深度学习试题第31页

【前端工程化面试题】使用 webpack 来优化前端性能/ webpack的功能

这个题目实际上就是来回答webpack是干啥的，你对webpack的理解，都是一个问题。（1）对webpack的理解webpack为啥提出+webpack是啥+webpack的主要功能前端开发通常是基于模块化的，为了提高开发效率，webpack是一个基于模块的构建工具，是一个用于js应用程序的静态模块打包工具。Webpack是一个现代JavaScript应用程序的静态模块打包工具，它能够将多个Ja

我有一棵树·2024-02-19 16:11

深度学习框架pytorch_PyTorch：深度学习框架的黑马（第1部分）

深度学习框架pytorchRecentlytheCES2020concludedinVegasandforthosewhoaren’taware,CESistheannualtradeshowforconsumerelectronicsaroundtheworld.Assuch

weixin_26737625·2024-02-19 16:39

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1

全能骑士涛锅锅·2024-02-19 16:38

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN）的应用实例3.优化过程中的常见问题及解决方案总结与展望1.重要性的总结2.实战应用3.未来展望引言PyTorch，作为一个强大的深度学习库

walkskyer·2024-02-19 16:38

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

科技的飞速发展使得人工智能（AI）成为当今科技领域的热点之一，其中，深度学习作为人工智能的关键技术，正逐渐成为推动AI发展的强大引擎。

快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。

Rain松·2024-02-19 16:02

高级前端面试题及详解

以下是一些常见的高级前端面试题及其详解，希望能帮助你更好地准备面试。什么是闭包？请举一个闭包的例子并解释其工作原理。闭包是指函数能够访问并操作在其词法作用域之外定义的变量的能力。

元芳Q代码·2024-02-19 16:01

C语言第二十四弹---指针(八)

✨个人主页：熬夜学编程的小林系列专栏：【C语言详解】【数据结构详解】指针1、数组和指针笔试题解析1.1、字符数组1.1.1、代码1：1.1.2、代码2：1.1.3、代码3：1.1.4、代码4：1.1.5

小林熬夜学编程·2024-02-19 16:00

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT： PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域

QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

今日arXiv最热NLP大模型论文：上海AI Lab联合清华发布十项全能数学大模型InternLM-Math

近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。

夕小瑶·2024-02-19 16:56

【AGI视频】Sora的奇幻之旅：未来影视创作的无限可能

这种转变在Sora中是通过深度学习

德天老师·2024-02-19 16:24

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享

傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

欢迎来到这篇关于深度学习的博客。在这个信息爆炸的时代，人工智能是一个备受瞩目的话题，而深度学习则是推动这一领域飞速发展的引擎。

洞深视界·2024-02-19 16:46

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮

屿小夏·2024-02-19 16:14

深度学习基础之《TensorFlow框架（2）—图》

一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构：数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法：（1）通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可（2

csj50·2024-02-19 15:39

家人们值得一试的恒玄Offer 机会【IS3GJJ】

秋招显眼包来了美团高频数开面试题分享|2024届校园招聘即将开始0offer结束秋招携程笔试0907携程笔试ak2023.09.07饿了么测开一面凉经6点半下班，已经成为公司最后走的人8.31嵌入式投递整理华为服务类网络技术工程师面经腾讯这啥

2301_78234743·2024-02-19 15:08

数组理论基础（概念、二分法+双指针+滑动窗口+模拟行为）

本文将详细介绍数组面试题中的四大法宝—二分法+双指针法+滑动窗口法+模拟法。1.概念什么是数组？数组

阴天v快乐丶·2024-02-19 15:18

深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。

__momo__·2024-02-19 15:11

VScode远程连接服务器搭建深度学习环境-利用anaconda安装pytorch

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch环境本地安装VScode并建立ssh远程连接1、本人考虑的是在电脑本地安装VScode并与服务器建立远程连接，因而即按照windows系统上安装VScode的流程来操作即可，读者们可参考以

不懂就问的风橘子·2024-02-19 15:06

前端Vue必问面试题

1，Vue3.0为什么要使用proxy在Vue2中，0bject.defineProperty会改变原始数据，而Proxy是创建对象的虚拟表示，并提供set、get和deleteProperty等处理器，这些处理器可在访问或修改原始对象上的属性时进行拦截，有以下特点∶不需用使用Vue.$set或Vue.$delete触发响应式。全方位的数组变化检测，消除了Vue2无效的边界情况。支持Map，Set

·2024-02-19 15:24

深度学习环境配置常见指令

首先打开anacondaprompt，激活对应虚拟环境。导入torch并获取对应版本importtorchtorch.__version__导入torchvision并获取对应版本importtorchvisiontorchvision.__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获

牛哥带你学代码·2024-02-19 15:22

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work

卡仕达酱·2024-02-19 15:52

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置

温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

突破编程_C++_面试（变量与常量）

面试题1：C++中的变量存储类别有哪些，并简要描述它们的特点？在C++中，变量的存储类别决定了变量的生命周期和可见性。以下是C++中的几种变量存储类别及其特点：自动存储期也称为局部存储类别。

breakthrough_01·2024-02-19 14:44

突破编程_C++_面试（操作符）

面试题1：C++中的操作符优先级是如何规定的?在C++中，操作符的优先级是由语言规范明确规定的。这些优先级决定了当表达式中同时存在多个操作符时，哪些操作符会首先被执行。

breakthrough_01·2024-02-19 14:44

LeetCode面试题 17.24. Max Submatrix LCCI——压缩数组+动态规划

文章目录一、题目二、题解一、题目GivenanNxMmatrixofpositiveandnegativeintegers,writecodetofindthesubmatrixwiththelargestpossiblesum.Returnanarray[r1,c1,r2,c2],wherer1,c1aretherownumberandthecolumnnumberofthesubmatrix’

叶卡捷琳堡·2024-02-19 14:35

今日份碎碎念

今天的课又没怎么听，倒是自己瞎鼓捣把之前不能实现的东西弄出来了，也没怎么学习，看了几个面试题，然后就啥也没干了，时间溜走的巨快。

光阴有侍·2024-02-19 14:38

2022.3.22工作总结

校区会议30min2.教室卫生整理，板凳摆放整齐30min3.沟通补课20min4.雨滴app作业布置批改1h5.一节助教课工作2h【周二17:30-19:00】6.名辉考勤情况制作10min6.听力测试题打印

逗逗奶·2024-02-19 14:07

RabbitMQ面试题

RabbitMQ面试题RabbitMQ如何保证消息不丢失出现消息丢失可能会出现在以下场景：异步发送（验证码，短信，邮件）MySQL和Redis，ES之间的数据同步分布式事务削峰消谷总结为：消息未达到交换机

重生之我是cxk·2024-02-19 14:07

计算机设计大赛深度学习二维码识别

文章目录0前言2二维码基础概念2.1二维码介绍2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码

iuerfee·2024-02-19 14:06

计算机设计大赛深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-02-19 14:36

计算机设计大赛深度学习OCR中文识别 - opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5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OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 14:31

深度学习-分类任务---经典网络

文章目录经典网络1LeNet51.1模型结构1.2模型结构1.3模型特性2AlexNet2.1模型介绍2.2模型结构2.3模型解读2.4模型特性3可视化ZFNet-转置卷积3.1基本的思想及其过程3.2卷积与转置卷积3.3卷积可视化3.4ZFNet和AlexNet比较4VGGNet4.1模型结构4.2模型特点5NetworkinNetwork5.1模型结构5.2模型创新点6GoogleNet6.1

丁引·2024-02-19 14:46

线性代数第9版英文pdf_线性代数（英文版·第9版）

为巩固所学的基本概念和基本定理，书中每一节后都配有练习题，并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题。

weixin_39726044·2024-02-19 14:15

计算机设计大赛深度学习乳腺癌分类

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习乳腺癌分类该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-19 13:40

使用深度学习进行序列分类

目录加载序列数据准备要填充的数据定义LSTM网络架构训练LSTM网络测试LSTM网络此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间

jk_101·2024-02-19 13:40

【大数据面试题】009 Flink 有哪些机制实现故障恢复

一步一个脚印，一天一道面试题（重点）容错检查点（Checkpoint）：Flink使用容错检查点来定期记录应用程序的状态。检查点包含了所有正在进行中的任务的状态信息。

Jiweilai1·2024-02-19 13:05

【大数据面试题】007 谈一谈 Flink 背压

一步一个脚印，一天一道面试题（有些难点的面试题不一定每天都能发，但每天都会写）什么是背压Backpressure在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题

Jiweilai1·2024-02-19 13:35

【大数据面试题】006介绍一下Parquet存储格式的优势

一步一个脚印，一天一道面试题列式存储同一列的数据是同一种数据类型，所以压缩比例可以更高。

Jiweilai1·2024-02-19 13:34

【大数据面试题】008 谈一谈 Flink Slot 与并行度

【大数据面试题】008谈一谈FlinkSlot与并行度配置并行度Parallelism概念作用Slot概念作用如何设置TaskManager任务管理器Flinksubmit脚本一步一个脚印，一天一道面试题该文章有较多引用文章

Jiweilai1·2024-02-19 13:01

深度学习优化算法

虽然深度学习在ImageNet上取得了巨大成功，但是一个现实的问题是，很多应用的训练集是较小的，如何在这种情况下应用深度学习呢?有三种方法可供读者参考。

丁引·2024-02-19 13:42

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal向量运算concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件softmax，sig

csj50·2024-02-19 13:37

【AIGC】Stable Diffusion的ControlNet参数入门

下面是关于ControlNet的界面参数的详细解释：低显存模式是一种在深度学习任务中用于处理显存受限设备的技术。

AIGCExplore·2024-02-19 12:26

【AIGC】Stable Diffusion大模型分类

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和

AIGCExplore·2024-02-19 12:55

每日五道java面试题之java基础篇（十一）

目录:第一题.Java死锁如何避免？第二题.为什么⽤线程池？解释下线程池参数？第三题.线程池的底层⼯作原理第四题.ReentrantLock中tryLock()和lock()⽅法的区别第五题.Sychronized和ReentrantLock的区别?第一题.Java死锁如何避免？造成死锁的⼏个原因：⼀个资源每次只能被⼀个线程使⽤⼀个线程在阻塞等待某个资源时，不释放已占有资源⼀个线程已经获得的资源，

中北萌新程序员·2024-02-19 12:24

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。

一条小小yu·2024-02-19 12:23

best，best，best ......何恺明开挂之路

裂开了研究兴趣据我观察，何恺明的研究兴趣大致分成这么几个阶段：传统视觉时代：HazeRemoval(3篇)、ImageCompletion(2篇)、ImageWarping(3篇)、BinaryEncoding(6篇)深度学习时代

风度78·2024-02-19 12:51

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