深度学习必备基础知识

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发，并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--自监督学习

自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法，在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”，使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率，又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习：自监督学习是一种半监督学习的形式，模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习（例如，给定图像的部分，预测其余部
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词，还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用，尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是，在生成每个输出单词时，模型不仅从其词汇表中选择一个词，还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

Linux Shell文本处理

预计更新1:基础知识简介和安装基本命令变量和环境变量2:流程控制条件语句循环语句函数3:文件处理文件读写文件权限和所有权文件搜索和替换4:网络和进程网络通信进程管理信号处理5:文本处理正则表达式文本分析和处理生成报告和日志
Kali与编程～·2024-08-25 19:16

抖音新手起号必备知识‼️

抖音这个平台目前发展的挺不错的，越来越多的抖音用户们开始利用这个软件达到变现的目的，很多的网友想知道抖音账号是否有新手期呢?下面的内容中为大家进行解答。大家好，我是高省的童年导师！高省APP佣金更高，模式更好，终端用户不流失。【高省】是一个自用省钱佣金高，分享推广赚钱多的平台，百度有几百万篇报道，高省是目前所有返利软件行业里佣金最高的了，普通会员都要比其他的总裁、总监、团长、合伙人佣金高，全程不用
优惠券高省·2024-08-25 18:48

五大必备淘宝返利软件，别错过最后的惊喜！

淘宝返利的软件有哪些返利高？（推荐五个大家都在用的返利软件排行榜），一定要看到最后在如今电商购物盛行的时代，淘宝成为了众多消费者的首选平台。与此同时，淘宝返利软件也应运而生，为广大用户带来了实实在在的优惠。那么，在众多返利软件中，究竟哪个软件的返利更高呢？本文将为您揭秘五大淘宝返利软件的排行榜。我们在开始讲今天的文章之前，小编想和大家分享我正在使用的副业兼职工具---高省，官方邀请码140326。
高省_飞智666600·2024-08-25 17:27

SQL教学: MySQL高级数据操作--深入理解DML语句的技巧与策略

在之前的文章中，我们已经介绍了DDL语句的基础知识，以及DML语句的基本操作和进阶用法。今天，我们将进一步深入探讨DML语句的高级用法，包括合并查询、索引使用、锁机制以及性能优化等方面的内容。
李 小白·2024-08-25 16:59

以为

奔求；夜间、梦回忆……突兀点醒，原来、最初的时候……我以很烂不堪，别人13岁左右、就以特阴险……手欲3女，同时玷污、其中恶寒思维……谋划设计，至今20年后、我现在仍不及……显示人性坏黑，才是世间、存活必备
神道仙灵·2024-08-25 16:58

Axure原型工具速览：一分钟带你领略设计魅力！

Axure曾经成为产品经理必备的原型设计工具，甚至被认为是专门为产品经理设计的工具。但事实上，软件Axure的应用场景并不局限于产品经理构建产品原型。
未来的嗒嘀嗒·2024-08-25 16:23

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时，就发生了过拟合。这通常是因为模型过于复杂，而训练数据不足以支持其学习数据的真实模式。通过预估足够的样本量，我们可以减少过拟合的风险。欠拟合：与过拟合相反，欠拟合是模型未能捕捉到数据中的关键模
MUKAMO·2024-08-25 15:52

Ant-Design-Vue快速上手指南+排坑，操作详细步骤

下面将详细介绍Ant-Design-Vue的快速上手指南和排坑操作，帮助开发者顺利使用这一框架：准备环境学习基础：推荐先学习Vue和ES2015的基础知识，确保对HTML、CSS和JavaScript有一定了解
liyy614·2024-08-25 14:42

深度学习100问10-什么是CBOW模型

CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务，CBOW会先把这些线索词（周围的词）都转换成向量，然后把这些向量加起来或者求平均，得到一个综合的向量表示。接着，CBOW会用这个综合向量
不断持续学习ing·2024-08-25 13:10

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

BCEWithLogitsLoss

 BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。
hero_hilog·2024-08-25 13:39

os实训课程模拟考试（1~7）

目录操作系统的基本功能和设计目标系统函数调用基础文件系统基础进程基础知识Linux操作系统第1关：Linux初体验编程要求第2关：Linux常用命令编程要求第3关：Linux查询命令帮助语句编程要求Linux
A阳俊yi·2024-08-25 12:30

打蚊子

小时候的盛夏，大树下乘凉，打蚊子就是一项必备技能。驱打蚊子必定少不了大葵扇。一手摇着葵扇，一手噼噼啪啪地打蚊子，十分痛快。蚊子虽然夏天凶猛，但是入秋后就偃旗息鼓了。
玉堂和风·2024-08-25 11:30

深入理解CSS中的margin负值

它看似简单，实际上却蛮复杂，本文就margin负值作详细介绍和梳理[注意]关于margin部分的基础知识移步至此表现虽然margin可以应用到所有元素，但display属性不同时，表现也不同【1】block
苘迷·2024-08-25 11:57

OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践

一、引言移动端芯片性能的不断提升为在手机上进行计算密集型任务，如计算机图形学和深度学习模型推理，提供了可能。
m0_67544708·2024-08-25 10:51

C++网络基础知识面试题2

目录1、使用TCP的常见协议有哪些？使用UDP的常见协议有哪些？简单说几个2、如何判断访问目标地址的网络是通的？如何简单地查看到目标地址的网络是否有丢包和抖动？3、如果知道目标服务器的服务端口有没有开启？4、如何查看网卡上的地址配置信息？如何刷新系统DNS缓存？5、使用哪个命令查看本机的网络连接及端口信息？6、在Windows系统中如何查看系统路由表？Windows系统中有两张网卡，如何解决访问内
dvlinker·2024-08-25 10:50

老虎来了：送一本陪伴多年的书——《致富密码》

是枕边的必备书籍。每一次看，都有很大的收获，百看不厌。书不算长，只有5万多字。但这些字，解决了生活中方方面面的问题。生活，致富，管孩子，养家糊口......这书讲了点啥？
老虎来了啊·2024-08-25 09:22

读书笔记 |《五维学习力》：所谓学习是一场持久战争

了解自己，再因材施教，成了信息时代下，学习者们的必备素养
沉棱·2024-08-25 08:57

初级营养师证好考吗，营养师的就业方向及前景

考试内容主要涵盖营养学基础知识、膳食计划制定和营养咨询等方面的内容。
配音就业圈·2024-08-25 07:49

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具
weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习
ey_snail·2024-08-25 06:24

C++控制台的那些【高级操作】（全）

但是，控制台作为一个黑窗口，固然没有其他UI窗口那么灵活，所以，这里将介绍用控制台做游戏的必备操作！本篇文章全程需要：Windows.h头
黑洞Qix·2024-08-25 05:17

FPGA工程师成长路线（持续更新ing，欢迎补充）

一、开发能力1、FPGA基础知识（1）数电基础知识逻辑门锁存器触发器进制码制状态机竞争与冒险verilog语法（2）FPGA片上资源可配置逻辑块嵌入式块RAM时钟管理资源可编程输入输出单元（IOB）丰富的布线资源底层内嵌功能单元
白开水不甜·2024-08-25 03:05

日精进

2021年3月23落地真经严格就是爱，放纵既是害目标确认产值目标：15万台次目标100台产值已完成：109722台次完成66油卡目标11个已完成15今日体验：今天出去学习一定要苦练内功凡事都要有标准流程专业基础知识必须扎实及其老师讲的七步成交法正是当下非常切合实际的回来就能用的上的总结回流转变吸收学以致用解决项目不成交得刚需
AA京心达汽车维护中心·2024-08-25 02:15

ffempge 循环_FFmpeg入门系列教程（一）

基础知识1、码流(码率)码流(DataRate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码率或码流率，通俗一点的理解就是取样率,是视频编码中画面质量控制中最重要的部分，一般我们用的单位是kb/s或者
Laboda Studio·2024-08-25 02:27

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习

遗传算法与深度学习实战（1）——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1
盼小辉丶·2024-08-25 00:21

深度学习设计模式之策略模式

文章目录前言一、介绍二、特点三、详细介绍1.核心组成2.代码示例3.优缺点优点缺点4.使用场景总结前言策略模式定义一系列算法，封装每个算法，并使它们可以互换。一、介绍策略模式（StrategyPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一系列算法，并将每一个算法封装起来，使它们可以互换，算法的变化不会影响到使用算法的客户。二、特点算法封装：策略模式将算法封装在独立的策略类中，使得算法可以在运行时
智航云科技·2024-08-25 00:50

Java 中的事务管理

Java中的事务管理Java中的事务管理：基础知识与高级话题事务基础什么是事务？
DebugDiver代码深处潜水员·2024-08-25 00:19

独家收藏：学科核心素养14

独家收藏：学科核心素养14“核心素养”指学生应具备的适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力，突出强调个人修养、社会关爱、家国情怀，更加注重自主发展、合作参与、创新实践。
海滨公园·2024-08-24 23:07

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言

专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容，博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成
逼子歌·2024-08-24 23:40

Pytorch-张量基础操作

在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-08-24 22:38

基于SpringBoot的银行OA系统设计与实现

银行OA系统作为企业管理的必备软件，需要与时
码农小野·2024-08-24 21:32

Go语言中的闭包：封装数据与功能的强大工具

在本文中，我们将介绍Go中闭包的基础知识，包括它们是什么、如何工作以及如何有效地使用它们。什么是闭包？
烦 啊·2024-08-24 20:26

基于深度学习的工业系统仿真

基于深度学习的工业系统仿真是一种利用深度学习技术来模拟、优化和预测工业系统行为的方法。这种方法能够有效地处理复杂的工业过程，提供对系统性能的洞察，并支持工业过程的优化和决策。
SEU-WYL·2024-08-24 20:25

基于深度学习的药物发现

基于深度学习的药物发现是一项正在迅速发展的技术，结合了人工智能、化学和生物学领域的前沿研究，旨在加速药物的研发过程，降低成本并提高新药的成功率。
SEU-WYL·2024-08-24 20:25

Learning Deep Learning（学习深度学习）

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/e98...LearningDeepLearning（学习深度学习
weixin_34056162·2024-08-24 20:24

Java 基础知识面试题集

1.基本数据类型与包装类Java中的基本数据类型有哪些？它们的默认值是什么？Java的基本数据类型有byte、short、int、long、float、double、char和boolean。它们的默认值分别是：byte：0short：0int：0long：0Lfloat：0.0fdouble：0.0dchar：‘\u0000’boolean：false解释一下自动装箱（Autoboxing）和拆
TechCraft·2024-08-24 19:23

Open3D mesh 裁剪

概述1.1常用裁剪方法1.2应用场景二、代码实现2.1轴对齐包围盒(AABB)裁剪2.2有向包围盒(OBB)裁剪2.3平面裁剪Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总
白葵新·2024-08-24 19:19

家庭露营必备！如何选择最实用的帐篷？品牌推荐与购买技巧解析！

家庭露营是许多人度假和放松的理想选择，而选择一款好的帐篷对于露营体验至关重要。面对市场上琳琅满目的帐篷品牌和类型，很多人都会困惑：什么帐篷最好最实用？哪个品牌的质量更可靠？又该如何省钱购买？本文将为您提供家庭露营帐篷的选择指南，包括品牌推荐、质量评价和购买省钱技巧。大家好！我是高省APP最大团队&联合创始人浮沉导师！【高省】APP网购优惠券免费领，分享还能赚钱。【高省】是一个自用省钱佣金高，分享推
浮沉导师·2024-08-24 18:14

【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023）

摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources
Bosenya12·2024-08-24 16:04

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习，人工智能等相关领域的知识和技术。关注公粽号《机器和智能》回复关键词“python项目实战”即可获取美哆商城视频资源！博主介绍：CSDN博客专家，CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN内容
Mindtechnist·2024-08-24 16:31

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。
sz66cm·2024-08-24 15:25

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享|测试工程师必备技能总结：测试用例设计

测试用例设计软件测试设计方法：等价类（五星）边界值（五星）判定表（五星）场景法（流程图）（五星）错误推测法（二星）1.等价类划分法（五星）——复习知识作用：从穷举测试中解放出来，找到具有共同特性的测试输入子集。概念：代表性的测试输入集分类：有效等价类（满足需求）无效等价类（不满足需求）设计测试用例的步骤：需求分析划分等价类设计测试用例典型应用场景：具有典型输入框的场景2.边界值（五星）作用：对等价
小乖乖0419·2024-08-24 14:21
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