深度学习编译器第26页

c++23中的新功能之十九继承的CTAD

二、继承的CTAD在前面的《跟我学c++高级篇——c++17类模板实参推导CTAD》中，已经知道在c++17后放宽了对一些构造函数中的模板参数的显示指定而转为由编译器自动推导出来，而今天就要分

fpcc·2024-02-12 17:56

【深度学习】S1 预备知识 P1 张量

目录张量创建第一个张量张量的下载与引入创建第一个张量张量的大小和形状张量的形状张量的大小改变张量的形状创建特殊张量张量的基本运算按元素运算张量连结逻辑运算张量求和张量的广播机制张量的索引与切片索引、切片访问张量通过切片方式节省内存占用张量转换为其他对象张量张量（Tensor）是深度学习中用于表示和处理多维数据的数据结构

脚踏实地的大梦想家·2024-02-12 17:55

现代C++教程笔记

一、语言可用性的强化1.常量1.1nullptr作用：代替NULL赋空指针；使用：char*a=nullptr;原因：编译器通常定义NULL=(void*)0或者NULL=0；但由于C++不允许void

Jeremy_权·2024-02-12 17:48

突破编程_C++_基础教程（入门程序）

#includeusingnamespacestd;intmain(){cout“#include"是C++预编译器的一种指令，其作用是将指定文件内容复制到当前文件中。

breakthrough_01·2024-02-12 17:47

【Linux环境基础开发工具的使用(yum、vim、gcc、g++、gdb、make/Makefile)】

查找软件包安装软件如何实现本地机器和云服务器之间的文件互传卸载软件Linux编辑器-vimvim的基本概念vim下各模式的切换vim命令模式各命令汇总vim底行模式各命令汇总vim的简单配置Linux编译器

yushibing717·2024-02-12 17:14

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

Days24Elfboard读取摄像头视频进行目标检测当前，将AI或深度学习算法（如分类、目标检测和轨迹追踪）部署到嵌入式设备，进而实现边缘计算，正成为轻量级深度学习算法发展的一个重要趋势。

yushibing717·2024-02-12 17:14

【C++】【类和对象】构造函数

1.构造函数的特性：构造函数是一个特殊的成员函数，名字与类名相同,创建类类型对象时由编译器自动调用，以保证每个数据成员都有一个合适的初始值，任务不是开空间创建对象，而是初始化对象，并且在对象整个生命周期内只调用一次

Legend_6zh·2024-02-12 16:06

【C++】【类和对象】拷贝构造函数

1.拷贝构造函数的特性：1.拷贝构造函数用来构造一个与已存在对象一摸一样的对象它只有单个形参，该形参是对本类类型对象的引用(一般常用const修饰)，在用已存在的类类型对象创建新对象时由编译器自动调用。

Legend_6zh·2024-02-12 16:36

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

(delphi11最新学习资料) Object Pascal 学习笔记---第4章第3节（内联函数）

一般来说，当你调用一个方法时，编译器会生成一些代码，让你的程序跳转到一个新的执行点。这意味着要设置堆栈框架并进行一些操作，可能需要十几条机器指令。

langfengyl·2024-02-12 16:33

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

大数据视频教程百度网盘下载

同时，人们又试图用深度学习这样新的思路去解决过去MapReduce和Spark已经解决的问题，这也意味着大数据技术开始进入3.0时代。在这个全新阶段，可以看到整个市场上已经可以提

QFdongdong·2024-02-12 16:42

基于深度学习的图像分割

本论文首先阐述了遥感图像分割和深度学习技术的原理，并用全

雨望·2024-02-12 15:20

AI：125-基于深度学习的航拍图像中地物变化检测

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的航拍图像中地物变化检测背景随着无人机技术的飞速发展，航拍图像成为获取地表信息的重要手段之一

一见已难忘的申公豹·2024-02-12 15:48

深度学习之线性模型

深度学习之线性模型y=w*x模型思路y=w*x+b模型思路y=w*x模型思路这里求权重w,求最适合的权重，就是求损失值最小的时候这里用穷举法:在一个范围内，列出w的所有值，并且计算出每组数据的平均损失值

温柔了岁月.c·2024-02-12 15:18

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中，我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤，第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征，可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients）以下简称HOG，就是一种人工设计的特征，用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的

Jachin111·2024-02-12 15:37

深度学习笔记

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid=11+e−xsigmoid=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid=1+e−x1ReLU:线性整流函数；##LogisticRegression-->binaryclassif

stoAir·2024-02-12 14:28

[ai笔记4] 将AI工具场景化，应用于生活和工作

早上醒来的时候，我就开始思考接下来应该怎样去熟悉和梳理ai这个领域，对于一个技术人来说，自然是通过技术的手段，研究下大模型原理、深度学习、langchain这些框架会更合适，但这些东西不能直接解决人

文思源想·2024-02-12 14:27

CentOS 7 工具安装

安装命令行web浏览器#yuminstalllinks安装GCC(GNU编译器集)#yuminstallgcc安装Java#yuminstalljava安装Wget#yuminstallwget安装TelnetTelnet

l蓝色梦幻·2024-02-12 14:46

打开java语言世界通往字节码世界的大门——ASM字节码操作类库

由于它的设计和实现尽可能小和快，因此非常适合在动态系统中使用（但当然也可以以静态方式使用，例如在编译器中）。一个.java文

·2024-02-12 14:43

yolov3-tiny

一是分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别或实例ID来描述图片，这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务

HelloWorldQAQ。·2024-02-12 14:50

初识C语言

编译器主要有Clang、GCC、WIN-TC、SUBLIME、MSVC等。2.项目创建C++控制台应用源文件右键-添加-新建项-C++文件-改名.c后缀。3.第一个C语言程序#includ

_暮落·2024-02-12 14:15

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享机缘：以证促学在工作中，接触并使用深度学习相关技术已经有4、5年左右，具备一些AI相关的理论和经验。

North_D·2024-02-12 13:59

Vitis AI 集成

·2024-02-12 12:42

掘根宝典之c++函数模板，显式具体化，隐式实例化，显式实例化，关键字decltype

通过将类型作为参数传递给模板，可使编译器生成该类型的函数。为了声明函数模板，我们引入了template

掘根·2024-02-12 12:39

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question

woshicver·2024-02-12 11:34

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

深度学习的最终目标是让模型在预测时的误差很小。而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。

蔡逸超·2024-02-12 11:30

RuntimeError(‘DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly‘.format(pids_str)) from e

新手入门避坑另一个原因就很气：如果使用的vscode，看一下你的conda环境和编译器环境是否一致。

SatVision炼金士·2024-02-12 11:22

Win10TF2.4，对利用TIF影像训练报错：OSError： Too many open files

问题情境：计算机视觉的火爆研究，使许多遥感影像方面研究大量借鉴计算机视觉领域的方法，但在利用遥感影像进行深度学习研究中，往往采用tif影像作为数据源，而计算机视觉相关的采用的是jpg和png影像。

SatVision炼金士·2024-02-12 11:52

书生谱语-全链条开发工具

书生·谱语全链条开发体系包含：数据、模型预训练、模型微调、模型量化部署、模型测评、模型场景应用全链路开发体系github链接通用大模型国内外大语言模型快速发展，涌现了大量的大语言模型以及一批创业公司深度学习模型的发展大模型利用多模态优势

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

前向传播网络实现（类与函数）——TensorFlow2.4

文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

java虚拟机在所有平台上都是一样的_当需要JVM运行时，如何与Java平台无关？

使用TurboC，编译器将生成与平台相关的

生锈快刀·2024-02-12 10:23

java是如何实现跨平台性的?它的原理是什么？

第二步是通过Java的编译器，对源文件进行错误排查后，形成后缀名为.class的字节码文件。字节码文件是一种与任何具体的"机器环境"和“操作系统环境"无关的中间代码，同时也是一个二进制文件。

穿狼皮的小红帽·2024-02-12 10:22

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。

软工菜鸡·2024-02-12 10:14

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

1.3.3基于线性回归实现波士顿房价预测任务深度学习不仅实现了模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。

软工菜鸡·2024-02-12 09:13

结构体数组所有元素（1亿个元素）初始化为相同的值

编译器优化+高速缓存命中，速度已经飞快了，不用操心那么多。循环展开这些优化方法，编译器优化都可能帮你做

crazybobo1207·2024-02-12 09:37

兵棋推演是离散问题，深度学习是连续问题

深度学习是一种机器学习方法，旨在通过大规模数据的训练来学习复杂的模式和关系。它通常应用于连续数据和问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN

正文共：1333字21图，预估阅读时间：2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？还是我的GPU有问题？），但是失败了。

Danileaf_Guo·2024-02-12 08:41

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.6

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.6ConciseImplementationofRNNimporttorchfrom

南七澄江·2024-02-12 08:03

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr

南七澄江·2024-02-12 08:03

Pytorch 复习总结 1

Pytorch复习总结，仅供笔者使用，参考教材：《动手学深度学习》本文主要内容为：Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论。

ScienceLi1125·2024-02-12 08:02

浅谈人工智能之深度学习~

目录前言：深度学习的进展一：深度学习的基本原理和算法二：深度学习的应用实例三：深度学习的挑战和未来发展方向四：深度学习与机器学习的关系五：深度学习与人类的智能交互悟已往之不谏，知来者犹可追创作不易，宝子们

秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.5ImplementationofRNNfromScratch8.5.1ModelD

南七澄江·2024-02-12 08:00

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。

giszz·2024-02-12 08:57

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（4）深度学习和机器学习

关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。

giszz·2024-02-12 08:56

命令行编译和执行Java工程

javac和javajavac是java的编译器，javac指令用来将java文件编译成class文件。

0x70e8·2024-02-12 07:31

Error和Exception有什么区别？Java中的OutOfMemoryError是什么？如何解决它？什么是Java中的异常处理的最佳实践？

Error属于未检查类型，编译器在编译时不会对其进行检查。Exception：表示程序本身可以处理的异常。这些异常

AaronWang94·2024-02-12 07:55

知识价值2-什么是IDE？新手用哪个IDE比较好？

IDE通常包括代码编辑器、编译器、调试器和其他工具，以支持软件开发的各个阶段。对于新手来说，选择哪个IDE比较好取决于个人的偏好、编程语言和开发需求。

dracularking·2024-02-12 06:04

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