深度学习技巧

学习笔记---自动驾驶

2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。
酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。
杰哥在此·2024-09-04 08:52

成长日志第65天

图片发自App千年敦煌的表演很震撼，眼睛几度曾湿润，每一个人故事的演绎，每一个朝代的事事变迁，都异常的感慨，这第二次的到来总算深度的了解了这极具深厚的远古文明，一瞬间即永远！
果惠静心·2024-09-04 06:46

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。
杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型，并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets：这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库，与Tran
东华果汁哥·2024-09-04 06:39

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。
CoderIsArt·2024-09-04 04:55

学习技巧需要刻意练习

（67页）驱动性问题:从“提问”“元认知策略”和“学习技巧”三者中任选一个因素，反思自己的教学，提供一个成功的案例，或谈谈你将如何利用这个因素优化自己的教学。
楚煜楚尧·2024-09-04 04:09

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

敬畏生命，珍爱生命

时间就是生命地震发生后云南消防救援多方力量星夜兼程，赶赴震区搜救被困人员、排危除险转移、疏散、安置群众搭建帐篷、抢救生活物资7.4级地震5月22日02时04分在青海果洛州玛多县(北纬34.59度，东经98.34度)发生7.4级地震，震源深度
人淡如菊chen·2024-09-04 02:27

算法学习-2024.8.16

深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。
蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。
AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

Docker深度探索：精通容器化的未来技术

Docker模型深度解析1.Docker架构Docker基于客户端-服务器架构模式。主要的组件包括：Docke
疾风终究没有归途·2024-09-04 01:11

解锁.NET安全奥秘：敏感数据加密与哈希的深度揭秘

在.NET应用中保护敏感数据：加密与哈希的深入探讨随着数字化时代的不断发展，数据安全已经成为企业和开发者面临的首要挑战之一。在.NET应用程序中，保护敏感数据不被未授权访问、篡改或泄露至关重要。为此，加密与哈希技术被广泛应用，以确保数据的机密性、完整性和安全性。本文将详细探讨如何在.NET应用中使用加密与哈希技术保护敏感数据，从基础概念到实际操作，让读者能够深入理解并应用这些技术。1.基本概念1.
孟章豪·2024-09-04 01:39

深度学习100问54:什么是自动图像描述

嘿，你知道自动图像描述吗？这可是个超神奇的魔法哦！想象一下，计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时，就会仔细观察图片里的各种东西，比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢，它会发挥自己的聪明才智，把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢！比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容，让他们也能感受到图像的
不断持续学习ing·2024-09-04 01:09

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。
凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。
2401_85702623·2024-09-04 01:06

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的
feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN
Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

Python编码系列—Python中的安全密码存储与验证：实战指南

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。
学步_技术·2024-09-04 00:32

定制静物商品背景及自定义抠图

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个
Enougme·2024-09-04 00:00

大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：数据安全深度剖析与未来展望

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
青云交·2024-09-03 23:00

将泛型和函数式编程结合，竟然会让代码这么优雅！

但这种方式却太表象了，没有灵魂和深度，过去的那些日子，我感觉自己的编程水平也就限于把重复的代码抽一抽，（如下图所示一样），甚至觉得代码优化不就是这样吗，这样的状态一直维持很久。
程序员蜗牛g·2024-09-03 22:23

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。
SEU-WYL·2024-09-03 22:22

日新录（6月27日 晴）

大峡谷总长446公里，平均深度有1200米，最深处2000米，宽度从0.5公里至29公里不等，是世界上罕见的地质奇观之一。科罗拉多高原抬升时，科罗拉多河及其支流切
天行健君马甲·2024-09-03 21:28

深入理解DDQN

深入理解DDQN1.引言双深度Q网络（DoubleDeepQ-Network，DDQN）是对原始DQN算法的一个重要改进。本文将帮助你深入理解DDQN的核心概念，并通过一个生动的例子来阐释其工作原理。
AI-星辰·2024-09-03 21:46

C#语言基础速成Day07

常见数据结构：1.集合（Collection）1.1**List**1.2**HashSet**1.3**LinkedList**1.4**ObservableCollection**2.栈（Stack）2.1深度优先搜索
blaizeer·2024-09-03 20:11

BEV (3)---DETR3d

1算法简介1.1算法思想不同于LSS、BEVDepth的bottom-up式，先进行深度估计，设计2D转3D的模块。DETR3D是一种3D转2D的top-down思路。
aolaf·2024-09-03 20:36

2022-06-02

和个案家庭做深度链接。比如：看照片，在头脑回放个案家庭康复和谐画面。2.祝福个案家庭，背后逻辑是我需要祝福和感恩，不是对方需要。*第一次约谈个案需要清楚的几个点1.让对方清楚我的职责，职能和态度。
9a91c17833a1·2024-09-03 19:45

努力是一种常态

努力是一种常态，而不是断断续续的续命丸最近，连续两场邀约的失败我开始深度怀疑自己我找不到上个月那种拼劲全力死磕目标的状态我开始怀疑我自己甚至有了放弃的念头直到现在我还没有找到支撑的理由我是真的无能了嘛？
我是何何子吖·2024-09-03 19:34

网络时代，我们是否正在丧失深度阅读和思考的能力

深阅读不一定只针对书本，只要是主题阅读，都可以算是深阅读。深阅读是指能够长时间针对某个问题进行相关阅读的行为”。这样，深阅读显然需要花费更多的时间与精力，并且是限定在特定的某个领域，针对有限的问题。不是像微博、知乎、浏览器首页资讯一样漫无目的的阅读，不是在各个社交网站里等待信息的更新，我很认同啊桂读书的这个想法。很多人认为名著是需要“深阅读”的，或者很多人看到读名著的人越来越少就觉得“深阅读”越来
清歌艺·2024-09-03 18:15

4. 生成对抗网络（GAN）：生成模型的崛起

引言生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。
Network_Engineer·2024-09-03 17:53

AI写作生成器，开启你的高效率智能写作模式

它是基于先进的人工智能技术和深度学习算法研发出来的智能
2401_85949356·2024-09-03 17:20

【k8s系列】Kubernetes Service 深度解析：从基础到实战

一、前言在当今的云原生世界中，Kubernetes已经成为容器编排和管理的事实标准。它提供了一种强大的方式来部署、扩展和管理容器化应用。然而，随着应用规模的扩大和复杂性的增加，如何有效地暴露和管理这些应用的网络服务成为了一个关键问题。KubernetesService正是解决这一问题的利器。KubernetesService是一种抽象，它定义了一组逻辑Pod集合和访问它们的策略。通过Service
深情不及里子·2024-09-03 17:20

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。
柒 魅。·2024-09-03 15:39

Python编码系列—Python日志记录与监控：提升应用可观测性的关键技术

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。
学步_技术·2024-09-03 14:59

Python编码系列—Python调试秘籍：pdb调试工具的实战应用

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。
学步_技术·2024-09-03 14:59

Python编码系列—Python性能分析神器：cProfile的深度应用与实战案例

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。
学步_技术·2024-09-03 14:29

Docker网络模式：深度理解与容器网络配置

Docker的网络模式是容器化应用中一个关键而复杂的方面。本文将深入讨论Docker的网络模式，包括基本概念、常用网络模式以及高级网络配置，并通过更为丰富和实际的示例代码，帮助读者全面掌握如何理解和配置容器网络。Docker网络基础1Docker默认网络Docker提供了三种默认的网络驱动：bridge、host和none。这些驱动在不同场景下有各自的优劣。示例代码：创建使用默认bridge网络的
隔窗听雨眠·2024-09-03 14:29

01.12

深搜遍历采用前序遍历，若深度大于该值，则替换，这样一来会记录深度最大的值，由于采用前序遍历，第一个深度最大的值一定为最左边的值，后续深度相同的值无法替换。代码1.层序classS
纯白色的少云·2024-09-03 13:25

【Ubuntu20.04】配置深度学习环境

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。
糊涂懿·2024-09-03 13:20

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。
毕设宇航·2024-09-03 13:20

从案例中学习：数商云S2B2B平台的最佳实践

数商云S2B2B平台作为一种创新的供应链协同平台，通过深度整合供应链资源，实现了供应链各环节的协同与共赢，为企业提供高效、智能、个性化的供应链服务。
数商云网络·2024-09-03 11:40

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用
GPT-Hub·2024-09-03 10:07

深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型）

嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋
不断持续学习ing·2024-09-03 10:06

数据结构（四）——队列，树，二叉树

树：只有一个前驱，但是可以有多个后继根节点：最顶层节点（没有前驱）分支节点：有前驱也有后继叶子节点：没有后继的节点层：根节点所在为第一层，每过一个分支节点，层数+1深度：从根节点出发到达节点的分支节点个数称为该节点的深度高度
m0_6793018756·2024-09-03 10:34

LeetCode 104.二叉树的最大深度【C++】

方法二：递归法题目：给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明：叶子节点是指没有子节点的节点。
G.X.Y~苏·2024-09-03 08:25

自动化动画生成——MagicAnimate

MagicAnimate的实现技术结合了多种先进的人工智能和计算机视觉技术，如计算机视觉和深度学习技术，为动画创作者提供了一个强大的工具平台，旨在简化和增强动画创作过程。
爱研究的小牛·2024-09-03 08:54
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