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系列文章目录`文章目录系列文章目录前言一、基本构成二、应用领域三、基本原理四、如何训练GAN前言一、基本构成GAN(GenerativeAdversarialNetwork):通过两个神经网络，即生成器

目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问：笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝，彩色图像如何进行分类？一辆带车牌的汽车，图像亮度整体呈现偏亮状态，如何去提高图像的清晰度？并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？

一培养全局思维，提高续航能力（框架式写作）目标：1可以写的主题很多2任何热点都可以和专业挂钩3在一个方向上写出自己的影响力4写的专题可以攒出书稿我们要学会利用写作，搭建自己的知识体系。

2、特征提取分类：字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API：sklearn.feature_extraction二、字典特征提取：作用：对字典数据进行特征值化

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集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YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34

1.本月认知收获1)关于共读专题阅读可以理解为成长会一年中的几期硬仗，100天2阶行动的全身心体验，因为日毕饥饿游戏淘汰制度，倒逼参与性，妥协让步就要离场，逐渐升级的“玩法”，更加过滤人群，提升门槛，为什么不选择自由自在的阅读体验呢

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程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与GRU（门控循环单元神经网络

一、背景前文讲了RNN的基本原理，可以发现RNN是一个比较简单的神经网络结构，虽然为文本和时间序列的建模提供了一个很好的思路，但是也有一定的局限性。最直观的就是使用了Tanh函数造成梯度消失的问题。

一、基础正常的神经网络一般情况下，输入层提供数据，全连接进入隐藏层，隐藏层可以是多层，层与层之间是全连接，最后输出到输出层；通过不断的调整权重参数和偏置参数实现训练的效果。

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1、简介当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。

2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学

12月20日下午，在南校区怀德楼报告厅，学校邀请国家二级心理咨询师、“人和心理工作室”创始人莫小英老师为辅导员做心理健康教育专题培训。

SouthernMethodistUniversity的WeiCai教授AParallelPhaseShiftDeepNeuralNetworkforAdaptiveWidebandLearning一种并行移相深度神经网络来自适应学习宽带频率信号

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

概要很早前做过深度学习，配环境之类的坑由于没记录都记不清了。

简述生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

说到忙碌，那绝对是我们做女人的专题，你看女人要做饭，带娃，做家务，还得上班，而男人呢只是外面赚钱，其他事情都不要操心的，女人忙忙忙啊来说我自己一天下来做了多少事情吧！

文章目录用矩阵运算仿真BP神经网络y=relu((X․W)+b)y=sigmoid((X․W)+b)以随机数产生Weight(W)与bais(b)placeholder建立layer函数改进layer函数

前两篇文章我们介绍了有关堆排序、大小根堆以及手写加强堆的相关知识，（还没看过上篇文章的赶快点我查看哦！）本篇文章我们使用加强堆完成一道较有难度的TopK问题！给购买数前K名颁奖假设现在商场中顾客会进行购买或退货两种操作，每次操作只能购买或退货一件商品。给定两个等长的整形数组arr和布尔型数组op，arr[i]表示顾客的编号，op[i]表示顾客的操作，T代表该顾客购买了一件商品，F代表该顾客退了一件

要想了解“堆排序、大根堆、小根堆”是什么，首先要知道什么是堆。堆是一种特殊的完全二叉树，具有堆化的特性。其存储结构类似于完全二叉树，可以用数组实现。与一般的排序方式所定义的有序不同，看似数组中的数字并未按照升序或降序排列，但其实这棵树是已经有序的状态了。为什么呢？这就要引入大、小根堆的概念了：大根堆:父结点的值大于或等于其子结点的值小根堆:父结点的值小于或等于其子结点的值由此可以看出，在上图所表示

上一篇文章我们介绍了有关堆排序、大根堆、小根堆的内容，（还没看过上篇文章的赶快点我查看哦！）本篇文章我们手写加强堆！有小伙伴可能就有疑惑了：Java中的java.util.PriorityQueue类提供了优先级队列的实现，内部使用堆来维护元素的优先级顺序。那么就可以使用PriorityQueue类来很方便地实现优先级队列。那为什么还要自己手动实现一个堆呢？答案很简单，系统所提供的堆功能不全面。常

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3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我

文章目录一、导入相关库二、批量归一化层BatchNorm（一）理论基础（二）代码实现一、导入相关库importtorchfromtorchimportnnfromlabml_helpers.moduleimportModule二、批量归一化层BatchNorm（一）理论基础当输入X∈RB×C×H×WX\in\mathbb{R}^{B\timesC\timesH\timesW}X∈RB×C×H×W是

原标题：教程|深度学习+OpenCV，Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与：路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码

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今天分享的是元宇宙系列深度研究报告：《元宇宙专题：元宇宙概念娱乐应用场景案例研究报告-体验驱动篇》。

为深化课堂教学改革,推进深度学习研究，促进教与学方式的根本性转变，2022年四月七日下午，“聚焦深度学习，落实核心素养”专题研讨活动在康一中东录播室举行。

车牌识别作为一种常见的图像识别的应用场景，已经是一个非常成熟的业务了，在传统的车牌识别中，可以使用字符分割+字符识别的方式来进行车牌识别，而深度学习兴起后，出现了很多端到端的车牌识别模型，不用分割字符，

今天给自己新设了一个专题《丹霞日思录》，用文字来镌刻，用时间来陈酿我每日的所见、所思、所悟。今日，我几乎没有出门。就在家里打了一些电话，算是昨日发出的《邀请函》的后续工作吧。

早晨打开，发现自己的文章被专题收录了。那一瞬间真的很激动，之前从没想过自己的文章也能被收录到专题中。

知识准备咱们还没有演示过使用矩阵进行计算得到经由神经网络馈送的信号，我们也没有演示过多于2层的神经网络示例，在这篇文章里，咱们将构建一个三层神经网络的示例，并观察如何处理中间层的输出以作为最后第三层的输入

时逢建党百年，山东理工大学农业工程与食品科学学院“红色沂蒙小队”实践团秉持着“团结协作，认真实践”的初心，以“追忆红色历史、感悟红色精神、了解红色革命”为主题前往临沂市岸堤镇进行红色专题社会实践。

预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https:/

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

AIGC成为新的内容生产方式，跨模态生成值得重点关注。区别于PGC与UGC，AIGC是利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。按照模态区分，AIGC可分为音频生成、文本生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成，细分场景众多，其中，跨模态生成需要重点关注。关注公众号：【互联互通社区】，回复【AI108】获取全部报告内容。精彩推荐AI001：人工智能核心技术产业白皮书AI002：2

今天分享的是电子系列深度研究报告：《AI专题：AI巨轮滚滚向前》。

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