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在路上文/木子梧桐如果惬意是春日里醉人的唯一那么，我愿意放下生活的忙碌在列车飞驰掠过的村庄田野、蓝天白云和世事万物中，逃避一些沉重的话题让忧愁变成风中来不及提及的风景穿过无际暗黄的长廊去寻找季风，沿途只待静静欣赏

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

这一年，我一直在路上。无意从网络结识老魏的咖啡馆，无意加入樊登读书，茶余饭后，一边听书，一边做家务，享受其中，自得其乐。

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富养自己的方式有很多，来则要惜，去则要放；迷茫时读书，清醒时做事；闲暇时蓄力，忙碌时专注；焦虑时行动，烦躁时运动；把圈子变小，把语速放缓；把心放宽，把重要的人对待好，把自己照顾好，把自己的事做好，你的一切都在路上

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文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。

在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配

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本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

阿里云分布式深度学习训练架构Whale阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs

2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖

COCOAPI从C、cython，到PythonAPI：实现语义分割标注mask的解析，从具体实现cocoapi/common/maskApi.hcocoapi/common/maskApi.c到Cython封装实现pycocotools._maskcocoapi/PythonAPI/pycocotools/_mask.pyx#distutils:language=c#distutils:sour

目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境：torch1.11.0+cu113程序报错RuntimeError:nvrtc:error:invalidvaluefor--gpu-architecture(-arch)可能原因与解决办法4060显卡是sm_89架构，支持11.7以上cu

文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6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的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

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基于深度学习的缺陷检测在众多领域中都得到了广泛应用，其主要优势在于可以通过学习数据更新参数，避免了人工设计复杂的算法流程，同时拥有极高的鲁棒性和精度。

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

你好，我是郭震在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码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行人重识别

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码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机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4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的人脸表情识别该项目较为新颖

吃完饭走在路上的时候突然下起了小雨，刚刚在食堂的时候，有人在免费分蛋糕，我站在人群的后面，认真分析了一下所需要耗费的时间和精力，选择了缓缓离开，走的时候有个朋友急冲冲的从我身边跑过，告诉我再不分蛋糕就来不及了

R：P95-103何为深度学习1946年，美国学者埃德加·戴尔提出了“学习金字塔”理论。

图片发自App终于有一天能平静浮躁的心绪，静静梳理心境，写下浅浅的文字，记录心路历程，皈依本我，感悟人生，无疑是一件赏心悦目而又心安理得的事情。终于我放下了自己。回首往事，翻看走过的岁月印痕，曾经着绿装扛过枪、穿警服安一方，潜下海经过商，至今日再入公职。一路走来，深一脚浅一脚，磕磕绊绊，曲曲折折，坎坎坷坷。穿梭在这个物欲横飞的岁月里，带着一颗不安分的心，带着少年不知愁滋味的梦幻，带着血气方刚横扫世

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。2,目前的神经网络还处于前牛顿时代，就是实践中图像识别效果很好，但是原理不太清楚3，现在的人工智能有点像通信行业2g时代，从2012年alexnet到openai的chatgpt，未来还有很长的发展潜力。丰田不是汽车的发明者，但现在销量最高。oepnai在

在深度学习领域，PyTorch已经成为了一个革命性的框架。自2016年开源以来，它以其高效、灵活和易于使用的特性，迅速获得了研究者和开发者的青睐。

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一路只有前行，一路高歌，一路欢笑，只为那种空无自我的感觉，与天与地的接触，细细微蔷大自然中自由的空气，愿能长久定格在这样的时光…图片发自App打开自己宽厚的臂膀，拥抱心中那片未知的向往，无论是欣喜还是惆怅，都快到我的身旁！图片发自App茶卡的洁白无瑕，天空与盐湖相互映衬呈现出一幅天空之境的美景，愿我在此化作穆瑶洛桑玛的臣子，守护这纯洁的净镜！图片发自App图片发自App图片发自App

走在路上，风呼呼的吹着，孩子看到外面的风景，开心的不得了，把手伸出来，让风吹着。

下午照常带她出去玩，在路上，有两个骑摩托车的交警叫我们停下，说我们违规装车棚。我一下子愣住了，为什么不能装呢，买车的时候店家都是说可以装的。

她在路上一直在想：如果真和吴洪安缠上了，总觉得对不起闷头棍刘四。虽然自己这么多年不幸福，但嫁鸡随鸡嫁狗随狗，毕竟两个结婚快15年，女儿也马上读初中了，不能给女儿丢脸。这是一。

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。

1引言函数式语言在深度学习领域应用很广泛，因为函数式与深度学习模型的契合度很高，TheBeautyofFunctionalLanguagesinDeepLearning — ClojureandHaskell

深度学习是一门令人着迷的领域，但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始，用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。

北京的交通可以说是拥堵不堪，每天开车在路上，总有一种还没路上骑自行车的人走的快的感觉。赶上个事故，可能就是个小摩擦，也要堵上半个小时，要是赶上个大点的车祸，完了，起码一个小时没法走了。

AI图像识别算法通过利用先进的计算机视觉和深度学习技术，能够有效提高风险监测效率，保障企业的安全生产。

一、引言大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型，如BERT、GPT等。这些模型在自然语言处理任务中取得了显著的成果，包括文本分类、情感

二晨会期末冲刺阶段，班级学风很重要，坚守已形成的良好习惯，固化还在路上的习惯，但不宜多，甚至觉得从现在到期末一个好的学习习惯做好、做实就很有意义。学校连续2周的班级目标都是“专注”，对1727

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深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤：问题定义和数据收集：定义清晰的问题，明确任务的类型（分类、回归、聚类等）以及预期的输出。收集和整理用于训练和评估模型的数据集。

先简单介绍一下我的个人经历：985硕士24届毕业生，实验室方向:CV深度学习就业：工程-java后端关注大模型相关技术发展校招offer:阿里巴巴字节跳动等10+研究生期间独立发了一篇二区SCI实习经历

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训

一、技术进展：深度学习与自动化技术的融合2024年，AI辅助研发的技术进展将主要体现在深度学习与自动化技术的深度融合。深度学习使得AI能够更精准地理解研发需求，而自动化技术则能够大幅提升研发效率。

它基于Transformer架构，这是一种在自然语言处理（NLP）领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练，ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。