深度学习常见问题第23页

CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN

正文共：1333字21图，预估阅读时间：2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？还是我的GPU有问题？），但是失败了。

Danileaf_Guo·2024-02-12 08:41

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.6

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。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.6ConciseImplementationofRNNimporttorchfrom

南七澄江·2024-02-12 08:03

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

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。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr

南七澄江·2024-02-12 08:03

Pytorch 复习总结 1

Pytorch复习总结，仅供笔者使用，参考教材：《动手学深度学习》本文主要内容为：Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论。

ScienceLi1125·2024-02-12 08:02

浅谈人工智能之深度学习~

目录前言：深度学习的进展一：深度学习的基本原理和算法二：深度学习的应用实例三：深度学习的挑战和未来发展方向四：深度学习与机器学习的关系五：深度学习与人类的智能交互悟已往之不谏，知来者犹可追创作不易，宝子们

秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.5

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。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.5ImplementationofRNNfromScratch8.5.1ModelD

南七澄江·2024-02-12 08:00

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。

giszz·2024-02-12 08:57

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（4）深度学习和机器学习

关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。

giszz·2024-02-12 08:56

宝藏网站推荐-目测当前最强的测试知识库

稍微写代码数了一下，应该有200多个主要知识点，每个下面都有很多的常见问题。知识点的解释其实没啥突出的，不过常见问题对于面试来说就非常的顺手了。稍微列举1个有意思的主题。

测试界的飘柔·2024-02-12 07:40

【算法】排序详解（快速排序，堆排序，归并排序，插入排序，希尔排序，选择排序，冒泡排序）

排序算法的实现：插入排序：希尔排序：选择排序：堆排序：冒泡排序：快速排序：快速排序的基本框架：1.Hoare法2.挖坑法3.前后指针法快排的优化：1.三数取中法选key2.小区间使用插入排序优化代码：常见问题

gobeyye·2024-02-12 06:58

深入理解设计模式：建造者模式

深入理解设计模式：建造者模式在软件工程中，设计模式是解决常见问题的模板或指南。它们不是可以插入应用程序并期待奇迹发生的即成代码，而是在特定上下文中解决特定问题的指导原则。

来自宇宙的曹先生·2024-02-12 06:26

探索设计模式：原型模式深入解析

探索设计模式：原型模式深入解析设计模式是软件开发中用于解决常见问题的标准解决方案。它们不仅能提高代码的可维护性和可复用性，还能让其他开发者更容易理解你的设计决策。

来自宇宙的曹先生·2024-02-12 06:23

盘点一下我写作中存在的小问题

现在的你，写作中还有哪些常见问题？看了鱼哥的问卷，我真的是无地自容，鱼哥说的这些问题，我都出现过，而且有的到现在还没有完全解决。

5239林中漫步·2024-02-12 06:56

Python使用pip报错怎么办？解决方法就看这篇文章

那么我们今天就来教大家该怎么去解决这些常见问题，往下看看吧。

苏卡不列-python·2024-02-12 04:34

Pytorch底层源码解读（一）概览

前言作为最受欢迎的深度学习框架，Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。

firework_97df·2024-02-12 04:08

手工设计特征方法指的是什么算法？是什么意思？

相对于基于深度学习的方法，手工设计特征方法需要对图像特征进行人工选择和设计，需要大量的专业知识和经验，但在一些场景中仍然有广泛的应用。

legendarylin·2024-02-12 03:17

【自制C++深度学习推理框架】计算图的设计思路

计算图的设计思路什么是计算图在深度学习推理框架中，计算图是一种数据结构，它由算子节点和数据节点组成，在该图中前向传播时数据从输入节点开始流动，经过一层层的计算后输出到输出节点，表示深度学习模型的计算过程

代码缝合怪·2024-02-12 03:16

【自制C++深度学习推理框架】Layer的设计思路

Layer的设计思路Layer的抽象如果将深度学习中的所有层分为两类,那么肯定是"带权重"的层和"不带权重"的层。

代码缝合怪·2024-02-12 03:15

【自制C++深度学习推理框架】Tensor模板类的设计思路

Tensor模板类的设计思路为什么要把Armadillo线性代数库arma::fcube封装成Tensor模板类？arma::fcube是Armadillo线性代数库中的一种数据类型，它是一个三维的float类型张量。Armadillo库是一个C++科学计算库，提供了高效的线性代数和矩阵运算。它支持常用矩阵操作、线性系统求解、特征值求解等功能，并且具有简单易用、高效快速、内存占用少等特点。将arm

代码缝合怪·2024-02-12 03:45

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。三个常用的损失函数L2loss、L1loss、Huber’sRobustloss均方损失L2Lossl(y,y′)=12(y−y′)2l(y,y^{\prime})=\frac{1}{2}(y-y^{\prime})^{2}l(y,y′)=21(y−y′)2（除以222的时候，222和12\frac{1}{2}21相互抵

Alkali！·2024-02-12 03:44

2-1 动手学深度学习v2-Softmax回归-笔记

回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间：自然区间R\mathbb{R}R损失：跟真实值的区别分类通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第iii个元素是用来预测第iii类的置信度从回归到多类分类——均方损失对类别进行一位有效编码（因为类别不是一个数，可能是一个字符串等等）假设我们有nnn个类别，我们可以用最简单的一位有效编码来进行

Alkali！·2024-02-12 03:14

1-4 动手学深度学习v2-线性回归的简洁实现-笔记

通过使用深度学习框架来简洁地实现线性回归模型生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#从torch.utils中引入一些处理数据的模块

Alkali！·2024-02-12 03:14

深度学习代码|Multi-Headed Attention (MHA)多头注意力机制的代码实现

丁希希哇·2024-02-12 01:18

让深度学习真实的在课堂上发生

这就要求教育者不能再把学生看成是接受知识的容器，而是知识的建构者和生成者，教学研究的重点必须从如何教转向如何学，从结果转向过程，从机械操练转向知识的理解和运用，从表层学习到深度学习。

蕾蕾Whl·2024-02-12 00:14

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF

《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》李金洪PDF网盘链接：https://pan.baidu.com/s/13bDr0RunkvOZB8Uupj3nAQ提取码:8m3t

ACC_e1c1·2024-02-11 23:40

理解激活函数

深度学习中，激活函数通常指能够实现非线性映射的函数二、为什么需要非线性激活函数？

陈昱熹·2024-02-11 23:42

人工智能深度学习入门指南

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习作为其重要分支，已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够处理和分析海量的数据，从而实现更高级别的智能。

白猫a~·2024-02-11 23:00

《人人都是产品经理》_v1.0-苏杰

【调查问卷的常见问题与对策】1.样本的偏差，即样本与想了解的目标用户群体出现偏差。2.样本过少的问题。3.问卷内容的细节问题。【可用性测试的常见问

故人不美不倾城·2024-02-11 22:18

ubuntu远程桌面配置以及常见问题

ubuntu桌面系统配置ubuntu远程桌面配置如下第一步，安装xrdpsudoapt-getisntallxrdp安装完检查一下服务是否可以正常启动，sudosystemctlstatusxrdp如果看到active应该就正常启动了第二步，开启Ubuntu桌面共享好接下来我们测试一下远程桌面我们在windows机器上尝试一下，看看是否可以远程过去这里无论采用哪一种方式，都是蓝屏。查看xrdp日志

安安爸Chris·2024-02-11 22:17

(c语言)踩内存和地址越界

ilovechina");//strcpy和strcat都可能出现踩内存}intmain(){charch=0;Fun(&ch);printf("%s",ch);}你是否在总是听到“内存越界”，“指针指向了非法地址”等常见问题呢

温暖名字·2024-02-11 21:00

工业视觉发展历程解析

计算机视觉的引入和应用1.3计算机视觉的引入和应用光学与影像处理技术的进步2.1光学技术的演进2.2影像处理算法的发展2.3早期系统的局限性工业视觉系统的技术突破3.1智能相机的兴起3.2三维视觉技术的应用3.3深度学习在工业视觉中的运用工业

kadog·2024-02-11 21:54

如何学习机器学习和深度学习: 软件工程师指南

如今使用最广泛的AI子领域是机器学习，而机器学习又有一个子领域——深度学习，它正在急剧增长。在这份指南中，我旨在描述一条软件工程师开

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:44

深度学习、机器学习和神经网络之间的区别

一、简介1.什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子类别，有效地是一个三层神经网络。这些神经网络旨在通过模仿人脑的功能来“学习”大量数据，但它们远远达不到人脑的能力。

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:12

领域自适应简述

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441807深度学习大讲堂领域自适应问题中两个至关重要的概念：源域（sourcedomain）表示与测试样本不同的领域，但是有丰富的监督信息

ltochange·2024-02-11 20:43

C语言常见面试题：C语言中如何进行人工智能编程？

以下是一些基本步骤和注意事项，帮助你开始在C语言中进行AI编程：理解AI基础:学习AI的基本概念、算法和技术，如机器学习、深度学习、神经网络等。

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

Nginx 常见问题排查

Nginx作为高性能的HTTP和反向代理服务器，广泛应用于Web服务领域。然而，在使用过程中，我们可能会遇到一些问题和故障。本文将介绍一些常见的Nginx问题及其排查方法，帮助读者更好地理解和解决这些问题。1.Nginx无法启动排查步骤：检查Nginx配置文件（通常是nginx.conf）的语法是否正确。可以使用nginx-t命令来测试配置文件的语法。查看Nginx的错误日志文件，通常位于/var

Dxy1239310216·2024-02-11 20:04

深度学习路线，包括书籍和视频

深度学习是一个广泛而快速发展的领域，涉及多种技术和应用。以下是一个深度学习学习路线，包括书籍和视频资源。

jjm2002·2024-02-11 19:25

深度学习-最简代码实现目标检测模型

一、项目介绍在深度学习领域中，目标检测一直是一个备受关注的研究方向。为了更深入地理解深度学习目标检测的原理和实现，我写了一个简单的单目标检测项目。

·2024-02-11 19:48

React Native开发iOS实战录

文章目录背景环境准备主要工具xcode安装安装CocoaPods基本步骤常见问题ruby3在macOS上编译失败importofmodule‘glog.glog.log_severity’appearswithinnamespace

北极象·2024-02-11 19:42

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大

夏洛的网·2024-02-11 18:02

一文详解静态图和动态图中的自动求导机制

作者|FesianXu导读4年前在《AutoDiff理解》之第一篇“自动求导技术在深度学习中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章，因为工作和学习上比较忙碌（LanDuo:P），就一直拖到了现在

·2024-02-11 18:53

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

·2024-02-11 18:34

什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型

这个模型基于深度学习和生成对抗网络（GAN）的原理，能够根据用户输入的描述生成高质量、富有创意的图像。

·2024-02-11 18:24

如何使用Python进行地址信息(省/市/区/姓名/电话)提取

paddle：百度开发的深度学习平台

·2024-02-11 17:50

DeepMind利用深度学习预测 220 万种新晶体

如今借助GoogleDeepMind发布的深度学习工具GNoME，科研人员在短时间内就发现了22

·2024-02-11 17:06

2.1.1 摄像头

基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟，随着近几年深度学习的发展，基于深度学习的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中，在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上，一般会安

·2024-02-11 17:43

1.10 强化学习

与深度学习类似，强化学习的关键问题也是贡献度分配问题，每一个动作不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的

·2024-02-11 17:09

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 15:00

61跑步初学者的常见问题|时间管理100讲笔记

今天继续给大家分享“运动”的话题。图片发自App身体的能量是精力的基础。易效能倡导3+1的生活方式：早睡早起、健康饮食和运动健身，以及冥想。用3+1的生活方式来实现精力的基本管理。简爱跑步法的核心思想：运动最重要的是不能受伤，所以跑步要慢！接下来，我们就来说一说初跑者会遇到的一些问题，以及给大家推荐一些跑步时可能需要用到的软件和硬件。一、什么时间段跑步最好？早上最好，随着太阳的升起而升起的身体能量

Rose二姐·2024-02-11 15:08

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五

appron·2024-02-11 14:50

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