深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。

用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏：低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类，通常根据不同交易所

文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构0、分类1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2、张量的数学运算1.向量运算a.简单运算b.广播操作c.运算函数加法add乘法mul内积（点积）dot外积（叉积）cross范数norm一、前言  本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之向量运算

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导读本文根据FabartaAI算法专家邱道明在“2023中国数据与存储峰会”主题演讲整理而来。本文将围绕以下几部分来探讨：企业数据的演进、大语言模型相关概念、大语言模型企业场景应用的挑战、Fabarta产品和解决方案、大语言模型企业场景应用案例。01企业数据技术的演进数据技术演进过程首先，我们来看企业数据技术的演进。这张图总结了过去几十年企业数据相关的技术演进过程。从最早的文件系统到现在的分布式图

导读：Rust是一门注重性能和安全的系统编程语言，通过其独特的所有权系统、借用系统和类型系统，成功地解决了传统系统编程中的许多难题。其开发者友好的语法、丰富的标准库和强大的社区支持，使得Rust成为当今编程领域中备受关注的语言之一。01引言Rust已经不算是一门年轻的语言了，其诞生时间跟Go语言差不多。2006年Rust作为GraydonHoare的个人项目出现，2007年Google开始设计Go

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2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN

使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages

也许每个人出生的时候都以为这世界都是为他一个人而存在的，当他发现自己错的时候，他便开始长大少走了弯路，也就错过了风景，无论如何，感谢经历转移发布平台通知：将不再在CSDN博客发布新文章，敬请移步知识星球感谢大家一直以来对我CSDN博客的关注和支持，但是我决定不再在这里发布新文章了。为了给大家提供更好的服务和更深入的交流，我开设了一个知识星球，内部将会提供更深入、更实用的技术文章，这些文章将更有价值

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查看本专栏目录关于作者还是大剑师兰特：曾是美国某知名大学计算机专业研究生，现为航空航海领域高级前端工程师；CSDN知名博主，GIS领域优质创作者，深耕openlayers、leaflet、mapbox、

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN

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目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问：笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝，彩色图像如何进行分类？一辆带车牌的汽车，图像亮度整体呈现偏亮状态，如何去提高图像的清晰度？并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络，Sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在Sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信

2、特征提取分类：字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API：sklearn.feature_extraction二、字典特征提取：作用：对字典数据进行特征值化

行为型设计模式:状态模式(StatePattern)CSDN专栏:设计模式(UML/23种模式)状态模式(StatePattern):允许一个对象在其内部状态改变时改变它的行为。

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

一、前言LeetCode-JavaScript专栏刷题笔记第二篇。

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详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34

个人主页：前端青山系列专栏：Vue篇人终将被年少不可得之物困其一生依旧青山,本期给大家带来vue篇专栏内容:vue3-setup()函数目录setup()函数1.1基本使用1.2访问Prop1.3Setup

深度学习的网络都是水平方向延伸的，都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的，例如，在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。

1、简介当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。

专栏《深入理解SSD》主控制器方面，消费级市场的主要厂商包括三星、英特尔、西部数据、海力士和东芝，他们的产品涵盖了SATA和NvmePcie3.0/4.0接口。

谁曾想这个专栏刚一结课区块链就火了，我也稀里糊涂的被裹挟进去。这就好像是师傅已经交了你一些投资心法和必要原则，现在你可以下山一试身手，也算是一个考核吧。

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果，接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作，最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏，专栏总目录：点这里。

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赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

概要很早前做过深度学习，配环境之类的坑由于没记录都记不清了。

上一次更新这个专栏时2024.2.5号，离现在已经13天了。非常抱歉，中间隔了那么久。一方面是基础知识学完之后，就要开始自己写代码了。看基础知识和写代码是两回事，理论和实践的区别还是非常大的。

简述生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

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「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》AutoRuns是微软提供的一款「启动项管理

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