深度学习训练第19页

《P.E.T父母效能训练》——第六章节内容提炼

“我信息”就是关于自己当下的处境、感受、困难的信息。关键词是：我，我发生了什么。父母发出”我信息”三要素：描述具体不可接纳行为，确切地说出自己的感受，以及对父母造成的问题我信息的目的是对孩子施加影响，使孩子改变当前行为。不仅要告诉孩子发生了什么事以及家长的感受，还需要清楚地说出为什么。孩子需要一个很好的理由去改变自己的行为，我理解为“给台阶下”。而父母通常对孩子发出以“你”开头的信息，企图通过批评

cherryann2zj·2024-09-02 09:30

简单易上手的生成对抗网络

模型原理生成对抗网络是指一类采用对抗训练方式进行学习的深度生成模型，包含的判别网络和生成网络都可以根据不同的生成任务使用不同的网络结构。生成器：通过机器生成数据，最终目的是骗过判别器。

茶冻茶茶·2024-09-02 09:06

代码随想录八股训练营第二十三天| C++

文章目录前言一、静态变量和全局变量、局部变量的区别、在内存上是怎么分布的？1.1.静态变量1.1.1.全局/命名空间作用域中的静态变量1.1.2.类中的静态变量1.1.3.注意事项1.2.全局变量1.2.1.特点1.2.2.声明与定义1.2.3.注意事项1.3.局部变量1.3.1特点1.3.2.注意事项1.4.三者的区别1.4.1.全局变量（GlobalVariables）1.4.2.局部变量（L

朝闻dao·2024-09-02 09:06

一起玩演讲训练营复盘

21天的一起玩演讲训练营落下了帷幕。首先，非常感谢赵栋老师无私地为大家搭建了这样一个演讲好平台。为什么说无私呢？

101培优学校林宇峰·2024-09-02 09:49

自学数据结构的网站

花开盛夏^.^·2024-09-02 09:36

代码随想录八股训练营第二十九天| C++

前言一、C++面向对象的三大特性：1.1.封装（Encapsulation）：1.2.继承（Inheritance）：1.3.多态（Polymorphism）：1.4.总结：二、简述一下C++的重载和重写，以及它们的区别和实现方式？2.1.重载（Overloading）：2.2.重写（Overriding）：2.3.区别：三、C++怎么实现多态？？3.1.编译时多态（静态多态）：3.2.1.函数重

朝闻dao·2024-09-02 09:35

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

我的出书梦6素材篇

1十年积累经验的总结梳理形成策划手记2本行业书籍、网络3训练营学员案例故事将训练营学员，参加训练前普遍遇到的问题和个别特殊学员的情况，展开分析，详细介绍。

生命梦想·2024-09-02 09:09

小学生家长课7天营结营收获

11月12日~11月18日，爱里相遇开办了为期7天的小学生训练营。今天是结营日，收获满满：1.一群有趣有料的朋友。

羽果pingrow·2024-09-02 09:17

人精

科比常年四点起床训练，对自己和队友要求高的偏执。这也是他与一些队友关系不好的原因之一。科比现在退役快三年了，他退役前我曾经很好奇他会做什么。记者们也都很好奇，不止一次问科比，他

FFChai·2024-09-02 09:15

基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法，通过大量玉米病害图片的训练，能够精准识别玉米害虫病害。

FL1623863129·2024-09-02 08:58

Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)

SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归

猫猫姐·2024-09-02 08:28

D066+3组王艳+《高效能人士的七个习惯》读书笔记

在第二章里，提到了七个习惯的训练、养成以及顺序都是紧密相关，环环相扣，但有一点却是不变的：由内而外。作者一直强调内在的改变从而影响外在。

俩果妈咪·2024-09-02 08:40

Hugging Face教程

在NLP领域，HuggingFace是一个备受欢迎的开源工具库，提供了丰富的预训练模型和强大的工具，帮助开发者快速构建和部署NLP应用。

小牛笔记·2024-09-02 07:22

牛客网暑期ACM多校训练营（第二场）J.farm (随机数+二维树状数组)

题目链接时间限制：C/C++4秒，其他语言8秒空间限制：C/C++262144K，其他语言524288K64bitIOFormat:%lld题目描述WhiteRabbithasarectangularfarmlandofn*m.Ineachofthegridthereisakindofplant.Theplantinthej-thcolumnofthei-throwbelongsthea[i][j

Fushicho_XF·2024-09-02 07:22

怎么训练自己的升维思考能力呢？

读《底层思维2》-笛卡尔坐标系思考维度越多，理解商业越深一、怎么训练自己的升维思考能力呢？遇到问题时，有的人很快就能想明白，有的人需要很久才能想明白，还有的人始终都想不明白。

吉利兔·2024-09-02 07:01

万变不离其宗

当然，另外一个法宝就是持续不断的进行训练，将之前背过的东西，深深地刻在大脑里。到了如今岁数，他还是会每天翻译到凌晨两三点才睡觉。不论何种工作，原则都是一样：想要比任何

姚Fay·2024-09-02 06:39

Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波

应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程

Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

白葵新·2024-09-02 05:38

学习收获（第27周）

王府凤·2024-09-02 05:07

小包子的Scalers Talk第四轮新概念朗读持续力训练Day42 20181203

练习材料：Lesson57CanIhelpyou，madam原文：Awomaninjeansstoodatthewindowofanexpensiveshop.Thoughshehesitatedforamoment,shefinallywentinandaskedtoseeadressthatwasinthewindow.Theassistantwhoservedherdidnotlikethe

美少女和雷雷哥·2024-09-02 04:04

Ulord深度学习3：区块链应用场景解析

Ulord深度学习第三课对区块链的应用场景做了剖析，让我们对区块链有了更形象的了解。

luckfang·2024-09-02 03:16

绘本讲师训练营（第31期）8/21《加油，别放弃》阅读原创

31001吴肖玲图片发自App故事讲的是小海龟安迪在哥哥，姐姐，爸爸的鼓励下，从最初的胆小，害怕最后坚强起来，终于爬向了大海。哭是解决不了问题的，培养孩子要坚强，在日常教学中或身边一些朋友中，她们当遇到孩子多次遇到困难是，解决不了，她们就会伸出援助之手，她们自以为帮助孩子解决了问题，其实刚刚相反，她们打破了孩子在相对的年龄阶段遇到的问题学习如何解决问题的能力，所以，在这里倡导我们有次此行为的老师和

0aeba0f68ce2·2024-09-02 02:37

代码随想录算法训练营day18 || 513.找树左下角的值，112.路径总和，106.从中序和后序序列构造二叉树

视频链接：怎么找二叉树的左下角？递归中又带回溯了，怎么办？|LeetCode：513.找二叉树左下角的值_哔哩哔哩_bilibili拿不准的遍历顺序，搞不清的回溯过程，我太难了！|LeetCode：112.路径总和_哔哩哔哩_bilibili坑很多！来看看你掉过几次坑|LeetCode：106.从中序与后序遍历序列构造二叉树_哔哩哔哩_bilibili513.找树左下角的值思路：题目的目标是找最底

weixin_44316285·2024-09-02 01:43

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调

Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言

不断持续学习ing·2024-09-02 01:10

淘宝大额神券入口在哪?淘宝大额神券在哪里领？

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包，教你如何1年做到百万团队。

氧惠评测·2024-09-02 00:52

windows系统huggingface连接不上的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-09-02 00:34

20190903生日与挫败

焕弟放学后拒绝了同学妈妈晚餐热情的邀请，为妈妈计划好：6点先陪妈吃晚饭,7点足球训练，9:00庆祝活动。到了餐厅,先倒一杯杨梅汁给我，拿着菜单说妈妈喜欢吃什么菜就点什么菜。

一道光0828·2024-09-01 23:03

深度学习100问43:什么是过拟合

如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。

不断持续学习ing·2024-09-01 23:28

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

绘本讲师训练营【12期】1/21阅读原创《幸福的种子》

这是被誉为“日本图画书之父”的松居直先生的一部代表作。图片发自App今天我仅仅只是看了一个前言，但是感受颇多。松居直先生提倡我们跟孩子之间需要用爱的语言。确实在现实生活中可能一些具有暴力性的语言是我们的口头禅。家长只知道要求孩子读书读书再读书，读书是为了什么呢？为了获得好成绩，那那取得好成绩之后又干什么呢？进个好学校，进个好学校之后呢，找份好工作，找份好工作之后就有安定的生活和良好的社会地位。其实

12113贺琼布吉·2024-09-01 22:57

Vicky的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day163 20210710

练习材料：Lesson18-1PorpoisesTherehaslongbeenasuperstitionamongmarinersthatporpoiseswillsavedrowningmenbypushingthemtothesurface,orprotectthemfromsharksbysurroundingthemindefensiveformation.MarineStudiobio

Vicky_b9de·2024-09-01 21:53

从“刻意练习”到“元认知”

刻意练习的核心假设是，尽管专家级水平是逐渐练出来的，但是关键在于受训者必须通过训练，掌握更高级的心理表征，才能真正有突飞猛进的进步。所谓心理表征，是指我们的大脑在思考问题时对应的心理结构。

大大的梦想简书·2024-09-01 20:38

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。

背包客研究·2024-09-01 20:15

读《深度学习：走向核心素养》

3.教师组织学生研讨和交流，增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域，是多人共同参与的场域，学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。

qingqianshiguan·2024-09-01 20:27

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

九品神元师·2024-09-01 20:42

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型

Axlsss·2024-09-01 20:11

深度学习奥秘解锁：AI大模型技能提升指南

文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域

AGI大模型老王·2024-09-01 19:09

2023-02-06

3.训练我们内在的心，给自己的心长点力量，强大不是没有泪水，而是一次次放下，你终于爱上了一个成长的自己。4.如果生命中只有爱，就会像温室的花朵长不大。

安然康·2024-09-01 19:01

CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters

对比语言图像预训练（CLIP）虽然prompt-tuning用于textualinputs，但是建议CLIPAdapter在视觉或语言分支上使用功能适配器进行fine-tuneCLIPAdapter采用了一个额外的瓶颈层来学习新的特征

Tsukinousag·2024-09-01 19:22

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc

you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

其中，训练集为120景图像，验证集为

GIS潮流·2024-09-01 18:33

深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象

嘿，想让你的模型不出现过拟合现象？来看看这些妙招吧！一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了，模型就能学到更普遍的规律，而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据，或者用数据增强的办法。就像在图像识别里，把图片转一转、翻一翻、剪一剪，这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂，那就像盖了一座超级华丽的城堡，容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点

不断持续学习ing·2024-09-01 18:00

【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data

Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata

弹伦琴的雷登·2024-09-01 18:29

深度学习100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用

嘿，你知道吗？阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢！一、图像处理领域在图像处理的世界里，阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧，想象一下，你有两张超酷的照片，一张是美丽的风景照，另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积，就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢，你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片，是不是很神奇？还有在计算机视觉中，阿

不断持续学习ing·2024-09-01 18:56

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

实践方法论训练模型的基本步骤：（如下图所示）用训练集训练模型，（最终得出来最优的参数集）将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测

weixin_75033552·2024-09-01 17:22

每日碎碎念

7.9今天早上五点半起床，叫醒俩娃，妞早读，儿子去训练篮球。我是越发懒了，总不想跑步，读书录荔枝：《给教师的建议》三则、《余映潮教学设计80讲》两讲。

素心听月·2024-09-01 17:02

人生的价值和意义

共修功课六十五天：婚姻中的价值是训练自己的感恩心，谦卑心，考虑他人感受的心。觉察自己，去不断练习这样的功课。今天早上父亲安装门帘，少了一块，就没有装，准备下午装。

wangjb_a9e9·2024-09-01 16:31

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