深度学习解PDE 第56页

C++ “万能血“ void*指针

它可以指向任意类型的数据，但在没有进行类型转换之前，不能直接对其进行解引用操作。由于void*是一个无类型指针，因此它可以用来实现泛型编程或处理

4399.9855·2024-02-07 15:39

【DELM回归预测】基于深度学习极限学习机DELM实现数据回归预测附matlab代码

深度学习极限学习机（DeepExtr

matlab科研助手·2024-02-07 15:32

深度置信网络（深度信念网络）DBN回归预测-MATLAB代码实现

一、DBN介绍（完整代码获取：私信或评论区）深度置信网络（DeepBeliefNetworks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines

L0392·2024-02-07 15:01

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

PyTorch中基础模块torch的详细介绍

torch是PyTorch库的核心模块，提供了以下关键功能：张量（Tensor）：类似于NumPy的ndarray，但可以无缝地在CPU或GPU上运行，并且支持自动微分，是深度学习模型中数据的主要表示形式

科学禅道·2024-02-07 15:29

无言

有谁曾解你的闷，有谁曾吻你的唇。静默无言的美人，可曾有谁俘获你心。还是我们一如既往的忘却彼此。饮下忘情的泉。咦我又如一个圆，想圆滑的挤入这喧闹的人世，却不知缘故的离你越来越远。图片发自App

古风长歌·2024-02-07 14:56

iOS对象alloc探究

，分配的内存是怎么跟类关联的等等都一知半解，今天带着这些疑问，探究一下alloc内部实现.前期准备在apple开源网站下载objc4源代码，里面有很多版本，由于

镜月_ae9e·2024-02-07 14:47

电力负荷预测 | 基于GRU门控循环单元的深度学习电力负荷预测，含预测未来（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|基于GRU门控循环单元的深度学习电力负荷预测，含预测未来（Python&

天天酷科研·2024-02-07 14:11

MIT_线性代数笔记：第 34 讲总复习

已知Ax=[100]\begin{bmatrix}1\\0\\0\end{bmatrix}100无解，Ax=[010]\begin{bmatrix}0\\1\\0\end{bmatrix}010仅有一解。

浊酒南街·2024-02-07 14:03

选择大于努力

大学毕业之后有机会去剧组参观学习了大概一个月左右吧，当时是我爸朋友家的孩子，我叫哥哥，跟我说的，选择大于努力，当时还有些一知半解，现在算明白了。

简一达·2024-02-07 13:17

工具--Git详解

Git解

五行缺你94·2024-02-07 13:53

佛曰：“不可说”

老农拿着摇出的签，大师可解：‘’临风冒雨去还乡,正是其身似燕儿;衔得坭来欲作垒,到头垒坏复须坭。"我这个签子，告解我来年的运气。大师捻这佛珠

南中北西·2024-02-07 13:47

秘密基地（上）——《解忧尔尔》连载30

原作/冬至而已第30章秘密基地（上）《解忧30》……一股香甜的味道弥漫在空气里，解一醒了。

冬至而已·2024-02-07 13:33

人工智能 | 深度学习的进展

深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

卡尔曼的BD SLAMer·2024-02-07 13:02

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

学习特征:这些特征是使用深度学习技术（例如卷积神经网络(CNN)）从数据中自动学习的。它们可以捕捉像素之间更复杂的关系，并有可能获得更好的性能，但计算成本可能很高。语义

结构化文摘·2024-02-07 12:20

挑战杯 python+大数据校园卡数据分析

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

laafeer·2024-02-07 12:37

神经网络和深度学习第一周学习笔记

neuronnetwork:是一种非常强大的学习算法，这种算法的灵感来源与人类的大脑组成ReLUReLU函数的特点是初始值为0，之后变为一条直线singleneuron上图圆圈的部分代表单个神经元，其完成的任务为输入x可以输出相对应的y上图表示由多个神经元聚集而成的神经网络（multipleneuronnetwork）上图为surpervisedlearning的一些具体应用对于第1，2种应用，使

热爱生活的小谢·2024-02-07 12:18

【华为机试】HJ16 购物单详解+完整源代码示例

然后记录一下其中中等难度及以上难度题目的解

loveCC_orange·2024-02-07 12:25

三国风云与三十六计-攻战计/擒贼擒王

[原文]：摧其坚，夺其魁，以解其体，龙战于野，其道穷也长。[解析]：“擒贼擒王”出自唐代诗圣杜甫的《出前塞》一诗：“挽弓当挽强，用箭当用长。射人先射马，擒贼先擒王。杀人亦有限，立国自有疆。

石克·2024-02-07 12:25

专访Keras之父：关于深度学习、Keras的诞生和给初学者的建议

ETHK6aakAy0uHqJGdJiSHw新智元报道作者：SanyamBhutani编辑：肖琴【新智元导读】本文是对Keras的创造者、谷歌AI研究员FrancoisChollet的专访，内容包括François从何开始对深度学习感兴趣

喜欢打酱油的老鸟·2024-02-07 12:19

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

选自arXiv作者：AntoineJ.-P.Tixier机器之心编译参与：思源随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务，这些序列建模任务可以使用循环神经网络、卷积神经网络甚至近来比较流行的Transformer。机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法，而近日一篇综述文章进一步介绍了NLP中各种深度技术。由

机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类

代码下载使用多层级注意力机制和keras实现问题分类资源-CSDN文库1准备工作1.1什么是词向量?”词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。即将一个词用特定的向量来表示，向量之间的距离（例如，任意两个向量之间的L2范式距离或更常用的余弦距离）一定程度上表征了的词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。传统的独热表示（one-hotrepres

博士僧小星·2024-02-07 12:17

2020年求好签行好运

真修仙翁签诗解(六十五条）-有求必应乌坎金厝边真修仙翁签诗解～有求必应《六十五签》第一签《三星图》真真福禄自天身，特降修全积善人。凡事何须多过虑。安康迪吉四时瑧。

wk周公·2024-02-07 11:07

你可能只是活在局部最优解里了

昨天晚上做了一道数据结构题，题目要求是用克鲁斯卡尔算法求最小生成树，和用普里姆算法求最小生成树，说这些专有名词大家可能不太理解，我把这两种算法总结为全局最优解和局部最优解。什么是局部最优解？

辰星Alex·2024-02-07 11:28

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）模型描述时间卷积神经网络（TCN）是一种用于序列数据建模和预测的深度学习模型。

机器学习之心·2024-02-07 11:27

【C++从0到王者】第四十站：智能指针

文章目录一、为什么需要智能指针二、智能指针1.基本使用2.RaII3.解引用4.赋值运算符重载的问题三、auto_ptr1.库里面的auto_ptr2.模拟实现auto_ptr四、unique_ptr1

青色_忘川·2024-02-07 11:14

MxNet源码解析(1) KVStore，pslite源码解析

因此，今天将我一直以来的学习过程中的心得和收获总结在这里，也为以后对MxNet的继续学习做一个铺垫2.MxNet构成MxNet作为一个深度学习框架，它最大的特点应该是分布式训练的支持了。

Junr_0926·2024-02-07 11:37

凉州馆中与诸判官夜集

凉州七里十万家，胡人半解弹琵琶。琵琶一曲肠堪断，风萧萧兮夜漫漫。河西幕中多故人，故人别来三五春。花门楼前见秋草，岂能贫贱相看老。一生大笑能几回，斗酒相逢须醉倒。

George_193b·2024-02-07 10:36

當遊戲融入課程，上課師生一起玩

這禮拜是期中考週，每個學生都被考試考得喘不過氣，國立大學學生本就比較用功，對考試他們很在乎，因此今天的遊戲課好像在辦Party替大家解悶。

張老師·2024-02-07 10:06

宠辱不惊，闲看庭前花开花落去留无意，漫随天外云卷云舒

高车嫌地僻，不如鱼鸟解亲人。驷马喜门高，怎似莺花能避俗。红烛烧残，万念自

烟霞不系舟·2024-02-07 10:29

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

torch.autograd是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它实现了自动微分（AutomaticDifferentiation）的功能。

科学禅道·2024-02-07 10:05

PyTorch 中音频信号处理库torchaudio的详细介绍

torchaudio是PyTorch深度学习框架的一部分，是PyTorch中处理音频信号的库，专门用于处理和分析音频数据。

科学禅道·2024-02-07 10:32

加仓！

耐心地解

blockcoach·2024-02-07 10:59

第十四篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像特征提取与描述

库技术点案例示例系列短博文目录前言一、OpenCV图像特征提取与描述介绍二、OpenCV图像特征提取与描述初步示例代码三、扩展思路介绍四、特征点筛选和匹配优化示例代码五、多尺度特征提取示例代码六、非局部特征描述子示例代码七、基于深度学习的特征提取示例代码八

传奇开心果编程·2024-02-07 09:48

挑战杯 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的植物识别算法研究与实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com

laafeer·2024-02-07 09:23

卜算子：梅妆瘦

期盼故人来，来解相思扣。扣请真情哪个知，知我心依旧。图片发自App图片发自App

西山画眉·2024-02-07 09:42

计算机设计大赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的动物识别算法

iuerfee·2024-02-07 09:20

教育部严格整肃校外培训的一些想法

首先是教师群体必须有国家认可的教师资格证，这就解

阿哈牧童·2024-02-07 09:36

动手学深度学习-02打卡

过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。模型选择验证数据集除训练集和测试集之外的数据。目的是为了从训练误差估计泛化误差。k折交叉验证把原始训练数据集分割成k个不重合的子数据集，然后做k次模型训练和验证。每一次我们使用一个子数据

一技破万法·2024-02-07 09:06

深度学习基础--反向传播

image.png反向传播求误差image.png求对J的影响image.pngimage.png求对J的影响image.pngimage.png误差反传image.pngimage.pngimage.png参考：深度学习

掰不开桃子的男人·2024-02-07 09:13

VS编译器对scanf函数不安全报错的解决办法（详细步骤）

原因：scanf此函数或变量可能不安全，要禁用弃用，所以上诉代码在VS中会报错解

爱敲代码的小杨.·2024-02-07 09:39

如何快速入门深度学习

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据训练模型，使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

【LeetCode】90. 子集 II（中等）——代码随想录算法训练营Day28

解集不能包含重复的子集。返回的解集中，子集可以按任意顺序排列。

晴雪月乔·2024-02-07 09:03

数学实验第三版（主编：李继成赵小艳）课后练习答案（五）（1）（2）

目录实验五：行列式、矩阵运算及其应用练习一练习二实验五：行列式、矩阵运算及其应用练习一1.（1）判定下列方程组是否有解，若有解求其基础解系和通解。

C.L.L·2024-02-07 09:31

解决方案：2024年Pytorch（GPU版本）+ torchvision手动安装教程[万能安装方法] win64、linux、macos、arm、aarch64均适用

1.2、创建虚拟环境1.3、搜索Pytorch包1.4、选择下载符合配置的Pytorch包1.4、安装离线包二、torchvision手动安装2.1、查找对应的版本2.2、安装torchvision对于深度学习新手和入门不久的同学来说

中杯可乐多加冰·2024-02-07 08:27

云计算 - 弹性计算技术全解与实践

一、引言在过去的十年里，云计算从一个前沿概念发展为企业和开发者的必备工具。传统的计算模型通常局限于单一的、物理的位置和有限的资源，而云计算则通过分布式的资源和服务，为计算能力带来了前所未有的"弹性"。弹性：不仅仅是扩展性很多人误以为弹性仅仅是可扩展性的同义词，但实际上它更加复杂。考虑一个电商网站在“黑色星期五”这一天的流量。流量不仅在这一天大幅增加，而且在不同的时段也有波动。弹性计算不仅能垂直或水

快乐非自愿·2024-02-07 08:19

从事机器视觉，笔记本电脑该如何选型

机器视觉和深度学习，对计算机的CPU、内存、显卡、硬盘要求都较高，价位基本到7000以上，显卡一般不会差的！选型原因：1）CPU要好，是因为这2者都会涉及大量数据处理，数据计算。

他在从中笑·2024-02-07 08:55

动态规划-0-1背包问题

算法动态规划-背包最优解文章目录算法动态规划-背包最优解前言一、动态规划概念描述（想多了解就看看，不想了解直接跳过）动态规划的核心思想可以概括为以下几个要点：二、具体case问题实例解题思路：（动态规划分析和解决

苏汀star·2024-02-07 08:23

推荐频道

深度学习解PDE