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目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论；自本篇博文以下几遍博文，将对这三大数学基础进行重点提炼

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就是整个WSI很大，其中有很多空白的地方，深度学习或者传统的图像处理都不需要处理的，如何把这些空白区域去掉。

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通过理解其背后的原理和应用场景，我们能够更有效地利用PyTorch进行深度学习模型的训练和优化。本文将深入探讨detac

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随着深度学习技术的发展，预训练模型成为了处理文本分类任务的重要工具。本项目将介绍如何利用PaddleHub和预训练模型ERNIE来完成酒店情感分析，即对酒店评论进行积极或消极的分类。

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深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow

经过之前深度学习的实践，无论是自己搭建的CNN网络也好，还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好，都有其优点以及不足。

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系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习和深度学习这门技术也越来越重要

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的人体情绪识别与分析引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为人体情绪识别与分析领域的关键

对大模型基本原理和架构的理解大型语言模型如GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列是基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于处理和生成人类语言。

UsefulLinksAboutsystem初始安装系统的一些主要链接Ubuntu16.04系统美化输入法的安装wechat安装matlab安装ubuntu下matlab启动报错java.lang.runtime.Exception**********************,则执行这个命令:sudochmod-Ra+rw~/.matlabAboutMachineLearningtensorflo

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PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割0.前言1.获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法，在本节中

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

[导读]随着人工智能技术特别是深度学习的普及，医疗行业也迎来一波革命的热潮，本文将讨论如何利用AI技术将领域知识融入到医疗推理任务当中，为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。

12月28日，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在第十届WAVESUMMIT深度学习开发者大会上宣布。

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2023WAVESUMMIT+深度学习开发者大会“科学启智AI赋能”平行论坛，将聚焦AIforScience（AI4S）如何为多学科领域的研究提供新范式。参

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第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL2024）定于2024年4月19-21日在中国珠海隆重举行。

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在深度学习领域，循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNNs）是常用于时间序列预测的模型之一。

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一、深度学习的价值意蕴1.是信息社会发展的需求度学习；是学会社会适应的学习深度学习即“四个学会”：学会知识建构、学会问题解决、学会身份建构和学会高阶思维。

它由OpenAI开发，通过大规模的预训练模型和深度学习算法，能够生成高质量的自然语言文本。GPT的工作原理是通过先前的大规模语料库进行训练，从而使模型能够理解语言的结构和上下文。

虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。