深度学习炼金手册第3页

TPS62140ARGTR开关稳压器中文资料PDF数据手册引脚图功能框图参数

TPS62140A的说明TPS6214x是一款易于使用的同步降压直流/直流转换器，此转换器针对高功率密度应用进行了优化。该器件的开关频率典型值高达2.5MHz，允许使用小型电感，利用DCS-Control拓扑技术提供快速瞬态响应。该系列器件具有3V至17V宽运行输入电压范围，非常适用于由锂离子或其他电池以及12V中间电源轨供电的系统。其输出电压为0.9V至6V，支持高达2A的持续输出电流（使用10

深圳市恒耀达电子有限公司·2024-09-11 17:27

如何打开.chm文档（比如华为产品手册等）

1.直接双击打开2.双击打不开的话，右键.chm文档属性---常规---打开方式里面选择更改---更多选项---查找其他应用---在C盘中找到windows---双击hh.exe即可打开。

道阻且长行则将至！·2024-09-11 16:26

man命令学习记录

使用man来查看命令的用法manls想了解Linux命令的用法假设你想查ls命令的更多信息，输入manls，就会打开manpage（man是manual的缩写，因此manpage就是“手册页面”），显示关于

天南地北飞·2024-09-11 16:54

深度学习算法，该如何深入，举例说明

深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。

liyy614·2024-09-11 14:12

童年期早期至中期：适应不良模式

（摘自《儿童心理学手册》第六版第三卷第9章【自我】）适应不良模式依恋研究对三类与非安全型依恋模式相关的不理想的父母养育风格做了进一步的区分。

瓦尔妲的星辰·2024-09-11 13:02

python基础学习

第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python

agente·2024-09-11 12:27

机器学习和深度学习区别

机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，虽然有着紧密的联系，但在多个方面存在显著的差异。

hong161688·2024-09-11 12:55

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

深度学习速通系列:LoRA微调是什么

LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低

Ven%·2024-09-11 11:47

基于深度学习的基因组数据分析

基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

Linux ：epoll ET 模式下文件描述符出现饥饿的情况

模式需要一直读到返回EAGIN/EWOULDBLOCK,那我们就会一直在处理这个文件描述符,而导致其他文件描述符得不到处理,这就是采用边缘触发时有可能出现的文件描述符饥饿情况处理方法参考Linux/Unix系统编程手册

技术探索者·2024-09-11 10:10

基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战

在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。

逼子歌·2024-09-11 10:09

新学期，巧用7个“5”小策略，帮孩子养成爱学习的好习惯

昨天周末，小编在小区楼下碰到一位家长，看到他手里拿着刚买的《2022版高考英语词汇手册》，就和她聊了起来。我问她：“看您买2022版词汇手机，孩子明年高考么？”

云卷云舒与孩子共成长·2024-09-11 05:12

网络安全（黑客技术）—2024自学手册

前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习导航三大章节，涉及价值观、方法论、执行力、行业分类、职位解读、法

一个迷人的黑客·2024-09-11 03:21

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

Golang学习手册

Golang基础第一章：Golang的安装和开发工具配置1.1安装1.2vscode插件安装失败解决方法1.3新建项目，编译文件1.4Go语言开发工具Vscode配置第二章：GoLang定义变量、fmt包、Println、Printf、Go语言注释2.1.变量声明和定义变量声明变量定义变量初始化2.2.fmt包打印输出Print、Println、Printf2.3.Go语言中的注释单行注释多行注释

book_longker·2024-09-10 18:49

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。

逼子歌·2024-09-10 18:49

C8T6超绝模块--USART串口通信

C8T6超绝模块–USART串口通信注意USART的引脚请自行查阅相应的数据手册本模块主要实现功能实现开发板与电脑通信，在开发板上电时通过USART发送一串字符串给电脑，然后开发板进入中断接收等待状态，

挽天技术·2024-09-10 18:46

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

遥感小萌新·2024-09-10 16:32

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

yueguang8·2024-09-10 16:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

FPGA原型验证手册：第一章-引言：系统验证的挑战（二）

前言本章将建立一些定义，并概述我们正试图通过基于FPGA的原型设计来克服的挑战。我们将探讨基于soc的系统的复杂性及其在验证过程中所面临的挑战。我们还将比较和对比基于FPGA的原型与其他原型方法，包括系统级虚拟建模。在这一章之后，我们将准备深入研究基于FPGA的原型技术如何有利于一些实际项目，并为基于FPGA的原型技术提供一些指导。1.1-摩尔是对滴自从GordonE.Moore描述了在集成电路上

TrustZone_Hcoco·2024-09-10 09:53

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

MongoDB-副本集PSA架构搭建配置手册

1安装配置------------------------------------------------------------------------------------机器准备：•系统：RedHatEnterpriseLinuxServerrelease7.3(Maipo)•MongoDB版本：mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.16•下载地址:http://

玩亚索的小孔·2024-09-10 08:12

生活就是一场修行，赢就是比个过去的自己强一点

第三，没有很好的利用效率手册，没有填写日记划连

晓婧轻舞飞扬·2024-09-10 06:11

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

2019-04-24

事件记录01上午到办公室后，安排车辆，做了接待手册，安排了相关要做的准备。评了点文章，学习了公车派车新流程，确定了参加培训时间。

金牛勤·2024-09-10 04:44

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

Swagger使用手册

认识Swagger:Swagger是一个规范和完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新。文件的方法，参数和模型紧密集成到服务器端的代码，允许API来始终保持同步。作用：1.接口的文档在线自动生成。2.功能测试。Swagger使用的注解及其说明：@Api：用在类上，说明该类的作用。@ApiOperation：注解

纬一·2024-09-10 02:26

PyMuPDF 操作手册 - 01 从PDF中提取文本

文章目录一、打开文件二、从PDF中提取文本2.1文本基础操作2.2文本进阶操作2.2.1从任何文档中提取文本2.2.2如何将文本提取为Markdown2.2.3如何从页面中提取键值对2.2.4如何从矩形中提取文本2.2.5如何以自然阅读顺序提取文本2.2.6如何从文档中提取表格内容2.2.6.1提取1页的PDF，其中包含中文文本和两个表格2.2.6.2读取多页PDF，并联接已在这些页面中分段的表的

岳涛@心馨电脑·2024-09-10 02:33

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)遥测消息传输协议

下面的都是边看边记录来源于：MTQQ协议中文手册术语：网络连接、应用消息、客户端、服务端、订阅、主题名、主题过滤器、会话、控制报文数据表示：二进制位、整数数值、UTF-8编码字符串、编辑约定MTT控制报文格式

weixin_30653097·2024-09-10 02:31

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

教练早课8%300

2.写效率手册知道怎么写了。年度目标到日计划按顺序来。人效3.期待易经课。张娟老师

遇见很好的自己·2024-09-09 23:45

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

阿里云云栖号·2024-09-09 19:03

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

基于深度学习的结构优化与生成

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

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