压缩感知采样方式以及模型总结——学习笔记Paper1：RankMinimizationforSnapshotCompressiveImaging研究现状采样方式WNNM与SCI模型非局部相似利用WNNM

【深度学习】使用tensorflow实现VGG19网络本文章向大家介绍【深度学习】使用tensorflow实现VGG19网络，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

上一章的内容深度学习从入门到不想放弃-6(qq.com)今天讲的也算基础（这个系列后来我一寻思，全是基础），但是可能要着重说下，今天讲前向计算和反向传播，在哪儿它都永远是核心，不管面对什么模型前向计算：

喜欢该类型文章可以给博主点个关注，博主会持续输出此类型的文章，知识点很全面，再加上LeetCode的真题练习，每一个LeetCode题解我都写了详细注释，比较适合新手入门数据结构与算法，后续也会更新进阶的文章。课件参考—开课吧《门徒计划》4-3深搜（DFS）与广搜（BFS）：初识问题状态空间搜索的核心概念首先给大家拓展一个概念，这个概念就是我们学习搜索算法中非常重要的一环：这个问题求解树是一个抽象

喜欢该类型文章可以给博主点个关注，博主会持续输出此类型的文章，知识点很全面，再加上LeetCode的真题练习，每一个LeetCode题解我都写了详细注释，比较适合新手入门数据结构与算法，后续也会更新进阶的文章。课件参考—开课吧《门徒计划》2-1二叉树（BinaryTree）与经典问题二叉树基础知识树形结构树的结构就像是一个链表，但节点的指向由一个变为了多个：二叉树度是图中的概念，我们可以理解为边，

离娄章句下•第三节孟子告齐宣王曰：“君之视臣如手足；则臣视君如腹心；君之视臣如犬马，则臣视君如国人；君之视臣如土芥[jiè]，则臣视君如寇雠[kòuchóu]。”王曰：“礼，为旧君有服，何如斯可为服矣？”曰：“谏[jiàn]行言听，膏泽下于民；有故而去，则君使人导之出疆，又先于其所往；去三年不反，然后收其田里。此之谓三有礼焉。如此，则为之服矣。今也为臣。谏则不行，言则不听；膏泽不下于民；有故而去，

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。

一：跳绳(1666个)（2022年8月9日）8.9.jpg二：学习笔记1、我们不是先成为故事的主角，才能够让资源为我所用的，而是要先有了为我所用的意识，才有机会成为故事的主角。

本文是心理动力学疗法的学习笔记。内容比较多，所以用清单体。大部分是书中内容引发的个人观点，这类记录下来目的是输出，深化记忆，达到更好的学习效果。1.首先动力学，顾名思义就是动态的。

前言学习目的1）更方便做笔记2）做完的笔记可以直接在博客上发布学习路线1）在哔哩哔哩上查找Markdown学习视频2）边练习边总结3）学习笔记资料定位  以后需要用时可直接查看指令。

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习

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面向对象：本篇前言知识主要介绍深度学习知识，全面总结知知识点，方便小白或AI爱好者学习基础知识。

机缘读大二的时候开始尝试记录学习笔记，刚开始再到仅仅为了对自己学习内容做回顾，后来发现可以帮助身边其他人，再到后来随着粉丝增多，陆续接到合作及平台邀请，期间自己的技术方向也从大数据开发转为算法领域，这一路走来并不容易

而在人工智能领域，像机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的

一、介绍资料来自官网：文档中心在声明式UI编程框架中，UI是程序状态的运行结果，用户构建了一个UI模型，其中应用的运行时的状态是参数。当参数改变时，UI作为返回结果，也将进行对应的改变。这些运行时的状态变化所带来的UI的重新渲染，在ArkUI中统称为状态管理机制。View(UI)：UI渲染，指将build方法内的UI描述和@Builder装饰的方法内的UI描述映射到界面。State：状态，指驱动U

运算优先级：not>and>or三个都从左往右解析，区别如下not：返回布尔型(TrueorFalse)>>>not7False>>>not0Trueand:有0(False)则返回0(False)，否则返回后一个变量(常数)>>>3and0and10>>>1and2and33>>>Falseand1Falseor:返回第一个不为0(False)的变量(常数)>>>FalseorTrueTrue>

一、三目运算符python中用ifelse来替代其他编程语言的？：三目运算符，并且用法不同。ifa>b:c=aelse:c=bpython中：c=aifa>belsebc语言中：c=a>b?a:b二、逻辑运算符python中逻辑运算符用andornot:20and10#结果是1020or10#结果是200or10#结果是10not10#结果是Falsenot0#结果是Truec语言中逻辑运算符用&

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法

（三）分析学习路径在理解学习目标、确定学习路径之后，下一步可以对学生可能的学习路径进行分析。当然，学生的学习路径应当是多元的，并不存在唯一的标准答案。只要从适合学生的学习起点出发，能真正促进学生的理解，就可以认为是合理的学习路径。而如果没有很好的确定学生的学习起点，在分析学习路径时，就有可能出现一些问题。比如在“三角形的内角和”一课中，有的老师认为学生在经历“量”“拼”“折”这样的合情推理时，并不

发朋友圈，写销售文案，制作产品的详情介绍页，而读书笔记学习笔记，这些其实都是写作。而写作最难的是“第一步”。也就是写出自己第一段话，第一篇文章。

1.终端运行scrapystartprojectscrapy_read,创建项目2.登录读书网,选择国学(随便点一个)3.复制链接(后面修改为包括其他页)4.创建爬虫文件,并打开5.滑倒下方翻页处,右键2,点击检查,查看到a标签网址,复制6.修改爬虫文件规则allow(正则表达式),'\d'表示数字,'+'表示多个,'\.'使'.'生效7.在parse_item中编写打印,scrapycrawlr

1.创建一个虚拟环境的python项目2.点击解释器设置3.安装django包4.终端选择CommandPrompt5.创建django项目运行django-adminstartprojectdemo01(自命名)6.修改连接数据库为mysql7.修改语言(中国汉语)和时区(亚洲上海)8.修改TEMPLATES9.创建templates文件夹10.安装pymysql包,在__init__中导入py

1.终端运行scrapystartprojectmovie,创建项目2.接口查找3.终端cd到spiders,cdscrapy_carhome/scrapy_movie/spiders,运行scrapygenspidermvhttps://dy2018.com/4.打开mv,编写代码,爬取电影名和网址5.用爬取的网址请求,使用meta属性传递name,callback调用自定义的parse_sec

1.终端运行scrapystartprojectscrapy_dangdang,创建项目2.接口查找3.cd100个案例/Scrapy/scrapy_dangdang/scrapy_dangdang/spiders到文件夹下,创建爬虫程序4.items定义ScrapyDangdangItem的数据结构(要爬取的数据)src,name,price5.爬取src,name,price数据导入items

以下的文章，各位读者请权当是学习笔记，因此对于想了解更多内容的读者，请移步到上面的文章中，在参考资料里，博主也会附上链接。第一篇，我们参考官方文档，以及上面文章的翻译

黑马笔记：1.Nacos与Eureka的共同点：①都支持服务注册和服务拉取②都支持服务提供者心跳方式做健康检测2.Nacos与Eureka的区别：①Nacos支持服务端主动检测提供者状态：临时实例采用心跳模式，非临时实例采用主动检测模式②临时实例心跳不正常会被剔除，非临时实例则不会被剔除③Nacos支持服务列表变更的消息推送模式，服务列表更新更及时④Nacos集群默认采用AP模式（强调数据的可用性

强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认，由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的

博客主页：从零开始的-CodeNinja之路⏩收录专栏：深度学习传输层TCP协议欢迎大家点赞评论收藏⭐文章[计算机网络]深度学习传输层TCP协议前提概括一:TCP协议段格式二:确认应答三:超时重传四:连接管理五

写在前面：如果文章对你有帮助，记得点赞关注加收藏一波，利于以后需要的时候复习，多谢支持！【MySQL数据库学习】系列文章第一章《认识与环境搭建》第二章《数据类型》第三章《数据定义语言DDL》文章目录【MySQL数据库学习】系列文章一、DDL介绍二、DDL数据库操作（一）查看数据库（二）创建数据库（三）选择数据库（四）删除数据库（五）转换数据库编码三、DDL表结构操作（一）创建表（二）查看所有表（三

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法。观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题，如过拟合或欠拟合。

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与深度学习融合的相关知识。2019年10月底11月初，国际计算机视觉大会（ICCV2019）在韩国首尔举行，参会学者多达七千五百多人，创了历史记录。

且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。

且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象（无论是人、粒子还是原子）。

从方法论来看，研究系统可以是整体把握事物变化发展趋势和分析整体内部各个组成的因果关系两个方面。一、系统研究方法中的因果联系分为因果长链、概率因果、互为因果、自为因果、因果网络。二、系统的大分类（一）相对孤立系统通过研究影响概率大的主要因果关系，而忽略影响概率小的关系，尽可能使系统成为互为因果的闭合系统进行研究，此系统则为相对孤立系统。（二）自组织系统通过内部的变量形成小系统的核心，然后大系统内部各

一、深度学习日历软件。第一，点搜问，多点点，搜寻一下，不懂再问。第二，分组，不用太多，大类就好，免得陷于焦虑。第三，哪些进入日历。

就化学这一学科来说，知识点非常多，同学们在一轮复习时，一定要整理好学习笔记，把书读“厚”。

当你阶段性取得一定业绩时，应该多看看别人的“失败案例”，你会发现成功只是暂时的，偶然的，但失败大多数是相通的，研究失败可以做到“防范于未然”，当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”，让自己深度历练，深度学习

最近才在学java，拿的是《java从入门到精通》这本书的第二版，好厚啊！以前学过c和c++，很多东西感觉有些累赘了，本着把书读薄的心情，记下这个笔记。大概每几章更一次吧，记录数里面提到的和c、c++不同的点和以前学过但是容易忘记的点。第四章常量与变量1.声明常量：staticfinalintYEAR=365;2.声明变量，变量的命名规则，变量的作用范围注意java中作用范围是不允许重叠的变量在使

什么是正向传播网络？前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播？反向传播（Backpropagationalgorithm）全称“误差反向传播”，是在深度神经网络中，

深度学习之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法？

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1

梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法，来计算y=w*x先计算出梯度，再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。（误差的反向传播）算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一

注：封面画师：新雨林-触站说明本页面无手机端适配，强制缩放阅读。使用纯html格式，保存教学用ppt，添加了部分个人笔记。目录工作正常，可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪，可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学，可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1：通过反

反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法，计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法，需要使用pytorch框架，#这里导入pytorch框架，用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2