a个锚框，那么需要对hwa个锚框进行分类。如果使用全连接层作为输出，很容易导致模型参数过多。网络中的网络（NiN）使用卷积层的通道来输

对于算法工程师来说，还应掌握深度学习相关模块，主

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ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnly卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnlyLookOnce）都是深度学习中的重要技术

跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包：openvino：这一般是OpenVINO的主要安装包，它包含了一系列的工具，库，和插件，用于优化，执行和部署各种深度学习模型。

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可领取本课题的JAVA源码参考系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景段落：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其重要分支之一，在图像处理和分析领域展现出了巨大的潜力

1.技术优势：这两个模型都采用了最先进的自然语言处理技术，如深度学习、神经网络等，通过大量数据训练，可以生成高质量的文本。

1.1如何实现深度学习模型的离线训练如何实现服务器离线训练模型，后台执行主要有两种方法：tmux命令和nohup命令，主要讲解tmux的命令的使用：1.1.1tmux的命令原理描述：通过tmux创建一个会话

这是一个几个星期之前的小项目，参考修改了一下网上和正点原子的例程。

目录前言一、主要功能二、主要模块1.贪吃蛇链表2.ADC3.定时器中断三、实际显示效果前言自学完电阻触摸屏之后做的小项目。我采用了C语言链表的方式来形成贪吃蛇。

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12W+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家

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（报告出品方：Q量子位）报告共计：18页技术背景虚拟数字人指存在于非物理世界中，由计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等计算机手段创造及使用，并具有多重人类特征（外貌特征、人类表演能力、

【深度学习：迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习什么是迁移学习？为什么不从头开始训练模型？

全景分割全景分割是一项计算机视觉任务，涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分，并用相应的类别标记每个像素。与传统的语义分割相比，它是一种更全面的图像分割方法，传统的语义分割仅将图像划分为类别，而不考虑对象的部分。全景分割算法将语义分割和实例分割相结合，可以区分对象的一般类及其组成部分或实例。它们可以处理各种对象类，例如物体（例如天空、草地和道路）和事物（例如车辆、人和建筑物），并精确地分割

目录范数L1范数L2范数本节博文是线性代数第二部分，主要内容为L1L1L1范数与L2L2L2范数；有关线性代数基础知识，请访问：【深度学习】S2数学基础P1线性代数（上）范数在线性代数中，范数是一个数学概念

众所周知，访问预先训练的深度学习模型对于当代深度学习应用至关重要。随着最先进的模型变得越来越大，达到数万亿个参数，在许多领域，尤其是自动语音识别等领域，从头开始训练高级模型不再有意义。

原文链接：如何在6个月内学习深度学习(翻译)微信公众号：机器学习养成记搜索添加微信公众号：chenchenwings机器学习工程师Bargava的文章《HowtolearnDeepLearningin6months

目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论；自本篇博文以下几遍博文，将对这三大数学基础进行重点提炼

目录前言1背景知识2基于深度学习改进问句解析模型2.1谓词匹配2.2问句解析2.3逐步生成查询图3基于深度学习的端到端模型3.1端到端框架3.2简单嵌入技术4优势4.1深入的问题表示4.2实体关系表示深挖

就是整个WSI很大，其中有很多空白的地方，深度学习或者传统的图像处理都不需要处理的，如何把这些空白区域去掉。

一、引言你对科幻小说中描绘的人工智能的想法非常着迷，以至于你经常沉浸在幻想中，想象着拥有一台能够理解并执行你所有命令的智能电脑。这种对未来技术的憧憬成为了你踏入编程世界的初衷，并促使你在大学里选择了计算机科学作为你的专业。但随着学习的深入，你逐渐意识到，传统的人工智能并不像科幻小说中那样神奇，它更多的是在不同的应用场景中应用各种搜索算法。然而，在这个过程中，你意外地发现了一个更加吸引人的领域——机

通过理解其背后的原理和应用场景，我们能够更有效地利用PyTorch进行深度学习模型的训练和优化。本文将深入探讨detac

大数据与深度学习之间存在着紧密的相互关系，它们在当今技术发展中相辅相成。

深度学习神经网络构成了人工智能技术的核心。神经网络反映了人脑中发生

Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节，我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型，但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。

这些几何变换常用于图像处理、计算机视觉和深度学习领域，用于数据增强、图像预处理、物体检测等任务。具体来说，几何变换包括以下几种主要操作：平移：将图像沿着水平和垂直方向移动一定的距离。

想搞副业赚钱，先明白这几个问题其实，很多赚钱的都是最不起眼的小项目，比如大街上卖煎饼果子的，卖小吃的，甚至收废品的，而那些看上去去光鲜亮丽开奔驰宝马的不一定就是赚钱的，甚至车都是按揭的，事实上很多都是按揭的

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随着深度学习技术的发展，预训练模型成为了处理文本分类任务的重要工具。本项目将介绍如何利用PaddleHub和预训练模型ERNIE来完成酒店情感分析，即对酒店评论进行积极或消极的分类。

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）项目背景与意义在深度学习领域，模型的预测能力往往是黑盒子，难以解释。