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大数据
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深度学习网络模型
24.8.26学习心得
验证数据集(ValidationSet)和测试数据集(TestSet)在机器学习和
深度学习
中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。
kkkkk021106
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2024-08-27 06:01
人工智能
深度学习
--RNN以及RNN的延伸
循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类能够处理序列数据的神经网络,在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构,捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络(如全连接网络)不同,它具备一种时间维度上的“
Ambition_LAO
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2024-08-27 06:31
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rnn
单个像素的威胁:微小的变化如何欺骗
深度学习
系统
深度学习
(DL)是人工智能(AI)的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务,这些决策机制往往近似于人类推理。
深度学习
模型是许多先进应用的核心,例如医疗诊断和自动驾驶汽车。
FreeBuf-
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2024-08-27 06:30
安全
深度学习
人工智能
每天一个数据分析题(四百九十六)- 决策树模型
A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall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
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2024-08-26 23:25
数据分析题库
数据分析
决策树
数据挖掘
揭秘Sora:
深度学习
与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动
Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展,AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中,OpenAI推出的首个AI视频模型Sora,以其卓越的性能和前瞻性的技术,引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一:技术解析技术架构:Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
疾风终究没有归途
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2024-08-26 22:50
深度学习
自然语言处理
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大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning
随着
深度学习
技术的不断发展,大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。
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2024-08-26 19:14
prompt
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大模型
Prompt-Tuning:大模型微调技术
随着
深度学习
技术的不断发展,大模型(如GPT、BERT等)在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成功。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间,这限制了其在一些资源有限场景中的应用。
百度_开发者中心
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2024-08-26 19:14
prompt
自然语言处理
大模型
深度学习
学习经验——变换器(Transformer)
变换器(Transformer)变换器(Transformer)是一种用于处理序列数据的
深度学习
模型,与循环神经网络(RNN)不同,它不依赖于顺序处理数据,而是依靠一种称为注意力机制(AttentionMechanism
Linductor
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2024-08-26 19:44
深度学习学习经验
深度学习
学习
transformer
用基于epoll的reactor
网络模型
实现http server
用基于epoll的reactor
网络模型
实现httpserver(webserver)今天来实现一下C++选手人手一个的webserver,这个其实很简单,一共就两层实现,下层是网络io的实现,这次使用基于
小占同学_
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2024-08-26 18:11
网络
网络
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打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍
以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述:1.算法实现-
深度学习
框架:打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等
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模型,这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通
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2024-08-26 17:04
算法
智能手机
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音视频
人工智能
什么是LLM,主要用途有哪些,在应用中有哪些优势和局限性?
2.技术突破:
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架构:LLM基于先进的
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好好学习的不知名程序员
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2024-08-26 16:59
机器学习
深度学习
AIGC
人工智能
Pytorch构建
网络模型
结构都有哪些方式
目录前言1.使用nn.Module基类2.使用nn.Sequential容器3.使用nn.ModuleList4.使用nn.ModuleDict5.混合使用nn.Module和原生Python代码6.表格总结前言nn.Module:最通用、最灵活的方式,适用于几乎所有场景。nn.Sequential:适合简单的顺序模型,代码简洁。nn.ModuleList和nn.ModuleDict:适合需要动态
松小白song
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2024-08-26 16:57
pytorch
人工智能
python
python
深度学习
框架——TensorFlow
TensorFlow,由Google开发的开源机器学习库,以其强大的功能和灵活性,在
深度学习
、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。
零 度°
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2024-08-26 14:13
python
python
tensorflow
计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能
vue.js、element-ui、echarts后端:springboot、mybatis大数据:spark、hadoop数据库:mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法:协同过滤推荐算法、MLP
深度学习
模型
计算机毕业设计大全
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2024-08-26 13:43
PyTorch
深度学习
模型训练流程的python实现:回归
回归的流程与分类基本一致,只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下:注意:预测值与真实值图像处理为按真实值排序,图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下:fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
moyao_miao
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2024-08-26 11:21
python
人工智能
深度学习
pytorch
回归
深度学习
--Transformer和BERT区别详解
Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全摒弃了循环和卷积结构,依赖于自注意力机制和并行化的处理方式,极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
Ambition_LAO
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2024-08-26 08:36
深度学习
基于
深度学习
的环境数据分析
基于
深度学习
的环境数据分析利用
深度学习
技术处理和分析大量复杂的环境数据,以揭示隐藏的模式、趋势和关系,进而支持环境监测、管理和决策。
SEU-WYL
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2024-08-26 08:05
深度学习dnn
深度学习
数据分析
人工智能
小琳AI课堂:AIGC
首先,我们要明白,AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章,它融合了人工智能、
深度学习
、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。
小琳ai
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2024-08-26 07:59
小琳AI课堂
人工智能
AIGC
小琳AI课堂:AI(人工智能)和AIGC(AI生成内容)的关系
AI的关键技术包括机器学习、
深度学习
和自然语
小琳ai
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2024-08-26 07:58
小琳AI课堂
人工智能
AIGC
基于
深度学习
的生产流程自动化
基于
深度学习
的生产流程自动化是一种将
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技术应用于工业生产流程中,以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。
SEU-WYL
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2024-08-26 07:58
深度学习dnn
深度学习
自动化
人工智能
深度学习
五种不同代码实现,神经网络,机器学习
第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗~那不然呢
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2024-08-26 05:18
pycharm
Stable Diffusion快速安装及prompt的使用
StableDiffusion是一种基于
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的文本到图像生成技术,它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程,适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion?
老童聊AI
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2024-08-26 04:41
老童陪你学AI
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diffusion
每天一个数据分析题(五百)- 关联规则
(Association)D.预测(Prediction)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,
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2024-08-26 04:40
数据分析题库
数据分析
数据挖掘
每天一个数据分析题(四百九十)- 主成分分析与因子分析
A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵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
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2024-08-26 04:07
数据分析题库
数据分析
数据挖掘
人工智能开源库有哪些
TensorFlow:由Google开发的
深度学习
库,提供了丰富的工具和API,支持CPU和GPU计算。PyTorch:由Facebook开发的
深度学习
框架,提供动态图和静态图两种模式,并且易于使用。
openwin_top
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2024-08-26 02:59
人工智能
人工智能
开源
python
深度学习
多GPU训练原理
详细参考《动手学
深度学习
》P233,8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里,把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐
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2024-08-25 22:31
深度学习
深度学习
人工智能
TensorFlow库详解:Python中的
深度学习
框架
TensorFlow是一个开源的
深度学习
框架,由GoogleBrain团队开发,并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种
深度学习
任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO
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2024-08-25 21:28
tensorflow
深度学习
深度学习
--自监督学习
自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法,在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”,使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率,又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习:自监督学习是一种半监督学习的形式,模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习(例如,给定图像的部分,预测其余部
Ambition_LAO
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2024-08-25 21:28
深度学习
深度学习
--复制机制
复制机制(CopyMechanism)是自然语言处理(NLP)中特别是在文本生成任务中(如机器翻译、摘要生成等)使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词,还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用,尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是,在生成每个输出单词时,模型不仅从其词汇表中选择一个词,还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO
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2024-08-25 21:28
深度学习
GNN的理解难点:一种不同于传统神经网络的复杂性
图神经网络(GNN)已经成为
深度学习
领域的一颗新星,它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而,许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能
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2024-08-25 21:27
人工智能
深度学习
机器学习算法
神经网络
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为什么HTTPS是安全的
1.1HTTP协议介绍HTTP协议是一种基于文本的传输协议,它位于OSI
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中的应用层。
mklee
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2024-08-25 18:38
介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
它用于构建和训练各种机器学习模型,包括神经
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。TensorFlow的核心概念是张量(tensors)和计算图(computationalgraph)。张量是一个多维数组,可以看作是数据的容器。
乔丹搞IT
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2024-08-25 16:27
人工智能
机器学习
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框架实战(2):估计模型训练所需的样本量
1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要,以下是几个主要原因:防止过拟合与欠拟合:过拟合:当模型在训练数据上表现极好,但在未见过的测试数据上表现糟糕时,就发生了过拟合。这通常是因为模型过于复杂,而训练数据不足以支持其学习数据的真实模式。通过预估足够的样本量,我们可以减少过拟合的风险。欠拟合:与过拟合相反,欠拟合是模型未能捕捉到数据中的关键模
MUKAMO
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2024-08-25 15:52
AI
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Keras框架
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keras
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100问10-什么是CBOW模型
CBOW(ContinuousBagofWords)模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下,CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词,然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务,CBOW会先把这些线索词(周围的词)都转换成向量,然后把这些向量加起来或者求平均,得到一个综合的向量表示。接着,CBOW会用这个综合向量
不断持续学习ing
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(十一):YOLOv9之最新的目标检测器解读
YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响:解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI):解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络(GELAN):实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论:合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆
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BCEWithLogitsLoss
BCEWithLogitsLoss是PyTorch
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框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。
hero_hilog
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OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践
一、引言移动端芯片性能的不断提升为在手机上进行计算密集型任务,如计算机图形学和
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模型推理,提供了可能。
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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/
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weixin_30650039
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2024-08-25 06:25
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[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/
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ey_snail
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2024-08-25 06:24
遗传算法与
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实战(1)——进化
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实战(1)——进化
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0.前言1.进化
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1.1进化
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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
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2024-08-25 00:21
遗传算法与深度学习实战
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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
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2024-08-25 00:50
设计模式
策略模式
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,
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2024-08-24 23:13
数据分析题库
数据分析
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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,
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跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-24 23:13
数据分析题库
数据分析
学习
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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、
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典型案例、
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工程文件、信号处理等相关内容,博客由基于matlab的
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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
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2024-08-24 23:40
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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﹡ )
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实战Pytorch
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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
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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。
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深度学习
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基于
深度学习
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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。
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2024-08-24 20:25
深度学习dnn
深度学习
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Learning Deep Learning(学习
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)
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
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weixin_34056162
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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
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【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks(2023)
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