深度学习深入理解

STM32中断处理：深入理解和高效应用

中断是现代微控制器编程中不可或缺的一部分，它允许微控制器在特定事件发生时暂停当前任务，转而执行一个预先定义的中断服务例程（ISR），然后返回到被中断的任务。STM32微控制器提供了丰富的中断源和灵活的中断管理机制，使得开发者能够实现高效的任务处理和响应。本文将深入探讨STM32中断处理的原理、配置和应用。引言在实时系统中，中断机制是实现多任务处理和快速响应外部事件的关键技术。STM32系列微控制器
嵌入式杂谈·2024-08-25 08:37

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

深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用

深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用在自然语言处理领域，主题模型是一种强大的工具，能够自动发现文档集中的潜在主题。
小高要坚强·2024-08-25 04:45

掌握步进电机控制算法：提升自动化精度的关键（代码示例）

本文将详细介绍几种常见的步进电机控制算法，包括其原理、实现步骤、代码示例及相关公式，力求内容详实且图文并茂，帮助读者深入理解步进电机控制的核心技术。
极客小张·2024-08-25 03:08

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

深入理解Kafka消费者偏移量管理：如何确保事件已处理

深入理解Kafka消费者偏移量管理：如何确保事件已处理ApacheKafka是一款流行的分布式流处理平台，用于构建高吞吐量的数据管道和实时应用。
heromps·2024-08-25 00:17

深入理解Spring Boot日志框架与配置

目录SpringBoot日志框架概述SpringBoot默认日志框架：Logback日志配置文件日志级别的调整日志输出配置日志格式化日志轮转和归档集成其他日志框架日志管理工具最佳实践总结SpringBoot日志框架概述SpringBoot支持多种日志框架，如Logback、Log4j2和JavaUtilLogging(JUL)。其中，Logback是SpringBoot默认使用的日志框架。Spri
一休哥助手·2024-08-25 00:16

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

【数据结构】深入理解时间复杂度和空间复杂度

目录时间复杂度时间复杂度的计算方法1.用常数1取代运行时间中的所以加法常数。2.在修改后的运行次数函数里，只保留最高项3.如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。空间复杂度空间复杂度的计算方法例子1：例子2：总结与感悟我相信很多小伙伴在学习数据结构之前听到过时间复杂度和空间复杂度或者与其相关的词语，就觉得很难，听起来就很复杂，但时间复杂度和空间复杂度的“复杂”可不复杂哦！时间复杂度时
Yanni--·2024-08-24 22:10

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

通过集成 Zoom API 和 Marketo REST API，实现 Zoom 注册者信息的自动同步

为了帮助你更深入理解ZoomAPI和MarketoRESTAPI集成，我将在以下内容中提供一个超级详细的方案，同时分析每个步骤中可能出现的问题及其应对方案。
前端无冕之王·2024-08-24 21:03

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

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

【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

php cookie 最大长度,COOKIE长度限制总结

没时间可只读下面一句话，深入理解请阅读全文。
佯真愚·2024-08-24 15:56

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

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark修改hive表描述以及增加列使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中对json数据处理使用技巧：get_json_object

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中dropDuplicates和sort的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中的withColumnRenamed函数的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

网络安全复习总结

目录Ch1网络安全基础1.1网络安全的总的目标1.2防范技术(主流网络安全技术)1.3网络安全技术支撑1.4专业网络安全技术1.5信息安全保障体系组成(PDRR)1.6网络体系结构的深入理解、各层加密的作用
yym68686·2024-08-24 11:28

Python和MATLAB和R对比敏感度函数导图

要点深度学习网络两种选择的强制选择对比度检测贝叶斯自适应估计对比敏感度函数空间观察对比目标量化视觉皮质感知差异亮度、红/绿值、蓝/黄值色彩空间改变OpenCV图像对比度对比敏感度函数模型空间对比敏感度估计眼球运动医学研究空间时间颜色偏心率对比敏感度函数模型
亚图跨际·2024-08-24 07:33

校园打架行为识别检测系统 YOLOv5

校园打架行为识别检测系统基于python深度学习框架+边缘分析技术，校园打架行为识别检测系统自动对校园监控视频图像信息进行分析识别。
燧机科技SuiJi·2024-08-24 06:26

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

Magenta利用深度学习模型生成音乐、图像和其他形式的艺术作品，并提供相关工具和库，以便开发者和艺术家能够创作出更具创意的内容。
爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式，对于每次前向传递，都会从总的数据集中随机选择一批数据，即批次大小1。参数更新过程：这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法，随机梯度下降（SGD）是一种简单但非常有效的方法，多用于支持向
不是浮云笙·2024-08-24 05:49

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法。顾名思义，决策树算法的表现形式可以直观理解为一棵树（可以是二叉树或非二叉树）。一棵决策树一般包含一个根节点、一系列内部节点和叶节点，一个叶节点对应一个
Better Rose·2024-08-24 03:07

Android笔试面试题AI答之Kotlin偏门考点总结

以下是一些可能的偏门考点：1.Kotlin高级特性协程（Coroutines）：深入理解协程的原理、挂起函数（suspendfunctions）、协程上下文（CoroutineContext）以及协程作用域
工程师老罗·2024-08-24 02:27

人工智能在医疗领域的应用与展望

通过深度学习算法，AI可以快速、准确地识别X光片、CT扫描和MRI图像中的病变，辅助医生做出诊
王东韦DvWooo·2024-08-24 01:23

【Spring Boot进阶】掌握Spring Boot框架核心注解：从入门到精通（实战指南）

文章目录SpringBoot注解大全：深入理解与实践引言第一部分：基础知识1.SpringBoot和Java注解简介2.SpringBoot项目搭建第二部分：核心注解详解3.
无理 Java·2024-08-24 00:51

informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测

1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。
成为深度学习高手·2024-08-23 23:12

comsol大爆发 ，你什么时候见过comsol声学+光电+智能超材料+fdtd的联合操作？

在深度学习与超材料融合下，可以实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。
好好学仿真·2024-08-23 23:41

深度学习--常用的调整张量形状的方法总结

在深度学习中，调整张量的形状是一个常见且重要的操作。它使我们能够调整数据的形式以适应模型的输入要求或进行其他处理。以下是一些常用的调整张量形状的方法，以及这些方法的详细解释和应用场景。
Ambition_LAO·2024-08-23 21:30

深度学习，创新点，模型改进

深度学习添加创新点①在现有模型上添加自己的创新点②或者混合多个模型等等③提供创新点添加各种注意力机制，各种模型block。
揽星河@·2024-08-23 21:00

深度学习 string 类之模拟实现一个 string 类（C++）

在学习string类时我们认识了很多关于string类的接口，这些接口可以很好的帮助我们解决问题并简化代码，所以接下来我们要自行实现一个string类来加深对string类的理解关于string类的详细讲解参考博文：面向对象程序设计(C++)之String类1.构造与析构函数string类中的构造函数通常有无参与带参构造，这里我们都进行实现并且整合优化usingnamespacestd;names
ZZZ_O^O·2024-08-23 21:00

Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例

Keras以其用户友好、模块化、可扩展性而受到广泛欢迎，适用于从深度学习新手到经验丰富的研究人员。常用函数及其参数Dense()全连接层，用于构建神经网络中的线性部分。units:层中的神经元数量。
零 度°·2024-08-23 21:56

深度学习学习经验——深度学习名词字典

深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction
Linductor·2024-08-23 20:51

深入理解Vue数据响应式

Vue数据响应式主要研究的是Vue构造选项中data属性的特性深入响应式官方文档网址：https://cn.vuejs.org/v2/guide/reactivity.html1.首先理解ES6的getter与setter语法obj={//首先创建一个普通对象name:'小欧',age:18,姓名(){returnthis.name;}}console.log(obj.姓名());//小欧//如何
雨溪滩·2024-08-23 18:20

《深度学习》｜拆解稿1

《深度学习》这本书主要从4个方面来讲解，第1个方面知识体系是如何构建的？第2个方面是深度学习的方法和障碍。第3个方面什么是学习思维与批判性的思维？第4个方面就是一流的达人和探究者是怎么炼成的？
麦子的读书小岛·2024-08-23 16:25

深度学习学习经验——循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适合处理序列数据的神经网络，它能够利用历史信息来预测当前输出，适用于时间序列预测、自然语言处理等任务。RNN的关键在于它具有“记忆”功能，可以将前一时刻的信息传递到下一时刻。RNN的这种特性主要体现在它的隐藏状态（HiddenState）和时间步长（Time
Linductor·2024-08-23 15:54

深入理解工厂模式与策略模式：设计模式的灵活应用

在软件设计中，设计模式为我们提供了通用的解决方案，用以应对各种常见的设计问题。工厂模式（FactoryPattern）和策略模式（StrategyPattern）是两种非常经典的设计模式，它们在不同的场景中发挥着重要作用。尽管二者在设计目标和实现方式上有所不同，但经常被初学者混淆。本文将深入探讨工厂模式与策略模式的区别，并通过具体示例加以说明。1.工厂模式概述工厂模式是一种创建型模式，主要用于创建
william.zhang(张)·2024-08-23 15:50

小琳AI课堂：Llama——NLP界的多面手

核心功能：Llama提供了一系列NLP工具，包括词性标注、句法分析、命名实体识别等，帮助开发者深入理解和处理自然语言文本。语言支持：Llama
小琳ai·2024-08-23 14:43

FastAPI部署大模型Llama 3.1

Llama3_1/01-Llama3_1-8B-InstructFastApi部署调用.mdatmaster·datawhalechina/self-llm(github.com)目的：使用AutoDL的深度学习环境
记得叫Mark周更·2024-08-23 14:12
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