深度学习----Deep 第29页

debian10 / deepin20.9 vim安装leaderf插件

首先，自带的vim是不支持python的，安装vim-noxaptinstallvim-nox安装ripgrepctagsglobal（gtags）安装python3的依赖库，不安装的话，leaderf安装扩张会报错sudoapt-getinstallbuild-essentialpython3-devlibssl-devlibffi-devlibxml2libxml2-devlibxslt1-d

tboqi1·2024-02-07 00:13

deepin20.9安装及配置

安装deepin20.9很简单，刻录u盘安装一路nextaptinstallnginxglobalvim-noxdebian11使用apt安装php,使php多版本共存_debain11php5-CSDN

tboqi1·2024-02-07 00:41

科技成果：AI在智慧农业中的应用科普

高通量土壤成分智能检测机器人3.1原创性技术成果3.2技术亮点MyThoughtsReference本文版权归属中国科学院合肥物质院智能所微信公众号所有1.番茄采摘机器人大脑：ROS系统四大核心技术：深度学习算法提高果实识别率

猛码Memmat·2024-02-07 00:34

神经网络的参数设计

一、论文：Apracticaltheoryfordesigningverydeepconvolutionalneuralnetworks论文大意：虽然人们的直觉是网络越深越好，但是随意地增加深度可能会适得其反

菜鸟瞎编·2024-02-06 23:48

C#深拷贝几种所遇到的问题

1、二进制//////二进制序列化深拷贝////////////publicstaticTDeepCopyByBinary(Tobj){objectretval;using(MemoryStreamms

晚安黎明·2024-02-06 22:58

wide&deep试验

背景：通过人口调查数据来判断收入情况，分类问题主要流程：1.下载数据2.定义训练集input_fninput_fn作用：通过管道将dataset传输到Estimator中。TextLineDataset解析文本文件生成datasetDataset支持shuffleDataset执行解析csv的mapmap函数：tf.decode_csv,返回features，classes根据epochs数量re

rwj_pku·2024-02-06 22:37

深度学习水论文怎么缝模块？搭积木永不过时！(附80个即插即用模型)

深度学习如何创新？如何水模型？总结来说就八个字：排列组合，会讲故事。说直白点，就是缝模块。先看看别人怎么做，然后根据自己的实际情况将这些模块来一波随机组合，这样效率会高很多。

深度之眼·2024-02-06 22:57

深度学习缝模块怎么描述创新点？(附写作模板+涨点论文)

深度学习缝了别的模块怎么描述创新点、怎么讲故事写成一篇优质论文？简单框架：描述自己这个领域，该领域出现了什么问题，你用了什么方法解决，你的方法有了多大的性能提升。其中，重点讲清楚这两点：创新和贡献。

深度之眼·2024-02-06 22:25

复杂人像背景分割解决方案

美摄科技的复杂人像背景分割解决方案采用深度学习算法，结合大量的训练数

美摄科技·2024-02-06 21:23

【数据分享】1米分辨率土地覆盖数据集SinoLC-1

数据链接SinoLC-1:thefirst1-meterresolutionnational-scaleland-covermapofChinacreatedwiththedeeplearningframeworkandopen-accessdata

GIS遥感数据处理应用·2024-02-06 20:20

GradNorm理解

主要参考这一篇，GradNorm：GradientNormalizationforAdaptiveLossBalancinginDeepMultitaskNetworks，梯度归一化_gradnorm-CSDN

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距，而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

【推荐系统】YoutubeDNN召回

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

机器学习简要概述

深度学习出现，一定程度解决了特征提取的难题，机器学习繁荣起来。

@Duang~·2024-02-06 19:03

Pix2Pix理论与实战

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、引入在之前的学习中

我也不太懂·2024-02-06 18:19

G6-CycleGAN

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、CycleGan

我也不太懂·2024-02-06 18:19

G7-Semi-Supervised GAN解读

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一

我也不太懂·2024-02-06 18:18

[文献翻译]Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets

摘要：深度卷积网络已经在静态图像目标识别中取得了了的巨大成功。但是，对于视频的动作识别，深度卷积网络的改进不是那么明显。我们认为这样子的结果可能有两个原因。首先，与图像中非常深的模型（例如VGGNet[13]，GoogLeNet[15]）相比，当前的网络体系结构（例如，双流ConvNets[12]）相对较浅，因此它们的建模能力受到其深度的限制。其次，更重要的可能是，动作识别的训练数据集与Image

夏迪End·2024-02-06 18:06

环境配置：Udacity的Self-Driving项目安装运行

该项目由Udacity与自动驾驶领域的领先公司和专业人士合作开发，涵盖了从传感器融合到深度学习等多个方面的内容。本篇内容将介绍此项目如何在自己的环境中进行配置。

马上到我碗里来·2024-02-06 18:45

Pytorch深度学习|张量基础操作

1.张量Tensor0阶张量：标量，常数，“0”1阶张量：向量，[1,2,3,4,5]2阶张量：矩阵，[[1,2,3],[4,5,6]]3阶张量：3维矩阵，[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[9,10,11,12],[13,14,15,16]]]2.Pytorch中创建张量python用列表数组或序列创建张量importtorcht1=torch.tensor([1,2,3])t1用

茶墨先生·2024-02-06 18:00

PyTorch的10个基本张量操作

这是深度学习的基本数据结构，它们非常类似于数组和矩阵，我们可以通过它们有效地对大型数据集进行数学运算。张量可以表示为矩阵，也可以表示为矢量、标量或高维数组。我们可以把张

deephub·2024-02-06 18:58

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.4

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.4NetworkswithParallelConnections

南七澄江·2024-02-06 18:23

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.5BatchNormalization批量规范化应用于单个可选层

南七澄江·2024-02-06 17:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.3

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.3NetworkinNetworks:NiNNiN的想法是在每个

南七澄江·2024-02-06 17:50

小蛇学python（22）pytorch配置cuda实现GPU加速

深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。

跌跌撞撞小红豆·2024-02-06 17:43

易 AI - 使用 TensorFlow 2 Keras 实现 AlexNet CNN 架构

原文：https://makeoptim.com/deep-learning/yiai-alexnet-implementation前言网络结构实现SequentialSubclassingDemo小结参考前言上一篇笔者使用如何阅读深度学习论文的方法阅读了

CatchZeng·2024-02-06 17:57

[教程] - DeepLearningZeroToAll

DeepLearningZeroToAllhttps://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/小象学院推荐的TensorFlow入门基础，有大量的案例。

phoenixmy·2024-02-06 17:21

对话系统介绍和基础神经网络模型

然而，得益于人工智能的复兴，尤其是深度学习的发展，现代聊天机器人可以与丰富的话题进行对话，从你的生日派对到拜登的演讲，如果你愿意，它们可以为你的派对场所预定位置或播放演讲视频。

浅白Coder·2024-02-06 17:24

对话系统介绍和基础神经网络模型(三)

由于深度学习突出的性能，我们重点描述基于深度系统的任务式对话系统。我们将介绍模块化系统和端到端系统的原理以及面向任务式对话系统的相关挑战和热点研究话题。面向任务式对话系统旨在准确地

浅白Coder·2024-02-06 17:24

大白话介绍循环神经网络

循环神经网络实质为递归式的网络，它在处理时序任务表现出优良的效果，毕竟递归本来就是一步套一步的向下进行，而自然语言处理任务中涉及的文本天然满足这种时序性，比如我们写字就是从左到右一步步来的鸭，刚接触深度学习的友友们

浅白Coder·2024-02-06 17:23

《极致产品力》日本深度研学 | 火热报名中!

深度学习日本就是最佳路线。过去五年,许多中国企业开始研究与借鉴日本,元气森林、东方树叶、奈雪的茶、RIO鸡尾酒、蒟蒻果冻、丸美美妆、花印、名创优品…….从日本“失去的20年”中吸收逆势增长经验。

许战海增长战略·2024-02-06 16:45

2013年高考英语天津卷 - 阅读理解C

PoetWilliamStaffordoncesaidthatwearedefinedmorebythedetoursinlifethatbythenarrowroadtowardgoals.Ilikethisimage.ButIasquitebyaccidentthatIdiscoveredthedeepmeaningofhiswords

让文字更美·2024-02-06 16:08

AI生图软件对室内设计而言有什么用？

AI生图软件对室内设计而言具有多方面的用途和优势，AI生图软件可以通过机器学习和深度学习算法进行学习，帮助设计师快速、高效地完成设计任务，提高设计的质量和效果。

jianewang·2024-02-06 15:46

晓思的ScalersTalk第六轮《新概念》朗读持续力训练Day67—20210305

)☞原文Lesson67VolcanoesHarounTazieff，thePolishscientist,hasspenthislife-timestudyingactivevolcanoesanddeepcavesinallpartsoftheworld.In1948

XS_XS·2024-02-06 15:36

计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-02-06 15:00

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2长短时记忆网络（LSTM）4.3CNN+LSTM网络结构5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout)layers=[%输入特

简简单单做算法·2024-02-06 14:42

PyTorch（超详细）部署与激活举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

AI时代，我们不仅要学习Python，同时机器学习，深度学习利器也要逐步掌握，再次开始Pytorch学习教程记录。

心安成长·2024-02-06 14:04

项目中组件vue css的穿透

1,项目中如果使用less写法，可以使用/deep/来穿透scoped.写法：外层类名/deep/第三方组件类名{样式}2，如果外层没有less写法，直接用>>>来穿透scoped写法

致青春永恒·2024-02-06 14:45

Mac上软件闪退(意外退出)的解决方法

第二种方法：打开终端工具输入并执行如下命令对应用签名：sudocodesign–force–deep–sig

lx53mac·2024-02-06 14:36

Redis面试题43

深度学习和强化学习等技术将继续发展，以应对更高级的任务和挑战。自主决策和自主行动：人工智能系统将变得更加自主和灵活，能够进行自主决策和自主行动。这将有助于实现更智能的机器人和自动驾驶汽车等应用，

CrazyMax_zh·2024-02-06 13:17

Redis面试题41

医疗影像分析：人工智能可以利用深度学习网络，自动分析和解读医学影像，如CT扫描、X射线和病理切

CrazyMax_zh·2024-02-06 13:16

TensorFlow数据类型全解析：深入探索tf.dtypes.DType的强大功能及其在深度学习中的关键作用

引言TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习库，它为深度学习和数值计算提供了强大的工具和接口。

程序员Chino的日记·2024-02-06 13:05

大数据TensorFlow深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统(完整系统源码+PPT+详细开发文档+论文+源码解析)

文章目录大数据TensorFlow深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统(完整系统源码+PPT+详细开发文档+论文+源码解析)获取项目资料方式在文章末尾获取项目资料方式在文章末尾一

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:32

深度学习(13)--搭建神经网络进行气温预测

一.搭建神经网络进行气温预测流程详解1.1.导入所需的工具包importnumpyasnp#矩阵计算importpandasaspd#数据读取importmatplotlib.pyplotasplt#画图处理importtorch#构建神经网络importtorch.optimasoptim#设置优化器1.2.读取并处理数据引入数据并查看数据的格式#引入数据features=pd.read_csv

GodFishhh·2024-02-06 12:29

深度学习本科课程实验3 网络优化

一、在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器1.1任务内容在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法，并补全Adam中计算部分的内容在torch.nn实现多分类的任务中使用torch.nn实现各种优化器，并对比其效果1.2任务思路及代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyas

11egativ1ty·2024-02-06 12:20

基于YoloV5的智能零售柜商品识别

下载yolov5：gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5进入yolov5文件夹,下载依赖文件pipinstall-rrequirements.txt深度学习第一步准备好数据集

乔不思-·2024-02-06 11:20

基于Vercel和Flask部署API

它可以免费部署服务器和托管网站，与GithubPages只能托管静态网站不同，vercel可以部署的内容有很多，它支持python，go等多语言环境，这意味你可以创建动态的内容，甚至，你可以在上面部署一个深度学习模型

乔不思-·2024-02-06 11:49

Deepin基本环境查看（八）【房、车、房车改造】

Deepin基本环境查看（八）【房、车、房车改造】-相关文章目录1、概述2、想象中的...现实中的...1）想象中的我2）梦幻中的我3）现实中的我3要房、要车、还是房车都要1）超级计算机2）大型机3）小型机

长孤秋落·2024-02-06 11:53

知识图谱问答：构建人机自然交互的桥梁

1.3知识图谱问答1.4典型应用与系统2智能问答系统分类2.1问句类型分类2.2系统来源分类3实现知识图谱问答主要技术方法3.1基于问句模板的方法3.2基于语义解析的方法3.3基于检索排序的方法3.4基于深度学习的方法

cooldream2009·2024-02-06 11:41

【人工智能】Fine-tuning 微调：解析深度学习中的利器(7)

在深度学习领域，Fine-tuning微调是一项重要而强大的技术，它为我们提供了在特定任务上充分利用预训练模型的途径。

魔道不误砍柴功·2024-02-06 10:24

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