深度学习（学习笔记）

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。
第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

Evolutionary algorithm （遗传算法）介绍

为什么呢，因为他在之前几十年也是和深度学习一样非常火热流行。现在也有很多人在利用遗传算法做相关研究，还是比较流行的算法之一。
Longlongaaago·2024-02-15 07:07

三分钟教你如何把不要钱的ChatGPT3.5用出花钱4.0的效果！

关注微信公众号DeepGoAI计算机杂谈及深度学习记录&分享上一期我们聊到ChatGPT4.0确实在各方面都优于3.5花了钱的就是不一样但我们有没有办法去弥补这一差距呢？
Longlongaaago·2024-02-15 07:07

三分钟教你如何把不要钱的ChatGPT3.5用出花钱4.0的效果！

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Longlongaaago·2024-02-15 07:05

《余映潮谈阅读教学设计》一书学习笔记（一）

图片发自App1.《有一种教学能力叫发现》追求发现，能够让我们关注教材、关注教学、关注教法、关注资料，关注于教学有关的事物与现象。追求发现，能够让我们变通思维、开阔思路、拓宽眼界、增加教学兴趣、引来新鲜活水。追求发现，能够让教学研究更加务实、让教学设计更有创意、让教学内容更有新意与美感。发现了八种基本途径：一、发现有趣的材料。用联想的方法，或穿插引入，或由此及彼，发挥其在教学中的妙用。二、发现知识
小草文字苑·2024-02-15 07:10

《薛兆丰的经济学课》第二十讲学习笔记

第20讲|寻租——乞丐没有白拿施舍结合自身想一下，这一讲似乎也可以延伸的聊一聊『无效努力』。不知道你们有没有在上学的时候遇到过这样的同学，他特别特别的努力，努力到老师都心疼他，但是他的成绩就是不好。他不傻不笨，智商正常，那么为什么会这样呢？很大的可能是他所有的勤奋都是无效的。可能他花了大量的精力在他不擅长的事情上，导致在他擅长的事情上他已经没有精力去钻研，从而形成了一个恶性循环。如同我每天写这个学
阿亮的学习笔记·2024-02-15 07:03

Task6 基于深度学习的文本分类3

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer
listentorain_W·2024-02-15 07:53

「Python」2020.04.12学习笔记 | 第六章文件目录之序列化+目录getcwd()、chdir(path)、cur(dir)、pardir()+十级深层目录小练习

学习测试开发的Day101，真棒！学习时间为1H40M第九次全天课(下午视频二2H40M-3H27M_END）image.png如果有问题的话，保存的时候选择此模式，并把前面多余的几个字节去掉即可！序列化image.png程序中我们经常用到变量，但是当程序一关，这个变量就没有了，我们想把这个变量的状态记下来，变量除了有值还会有类型，如果下次我们还是想用这个变量怎么办？只能手写，但是如果我们想保存上
Yetta的书影屋·2024-02-15 07:17

第七周小结

花漫开，一个在嘈杂生活中有所坚持的女子，这里有书评影评，有学习笔记，有微小观点。人生是有趣的旅途，我兴致勃勃在学习，在经历，在记录。欢迎关注，结伴同行。
花漫开·2024-02-15 06:57

【沁恒CH32学习】——RISC-V架构学习笔记

作为新手第一次接触RISC-V架构时。我首先百度简单了解了ARM架构和RISC-V架构的区别，以我个人的理解是ARM架构代表之前的复杂指令集，而RISC-V架构代表着精简指令集。就比如说同样是一个舞蹈动作，复杂指令集可能会是一个命令就完成舞蹈动作，而精简指令集是由手，腿的动作组合而成。而我这次的学习的重点并不是围绕着指令集，而是基于RISC-V架构的CHV103R8T6开发板的应用上。我们知道接触
大蒙同学·2024-02-15 06:10

RSIC-V“一芯”学习笔记（三）——读后感以及部分PA0工作

文章目录一、别像弱智一样提问二、提问的智慧三、安装linux以及配置问题3.1关于问题配置一、别像弱智一样提问提问前，应该清晰问自己几个问题，1.是否尝试了在搜索引擎进行搜索过2.相关的手册和文档是否看了3.找找有没有常见的问题文档（FAQ）4.学会圈出重点二、提问的智慧我看到这里的时候，我真的是十分惊讶的，这写真的太详细了，有点看不懂。总结就是，第一、调整好心态，第二、问题详尽，第三、上网礼仪，
周末不下雨·2024-02-15 06:09

fluent udf 设置学习笔记，教学视频来自bilibili怂管木觉兽

稳态与瞬态仿真的区别·稳态仿真迭代，残差收敛。内部速度分布：稳态，充分发展·瞬态仿真，残差在一个范围内呈现出波浪形木觉兽链接：瞬态仿真跟稳态仿真的异同木觉兽链接：UDF第一讲基本概念Userdefinedfunctions用户自定义函数一、分类按作用方式不同，分为解释型和编译型解释型：相对独立的程序，在fluent迭代前或迭代后，会改变一下内存里的数据。编译型：动态链接库，让fluent连接它。这
小芙芙的打卡之路·2024-02-15 06:40

2023-01-05人生愿望第67/100天#Monself#学习笔记#模块6：战胜内耗#愿望作业17

DAY67（愿望作业）马克·吐温曾说：之后的二十年，你更可能因为那些你没有去做的事情而后悔。而不是因为那些你做了的事。所以别想太多，勇敢去做吧！【愿望执行】打卡日16请按以下格式完成你的愿望打卡，并用文字/图片形式上传。1、今天你为自己的100天愿望做了些什么？2、在这个过程中你遇到了什么问题？又是怎么解决的呢？3、今天过后，你的愿望达成度是多少了？（例如：5%、10%）4、请你在鲸打卡里，给同期
萧瑟归去·2024-02-15 05:39

软件评测师学习笔记-计算机体系结构分类

Flynn分类记忆方法：S：singleI：instructionM：MultipleD：data
Go_Viola·2024-02-15 05:50

异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2

异常检测的学习笔记并非原创，而是搜索各位大佬的帖子整理而得。如有冒犯，请联系我。1.概述统计学⽅法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由⼀个统计模型产⽣，而不遵守该模型的数据是异常点。
Rank_Fan007·2024-02-15 05:37

闲聊自然语言处理NLP

原文链接无论在工程界还是学术界自然语言处理(NLP)一直是一个比较热的话题，尤其随着近些年深度学习的发展给NLP也带来一些新思路。对于这个话题随便聊聊，想到哪写到哪。
热血沸腾·2024-02-15 04:25

概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe

mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习
货又星·2024-02-15 04:13

【新手必看】解决GitHub打不开问题，亲测有效

mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习
货又星·2024-02-15 04:43

使用ssh链接GitHub，附GitHub命令

mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习
货又星·2024-02-15 04:43

NSsimulation：使用python模拟Navier-Stokes equations（ns方程），附项目GitHub地址，亲测可用。（2023 apmcm、2024美赛）

mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习
货又星·2024-02-15 04:42

PaddleNLP 自然语言处理 知识图谱 uie-x-base,uie-m-large,uie-m-base模型使用时，报错Out of memory error on GPU 0 gpu内存不够

mcurrentlylearning…️I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习
货又星·2024-02-15 04:42

深度学习相关知识--池化

池化概念池化分为最大池化（用的多一些）和平均池化最大池化是选出区域内最大值作为池化后的值，如下图所示：平均池化是选择区域内平均值作为池化后的值，如下图所示：概念很浅显，但是对于刚入门的人来说，很难知道池化到底能干啥，局限性是什么。池化作用：1.减少运算量，这个还好理解，因为数据量变少了，后期计算量肯定也少了2.防止过拟合，因为池化可以把一张大图变成一张小图，但是保留了重要特征，这样使得模型学习时能
已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

里仁篇第四章学习笔记

原文：子曰：“苟志于仁矣，无恶也。”释义：这个“恶”有两种解释，一种是念wù，憎恶、厌恶；一种是念è，恶念、恶行。这两种解释可以会通。孔子说：“如果一个人立志于仁，就不会厌恶别人了（或者就不会有恶行了）。”引经据典：朱熹在《集注》上解释：“苟，诚也。志者，心之所之也。其心诚在于仁，则必无为恶之事矣。”苟，就是诚，至诚，诚心；志，就是内心对某一件事情的向往、仰慕，从而发出决定得到它的内心誓愿。思考题
卓玛秦·2024-02-15 04:07

【黑马程序员】C++学习笔记--入门篇（上）

第一阶段基础语法入门（上）1C++初始1.1第一个C++程序编写一个C++程序总共分为4个步骤：创建项目创建文件编写代码运行程序以devC++为例1.1.1创建项目1.1.2创建文件此处忘记截图了，步骤为右键单击“未命名3文件，选择“重命名”1.1.3编写代码通用代码#includeusingnamespacestd;intmain(){system("pause");return0;}1.1.4
山楂橙子·2024-02-15 04:41

m基于深度学习网络的活体人脸和视频人脸识别系统matlab仿真,带GUI界面

活体人脸和视频人脸识别系统是其中的重要分支，旨在通过深度学习网络对人脸进行高效、准确的识别，并区分真实人脸与伪造的人脸。人脸检测是活体人脸和视
我爱C编程·2024-02-15 04:10

m基于深度学习网络的性别识别系统matlab仿真,带GUI界面

近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、googlenet网络等，已成为性别识
我爱C编程·2024-02-15 04:40

m基于深度学习的QPSK调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真

目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要2.1QPSK调制原理2.2深度学习相位检测算法2.3相位补偿算法3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下
我爱C编程·2024-02-15 04:39

201811【29】怎样成为精力管理高手

本周共学学习人：姜玉莲第7节高效使用你的精力学习笔记：1.你的注意力在哪里，你的精力就流向那里三个方法让你拥有专注力：☞设定清晰的目标。☞给你的大脑加一个外挂，把碎片信息清理出去。
小莲2017·2024-02-15 04:03

《道德经说什么》学习笔记72

一、原文民不畏威，则大威至。无狎其所居，无厌其所生。夫唯不厌，是以不厌。是以圣人自知，不自见；自爱，不自贵。故去彼取此。二、译文人民不畏惧统治者的威严，就会发生大的麻烦。不要让人民住的地方越来越狭小，不要让他们的生存受到压迫。不去压迫人民，他们才不会对统治者的行为感到厌烦。所以圣人有自知之明，不自我表现；珍爱自己的生命但不自认为高贵。所以舍弃后者而取前者。三、解读1.我们都熟悉孟子所讲的“民为贵，
我来也007·2024-02-15 02:59

【Python入门】23.正则表达式

本学习笔记基于廖雪峰的Python教程，如有侵权，请告知删除。
三贝_·2024-02-15 02:11

学习笔记:武志红的心理课|问答|身心合一是瞬间，准备是王道

图片发自App平时做好准备，而关键时刻，可以使用身心合一的方法，让自己超常发挥。自恋性竞争的力量无时不在，接受它的推动让自己变得更强；在关键性的决赛时刻，放下自恋与头脑，信任身体，创造出身心合一的奇迹力量。这节课，主要学到的是，如何调整自恋性竞争和身心合一境界的关系。合理的利用好自恋的力量，促使自己去努力拼搏，更高更强。在临近巅峰时，要适时的放下自恋和头脑对自己的控制，完全交由身体，以期达到最完美
进化的鱼·2024-02-15 02:10

2022-08-02

大规模迁移冲突和内战城乡发展商法产业经济学旅游经济学资源分配社会福利全球和平与安全网络安全妇女与两性平等食品安全保健和健康社会治理创新机构发展就业情况可持续的人类和社会发展社会变迁与生态文明媒体、信息和通信语言与文化的传承经济发展与深度学习大数据挖掘计量经
论文小天才·2024-02-15 01:35

网络安全工程师技能手册（附学习路线图）

很多对网络安全感兴趣的朋友，总是在寻找适合0基础的学习资源，今天就给大家分享一份非常详细的网络安全学习笔记。
网络安全进阶·2024-02-15 01:29

知识点>>输尿管解剖

（注：本文是《孙锋医生解剖课》的学习笔记，如需阅读原文，请自行前往）简言之输尿管是输送尿液的肌性管道，大致可分为3个3：3【部】，3【狭窄】，3【交叉】。
高大石头·2024-02-14 23:14

00.序言

学习技能还好，不断重复的去练习，去实践，慢慢的就掌握基本技能使用，但是学习理论知识，实在是吃力，猛然在知乎看到了最好的学习方法不是高效学习，而是输出，觉得有一些道理，便想尝试下输出java架构师专题，总结一些学习笔记和工作中的经验
零星恋雪·2024-02-14 23:49

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
浩波的笔记·2024-02-14 23:47

2021-06-20

文献学习笔记FeatureselectionusingLinearDiscriminantAnalysisforbreastcancerdataset算法步骤：Step1:下载数据集；Step2:计算数据集中每个类中每个属性的平均值得到平均值向量
大耳汪·2024-02-14 23:17

Java 学习笔记(3)——函数

之前的几篇文章中，总结了java中的基本语句和基本数据类型等等一系列的最基本的东西，下面就来说说java中的函数部分函数基础在C/C++中有普通的全局函数、类成员函数和类的静态函数，而java中所有内容都必须定义在类中。所以Java中是没有全局函数的，Java里面只有普通的类成员函数（也叫做成员方法）和静态函数（也叫做静态方法）。这两种东西在理解上与C/C++基本一样，定义的格式分别为:publi
一叶障目·2024-02-14 23:15

【强化学习的数学原理】课程笔记（三）——贝尔曼最优公式

Bellmanoptimalpolicy(BOE)3.RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明：本内容为个人自用学习笔记
csu一言·2024-02-14 23:21

创造力自信：打造设计思维的方法论－－Tom Kelly

学习笔记（摘录）：《ＭadetoStick》汤姆·凯利（TomKelley）是全球顶尖的设计咨询公司IDEO的联合创始人和总经理。IDEO成立于1991年，曾经帮助苹果公司设计出第一只可量产的鼠标。
木子米拉·2024-02-14 22:33

21.深度学习之计算机视觉-5

21.1SSD模型设计单发多框检测模型的设计：它主要由一个基础网络块和若干个多尺度特征块串联而成。21.2预测层设目标的类别个数为q。每个锚框的类别个数将是q+1，其中类别0表示锚框只包含背景。在某个尺度下，设特征图的高和宽分别为h和w，如果以其中每个单元为中心生成a个锚框，那么需要对hwa个锚框进行分类。如果使用全连接层作为输出，很容易导致模型参数过多。网络中的网络（NiN）使用卷积层的通道来输
大勇任卷舒·2024-02-14 22:27

Vue学习笔记（三）常用指令、生命周期

Vue学习笔记（三）常用指令vue指令：html标签上带有v-前缀的特殊属性，不同的指令具有不同的含义，可以实现不同的功能。
老李笔记·2024-02-14 21:24

《求医不如求下》学习笔记26

二十六肺经品味肘部以上的肺经大药。肺经有11个穴位，而且都在胳膊和手上，非常好找，而且他们都能治疗与肺相关的疾病。肺开窍于鼻，所以鼻子的毛病与肺经有关，还有肺经与喉咙有关，所以嗓子的问题能从肺经上得到解决。另外，肺经与感冒有关，与皮肤有关。1揉云门穴排出体内浊气。云门穴是肺经的第二个穴位。找云门穴有个非常简单的方法，就是只穿背心，两手叉腰，对着镜子就能看见肩膀的锁骨，旁边有个窝窝的中心点呢，就是云
水晶蝴蝶_3bca·2024-02-14 21:16

Golang快速入门到实践学习笔记

Go学习笔记1.基础Go程序设计的一些规则Go之所以会那么简洁，是因为它有一些默认的行为：大写字母开头的变量是可导出的，也就是其它包可以读取的，是公用变量；小写字母开头的就是不可导出的，是私有变量。
拾光1024·2024-02-14 21:49

Sort学习笔记

一：使用sort必须了解的事情：必须的头文件#include和usingnamespacestd;它是属于c++STLvector中的方法；它使用的排序方法是类似于快排的方法，时间复杂度为n*log2(n)；Sort函数有三个参数：（第三个参数可不写）（1）第一个是要排序的数组的起始地址。（2）第二个是结束的地址（最后一位要排序的地址）（3）第三个参数是排序的方法，可以是从大到小也可是从小到大，还
皮皮蒋·2024-02-14 20:15

精确覆盖问题学习笔记(五)——优化算法的实现代码

//文件node.h#pragmaoncestructCNode{CNode*Left;//左节点指针CNode*Right;//右节点指针CNode*Up;//上节点指针,对列节点，则为本列最后一个元素的指针CNode*Down;//下节点指针,对列节点，则为本列第一个元素的指针intname;//对普通节点，为所在子集的编号,即行号;//对列节点，为列编号};structCColumnHead
laomai·2024-02-14 20:22

精确覆盖问题学习笔记(二)——基本算法

一、算法的主要流程有了子集的矩阵表达形式之后，我们就可以用Knuth发明的X算法来求出精确覆盖问题的解。（如果你在研究算法，但是没听过knuth的名字并且你又不是计算机的天才的话，请在阅读完本文后立刻去拜读Knuth的大作，呵呵）。这个递归算法（设算法函数的名字为search）的主要流程是1、设置一个子集编号集合S,用来存储本次得到的部分解。开始时S为空。2、判断当前矩阵M是否为空，为空的话表示已
laomai·2024-02-14 20:51

精确覆盖问题学习笔记(三)——算法的初步实现

一、类CExactCoverSolution的声明#include#include#include#includeusingnamespacestd;//类型的定义typedefintELEMENT_TYPE;typedefcharSUBSET_NAME;typedefvectorROW;typedefvectorMATRIX;typedefvectorFULL_SET;typedefvector
laomai·2024-02-14 20:51

精确覆盖问题学习笔记（四）——算法优化

一、可优化的地方上一节实现的代码从运行效率上看，有两个重大缺陷：1、每次递归调用前，需要将当前的状态矩阵拷贝一份，然后删除和当前行相交的所有行和列，得到新的矩阵，当矩阵非常大时，拷贝操作所需的时间和空间都很大。2、在实际情况中，矩阵M一般是稀疏矩阵，0的个数远远多于1的个数，如果我们能只处理含1的单元格的话，将大大提高运行的时空效率。二、优化所用到的数据结构以下优化算法是Knuth提出来的，其主要
laomai·2024-02-14 20:51

C++Linux网络编程day02：select模型

本文是我的学习笔记，学习路线跟随Github开源项目，链接地址：30dayMakeCppServer文章目录select模型fd_set结构体timeval结构体文件描述符的就绪条件带外数据与普通数据socket
默示MoS·2024-02-14 20:47
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