深度学习-分类第4页

过年必备仪式：清扫

整理，清扫，改分类的分类，还清理的清理。就像写工作总结似的，把平时有用的没用的整理整理，擦拭擦拭。没有的，短缺的必须品给补齐。打扫得过程中，总能找到丢了很久的物件儿。

甜甜sweet·2024-09-12 23:37

R-Drop pytorch实现

Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。

warpin·2024-09-12 21:39

Java反射语法

1.2获取Class类对象的三种方式【应用】三种方式分类类名.class属性对象名.getClass()方法Class.forName(全类名)方法示例代码publicclas

精进攻城狮@·2024-09-12 21:36

多道程序设计和分时

分类：（3类）多道程序设计分时简单批处理一些其他补充1多道程序设计1.设计起因：单用户通常不能总使cpu和设备在所有时间都忙碌。

yanlingyun0210·2024-09-12 20:03

机器学习实战笔记5——线性判别分析

机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析

绍少阿·2024-09-12 20:32

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。

量子-Alex·2024-09-12 20:32

#每天一本书+一页笔记# 1588《新东方名师这样学英语》

#一生一万本计划#10000/1588【阅读日期】20220722【书名】新东方名师这样学英语【作者】《新东方英语》编辑部【关键词】英语学习经验【分类】学习方法，英语【简评】本书由新东方出品，书中文章精选自

May终身阅读者·2024-09-12 18:28

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

1.人工智能（AI）的定义与范围1.1AI的基本概念人工智能（AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术和科学。AI的目标是创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统，如视觉识别、语音识别、决策制定和语言翻译。AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。

zjwreal·2024-09-12 17:13

【笔记】自然语言处理NLP---概论

1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习

xhanZ·2024-09-12 17:10

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

（日更第118天）把要做的事情记录下、计划好、流程化

最近自己一直在思考如何解决这个问题，把自己思考的几点想法与朋友们分享一下：有以下四个步骤：记录、分类、排序、执行。

水云川流·2024-09-12 15:50

python实现快速幂

如果使用循环来计算显然效率是很低的以下有三种方法实现快速幂方法一，python自带函数pow(a,b,mod)，其中a为底数，b为指数，mod是对该数取模，mod参数有时候可以不传a=pow(5,9)方法二，利用递归实现快速幂，该方法需要注意分类讨论

Ronaldinho Gaúch·2024-09-12 15:59

10月活动+田园风光+10.15

打卡第二天：整理一级分类（建立数量为5-6个）和二级分类4-6个（建立数量为4-6个），参考加一老师的分类。加一老师的分类深得我意，感觉不需要大动就可以作为自己的分类。

幽蓝2022·2024-09-12 14:23

C#使用TCP-S7协议读写西门子PLC(四)

新建部分类文件SiemensS7ProtocolUtil.Integrated.cs主要方法读取任意连续字节数据,任意多个Byte读取--每次最多读取200个字节，如果超过200，自动分多次读取p

斯内科·2024-09-12 14:53

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

vue2(4)之scoped解决样式冲突/组件通信/非父子通信/ref和$refs/异步更新/.sync/事件总线/provide和inject

2.组件之间如何通信3.组件关系分类4.通信解决方案5.父子通信流程6.父向子通信代

章小絮·2024-09-12 13:48

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle‘

正确代码示例步骤1：安装PaddlePaddle库步骤2：验证安装五、注意事项已解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle‘一、分析问题背景在使用Python进行深度学习开发时

屿小夏·2024-09-12 13:44

MySQL 常见关键字详解：初学者指南

为了帮助初学者更好地理解和记忆这些关键字，我们可以根据其功能将它们进行分类。关键字分类1.数据查询关键字用于从数据库中检索和查看数据。SELECT:用于选择和提取数据。WHERE:用于过滤查询结果。

Mr_Paizong·2024-09-12 12:44

C#使用TCP-S7协议读写西门子PLC(二)

PLC，西门子PLC作为Socket通信的服务端【TCP-Server】在读写PLC之前，我们先进行Socket-Client程序编写，用于连接TCP服务端【也就是西门子PLC】，为了方便进行，我们使用部分类

斯内科·2024-09-12 12:43

ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率

而深度学习特别是**生成对抗网络（G

爱研究的小牛·2024-09-12 11:35

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

认识向量数据

标签管理的复杂性：随着分类和标签数量的增加，管理变得复杂，

追风2019·2024-09-12 11:03

决策树基础概论

它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。决策树的最大特点在于可解释性强，每个决策节点都代表对特定特征的判断，最终根据这些判断得出结论。

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

3DSMAX中英文对比大全(从A-Z分类)

AAbsoluteModeTransformType-in绝对坐标方式变换输入Absolute/RelativeSnapToggleMode绝对/相对捕捉开关模式ACISOptionsACIS选项Activate活动；激活ActivateAllMaps激活全部贴图ActivateGrid激活栅格。激活网格ActivateGridObject激活网格对象；激活网格物体ActivateHomeGrid

weixin_30587927·2024-09-12 10:57

R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类

因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomiallogisticregression）。使用课本例16-5的数据，课本电子版及数据已上传到QQ群，自行下载即可。

医学和生信笔记·2024-09-12 09:22

halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想

人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能（ArtificialIntelligence）：英文缩写：AI，人工智能是[计算机]科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，

青莲居士_村长·2024-09-12 08:59

【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细）

fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签

2401_84009698·2024-09-12 07:41

cs寄存器 x86 特权模式_我们一起学RISC-V——01-了解处理器和寄存器

本期内容如下：形象认识处理器RISC-V处理器面貌处理器都能做什么RISC-V核对外接口一、形象认识处理器1.1指令集分类处理器指令集分为两类，CISC(ComplexInstructionSetComputers

黎贝卡·2024-09-12 06:06

计算机网络笔记分享（第四章网络层）

文章目录四、网络层4.1网络层的几个重要概念网络层提供的两种服务虚电路服务数据报服务网络层的两个层面控制层面数据层面4.2网际协议IP虚拟互联网络IP地址IP地址及其表示方法分类的IP地址无分类编址CIDRIP

寒页_·2024-09-12 06:01

代码扫描常见问题盘点-并发处理类/异常类

作者:FIN技术铺文章分类:研发技术工具/SONAR扫描投稿日期:2024-7-19SONAR系统基于项目配置的扫描规则识别交付代码当中存在的问题。

FIN技术铺·2024-09-12 05:59

如何利用AI提高内容生产效率?

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

java设计模式---中介者模式

首先我们了解下设计模式的总览：GoF提出的设计模式总共有23种，根据目的准则分类分为三大类：创建型模式，共五种：单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。

奔跑的扫地僧·2024-09-12 03:45

如何修改电脑网络ip地址呢？

在讲如何做IP地址修改之前，首先要给大家普及一下IP地址的分类。

快解析·2024-09-12 02:57

什么是监督学习（Supervised Learning）

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）

本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率，并生成混淆矩阵，将其中每一个错误的图片并保存下来。语言：python实现方式：pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所

难得北窗高卧·2024-09-12 01:00

【每日一题】LeetCode 2708.一个小组的最大实力值（一次遍历、分类讨论、动态规划）

【每日一题】LeetCode2708.最大实力值小组（一次遍历、分类讨论、动态规划）题目描述给定一个整数数组nums，表示一个班级中所有学生在一次考试中的成绩。

Chase-Hart·2024-09-12 01:56

[Triacontane（トリアコンタン）]AddSubCategoryWeapon追加武器类PartA

点这里返回总目录点这里返回Triacontane（トリアコンタン）插件介绍与笔记总目录题记作者：Triacontane（トリアコンタン）版本：1.0.1简介：可以多加一个武器分类概况这个插件应该是双武器插件

燃鲤Kuma_苦猫甜鱼·2024-09-12 00:35

面霜哪个牌子好我们按照高中低分类给大家介绍好用的面霜排行榜

全球最好用的十大面霜排名面霜什么牌子的效果好提起护肤，可能很多人将水乳放在最重要的位置，觉得面霜是可有可无的。但作为护肤的最后一步，面霜补水锁水的功效是不容忽视的。可以说，没有面霜的防护，你用再好的水乳可能皮肤到最后也吸收不了多少。那么你知道面霜什么牌子的效果好？下面小编为大家带来了全球最好用的十大面霜排名，一起来看看。高省APP，是2021年推出的平台，0投资，0风险、高省APP佣金更高，模式更

高省APP珊珊·2024-09-12 00:31

Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆）

Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结

Mr chenxizhi·2024-09-12 00:23

Python的情感词典情感分析和情绪计算

一.大连理工中文情感词典情感分析(SentimentAnalysis)和情绪分类(EmotionClassification）都是非常重要的文本挖掘手段。

yava_free·2024-09-12 00:51

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com

#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

动手学深度学习（pytorch土堆）-02TensorBoard的使用

1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说，它将标量数据记录到目录logs中，使用的是SummaryWriter类。代码分解如下：SummaryWriter("logs")：初始化一个TensorBoard的写入器，日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i)：在循环的每一次迭代

#include<菜鸡>·2024-09-11 23:15

55.有一种精神叫陆游

常见的诗歌按题材分类有：送别诗、羁旅思乡诗、边塞战争诗、闺怨诗、山水田园诗、咏物诗、哲理诗。但有两类常常被人忽略：即景诗和即事

素素老师的语文·2024-09-11 23:07

使用命令来指示ChatGLM-6B模型执行各种简单任务

使用命令来指示ChatGLM-6B模型执行各种简单任务flyfish使用命令来指示模型执行各种简单任务，例如“写入”、“分类”、“总结”、“翻译”、“排序”等，从而为各种简单任务设计有效的提示本文主要演示

西笑生·2024-09-11 22:06

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