深度学习深入理解第25页

【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

Vue 笔记 12.06 v-model深入理解 sync修饰符具名插槽作用域插槽混入混入ajax的基本操作

一、v-model详解：v-model其实就是v-bind:和v-on:的语法糖也就是缩写这里通过v-model替代了v-on和v-bind二、sync修饰符绑定属性时，采用xx.sync修饰符，可以省略update:xx对应的事件绑定约定1：属性绑定必须是xx.sync约定2：自定义事件必须是update:xx三、具名插槽在一个组件中放了多个插槽，当我们需要在相应的插槽中插入元素时，就需要用到具

玛骑犸·2024-02-12 03:50

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

Java：K8S难点，大厂面试必问，三分钟吃透

在这，我们通过分析一个简易冰箱的设计过程，来深入理解集群控制器的产生，功能以及实现方法。1.1大图下图是K

Java罗·2024-02-12 01:47

深入理解C#中的事件驱动编程

深入理解C#中的事件驱动编程在现代软件开发中，事件驱动编程是一种常见且强大的范式，它允许不同的系统组件以松耦合的方式进行交互。特别是在C#中，事件是实现这种编程范式的核心机制之一。

金士顿·2024-02-12 01:09

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

深入浅出Java多线程(四)：线程状态

然而，深入理解和掌握Java线程的工作机制及其

·2024-02-11 21:54

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语言中如何进行大数据处理编程？

在C语言中进行大数据处理编程需要使用特定的数据结构和算法，以及对内存管理和性能优化的深入理解。

广寒舞雪·2024-02-11 20:37

C语言常见面试题：C语言中如何进行人工智能编程？

在C语言中进行人工智能（AI）编程需要对AI算法和C语言的深入理解。

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

C语言常见面试题：C语言中如何进行机器学习编程？

在C语言中进行机器学习编程需要对机器学习算法和C语言的深入理解。

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

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

JVM虚拟机面试题

2.从提升自身技术水平来讲，深入理解JVM可以帮助我们从平台的角度去提高解决问题的能力。

小白频道·2024-02-11 19:48

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

计算机系统基础实验——拆除二进制炸弹

实验简要介绍：该实验是书籍深入理解计算机操作系统中最有趣的实验之一，主要使用gdb来拆解二进制(或者说程序)的一个文件，了解其运行逻辑。

Kerin637·2024-02-11 18:54

【数据库】PostgreSQL中的DISTINCT ON和DISTINCT的区别

深入理解PostgreSQL中的DISTINCTON和DISTINCT在数据库查询中，我们经常会遇到需要去除重复数据的情况。

·2024-02-11 18:10

【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

深入理解 Java 循环结构：while、do while、for 和 for-each 循环

Java循环循环可以执行一个代码块，只要达到指定的条件。循环很方便，因为它们节省时间，减少错误，并使代码更易读。JavaWhile循环while循环会循环执行一个代码块，只要指定的条件为真：语法while(condition){//要执行的代码块}在下面的示例中，只要变量（i）小于5，循环中的代码将一遍又一遍地运行：示例inti=0;while(i<5){System.out.println(i)

·2024-02-11 18:51

2024Java开发必读书籍推荐

阅读优秀的技术书籍可以帮助我们深入理解Java编程语言的核心概念和最佳实践。在本文中，我将向大家推荐一共10本Java工程师必读的经典书籍，旨在帮助大家扩展知识领域，提高编程技能和解决问题的能力。

·2024-02-11 18:53

什么样的数据库才能训练出强大的生成式AI？来看看MongoDB的解决方案吧！

但是，GenAI的真正独特之处在于它能够深入理解上下文，生成的输出与人类输出极为相似。它不仅仅是与智能聊天机器人对话。GenAI拥有改变行业的潜力，可提供更丰富的用户体验并解锁新的可能性。

·2024-02-11 18:39

深入理解 Spring 事务原理

一、事务的基本原理Spring事务的本质其实就是数据库对事务的支持，没有数据库的事务支持，spring是无法提供事务功能的。对于纯JDBC操作数据库，想要用到事务，可以按照以下步骤进行：获取连接Connectioncon=DriverManager.getConnection()开启事务con.setAutoCommit(true/false);执行CRUD提交事务/回滚事务con.commit(

Java后端架构·2024-02-11 17:59

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

简明教程：深入理解 Axios 拦截器的运用技巧

Axios提供了一种称为“拦截器（interceptors）”的功能，使我们能够在请求或响应被发送或处理之前对它们进行全局处理。拦截器为我们提供了一种简洁而强大的方式来转换请求和响应、进行错误处理、添加认证信息等操作。在本文中，我们将深入探讨如何使用Axios的拦截器，并提供一个实际案例来演示其用法。Axios拦截器的基本概念在Axios中，拦截器是一个由两个部分组成的对象：请求拦截器（reque

·2024-02-11 17:11

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

JVM | 第2部分：虚拟机执行子系统《深入理解 Java 虚拟机》

前言参考资料：《深入理解Java虚拟机-JVM高级特性与最佳实践》第1部分主题为自动内存管理，以此延伸出Java内存区域与内存溢出、垃圾收集器与内存分配策略、参数配置与性能调优等相关内容；第2部分主题为虚拟机执行子系统

多氯环己烷·2024-02-11 17:08

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

深入理解计算机系统：第二章信息的表示和处理 part1

第一部分我们对计算机系统的探索是从学习计算机本身开始的，它由处理器和存储器子系统组成。在核心部分，我们需要方法来表示基本数据类型，比如整数和实数运算的近似值。然后，我们考虑机器级指令如何操作这样的数据，以及编译器又如何将c程序翻译成这样的指令。接下来，研究几种实现处理器的方法，帮助我们更好地了解硬件资源如何被用来执行指令。一旦理解了编译器和机器级代码，我们就能了解如何通过编写C程序以及编译它们来最

土元肥肥·2024-02-11 14:40

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

fast.ai 深度学习笔记（六）

深度学习2：第2部分第12课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:13

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数（loss）1

theskylife·2024-02-11 14:40

PyTorch版本说明与安装

PyTorch版本说明与安装PyTorch可以看作是Python的一个库，准确地说，它是一个深度学习框架，提供了许多用于构建、训练和部署神经网络模型的功能和工具。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

2019-10-31 人工智能、机器学习、深度学习的概念

一、什么叫人工智能、机器学习、深度学习人工智能：computationalagents(机器）可计算的机器andactintelligentlyAIaresystems（系统），可以做以下的事情：rationally

可乐W·2024-02-11 12:30

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12

文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实

落痕的寒假·2024-02-11 12:26

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（1）人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

6.1人工智能、机器学习与深度学习的关系必须要掌握的内容：如上图：人工智能>机器学习>深度学习。机器学习是人工智能的一个分支，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。

giszz·2024-02-11 12:26

政安晨：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（二）{两篇文章讲清楚}

这一篇与上一篇是兄弟篇，意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础，第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起（包括搭建环境等等都在上一篇），上一篇链接如下：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 12:56

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