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深度机器学习
为什么我会感到委屈和难过
既然如此,我就
深度
解剖下,理性解剖下是什么原因所致,以及怎么做可以摆脱低落情绪。委屈,内心深层意思应是承受了本不该属于我来承受的东西。那么什么是我应该承受或者是所得的?
神奇文字
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2024-09-09 23:02
2021-01-02随笔
人工智能时代最重要的是
机器学习
,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要
机器学习
来支撑。
0清婉0
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2024-09-09 23:26
当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构
当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今
深度
学习的浪潮中,模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点
甄如冰Lea
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2024-09-09 23:30
java将json字符串转换成对象,看这篇足矣了!
20个二叉树面试高频0.几个概念1.求二叉树中的节点个数2.求二叉树的最大层数(最大
深度
)3.先序遍历/前序遍历4.中序遍历5.后序遍历6.分层遍历7.求二叉树第K层的节点个数8.求二叉树第K层的叶子节点个数
imtokenmax合约众筹
·
2024-09-09 22:27
程序员
面试
经验分享
java
深度
学习速通系列:鲁棒性和稳定性
在
机器学习
中,鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标,它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。
Ven%
·
2024-09-09 21:21
深度学习速通系列
深度学习
自然语言处理
人工智能
python
nlp
基于
深度
学习的对抗样本生成与防御
基于
深度
学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的,能够导致
深度
学习模型做出错误预测。
SEU-WYL
·
2024-09-09 21:49
深度学习dnn
深度学习
人工智能
基于opencv-mediapipe的手势识别
1.mediapipe简介Mediapipe是google的一个开源项目,可以提供开源的、跨平台的常用
机器学习
(mach
困了不能睡
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2024-09-09 21:47
opencv
计算机视觉
人工智能
威廉·萨默赛特·毛姆《月亮和六便士》人性的
深度
剖析与思考
《月亮和六便士》以一名普通人的艺术追求为主线,深入探讨了个性、天才和物质文明等多重主题。小说从斯特里克兰德的生活突然被艺术变革的瞬间开始,展现了他为了自身价值的探究而摆脱了社会价值观束缚的过程。在这个过程中,他受到家人和社会的反对,被迫离开自己的生活圈子前往异国他乡,进行自己的艺术创作。小说的主人公斯特里克兰德通过自己的一系列重大决定,将自己的生命与艺术完美地结合在一起。小说的叙事风格明快流畅,情
画眉轻语
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2024-09-09 20:26
国家基金愿意资助什么样的人?
科研要的是
深度
,不是广度。需要在某一方向上有建树,而不是跟风追热点。基金委更愿意资助那些在一个领域深耕细作的人,因为他们专注深入。
南博屹生物医学
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2024-09-09 20:07
深度
学习思考
神经网络如果能了解每一层输出的意义,就可以避免end-to-end的黑箱理论,对理论话
深度
学习很有意义,一个思路是经验值,将每一层在特定任务下都有输出,对结果作经验总结,比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征
夜雪朝歌
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2024-09-09 19:45
基于实时
深度
学习的推荐系统架构设计和技术演进
简介:整理自5月29日阿里云开发者大会,秦江杰和刘童璇的分享,内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现,以及关于
深度
学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会
阿里云云栖号
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2024-09-09 19:03
云栖号技术分享
架构
阿里巴巴
【我们仨386】
[爱心]亲子教练
深度
践行打卡姓名:蔡园园孩子年龄+性别:6岁半女打卡日期:201911022019年11月累计天数:2*31总累计天数:94/36510月基础习惯:自己做作业10月关注:空无一物观念11
嗨蔡园园
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2024-09-09 17:22
3.创建型设计模式详解:生成器模式与原型模式的
深度
解析
设计模式(DesignPatterns)是软件开发中常用的解决方案,帮助开发者处理常见的设计问题。创建型设计模式专注于对象的实例化,旨在提高系统的灵活性和可维护性。在这篇文章中,我们将深入探讨创建型设计模式中的生成器模式(BuilderPattern)和原型模式(PrototypePattern),详细分析它们的应用场景、优缺点,并通过类图和综合案例加以对比。1.创建型设计模式概述创建型设计模式包
胡耀超
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2024-09-09 17:47
设计模式
原型模式
设计模式
生成器模式
创建型设计模式
java
后端
搜索与图论
第三章搜索与图论1.
深度
优先搜索DFS一条路走到黑数字全排列[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-g3u66CKm-1657019682316)(C:\Users
yy代码
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2024-09-09 16:12
图论
深度优先
算法
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类目录
机器学习
案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类(区别于树的结构和构造算法)2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计
Ausgelebt
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2024-09-09 15:08
机器学习相关
python
分类
【代码随想录训练营第42期 Day53打卡 - 图论Part4 - 卡码网 110. 字符串接龙 105. 有向图的完全可达性
目录一、个人感受二、题目与题解题目一:卡码网110.字符串接龙题目链接题解:BFS+哈希题目二:卡码网105.有向图的完全可达性题目链接题解:DFS三、小结一、个人感受对于两大基本搜索:
深度
优先搜索DFS
逝去的秋风
·
2024-09-09 15:07
代码随想录打卡
图论
深度优先
算法
广度优先
目标检测-YOLOv1
YOLOv1介绍YOLOv1(YouOnlyLookOnceversion1)是一种用于目标检测的
深度
学习算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。
wydxry
·
2024-09-09 15:06
深度学习
目标检测
YOLO
人工智能
探索数据变换:Transform在数据分析中的重要性
在数据分析和
机器学习
领域,数据变换(Transform)是一个至关重要的步骤,它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。
Lill_bin
·
2024-09-09 15:32
杂谈
数据分析
数据挖掘
数据库架构
人工智能
机器学习
【Python之Streamlit】第1章:Streamlit简介
借助Streamlit,您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、
机器学习
模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面:无需编写HT
civilpy
·
2024-09-09 14:58
python
开发语言
浅读《浅薄》
尼古拉斯·卡尔在2009年出版的这本书中,对于互联网对人们专注能力、
深度
思考能力的影响甚至剥夺忧心忡忡。
Wusn
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2024-09-09 14:56
人工智能对我们影响有多大?我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用?
方向一:人工智能的领域人工智能涵盖了许多不同的领域,包括但不限于以下几个方面:
机器学习
:
机器学习
是人工智能的一个重要分支,它涉及让计算机系统从数据中学习并改进性能,
Direct_Yang
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2024-09-09 14:27
人工智能
学习
程序人生
学习方法
改行学it
创业创新
深度
学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE
深度
学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
深度
学习框架人工智能操作系统训练&前向推理
深度
学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。
EwenWanW
·
2024-09-09 13:54
深度学习
人工智能
pytorch
深度学习编译器
基于
深度
学习的结构优化与生成
基于
深度
学习的结构优化与生成技术应用于多种领域,例如建筑设计、机械工程、材料科学等。
SEU-WYL
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2024-09-09 13:51
深度学习dnn
深度学习
人工智能
线性代数|
机器学习
-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则
文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件:imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.
取个名字真难呐
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2024-09-09 13:50
算法
机器学习
矩阵
人工智能
线性代数
日思录
写作需要
深度
思考,而我们的大脑是所有器官中最耗能的,为了保持能量,我们的大脑是能不思考就不思考。写作偏偏是反其道而行之。演讲就更不用
风之预言
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2024-09-09 13:26
深度
学习回归任务训练代码模版
深度
学习回归任务训练代码模版文章目录
深度
学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择(可选)数据读取定义模型训练模型训练迭代+验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化
槐月初叁
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2024-09-09 13:17
深度学习
深度学习
回归
人工智能
深度
学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化
深度
学习网络结构(详解与实现)
self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
2401_84003733
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2024-09-09 12:42
程序员
深度学习
人工智能
Python实用技巧: 获取 后缀名(扩展名) 或 文件名
)或文件名个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文,分享更多关于
深度
学习
高斯小哥
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2024-09-09 12:41
Python基础【高质量合集】
python
开发语言
str
扩展名
后缀名
Ubuntu: 配置OpenCV环境
OpenCV的应用领域包括:2D和3D功能工具包、运动估计、面部识别系统、手势识别、人机交互、移动机器人、动作理解、物体识别、分割和识别、实体影像立体视觉:来自两个摄像机的
深度
感知、运动跟踪、增强现实等
达柳斯·绍达华·宁
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2024-09-09 11:35
ubuntu
opencv
linux
UE5 半透明阴影 快速解决方案
ShadowResolutionScale,越大,阴影的效果越好Step3:用这种方式去做,阴影会因为半透明的程度,降低阴影的浓度要做这种效果,需要更多的操作首先放一个半透明的树,一个非半透明的树,将非半透明的树的主通道和
深度
通道关掉这样非透明的树就消失了
远离UE4
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2024-09-09 11:04
ue5
【conda】完整指南:如何配置 Conda 环境与镜像源
环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具,广泛用于数据科学、
机器学习
和科学计算领域
丶2136
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2024-09-09 08:49
conda
conda
如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法
分布式梯度下降(DistributedGradientDescent)是一种常用于训练大规模
机器学习
模型的优化方法,特别是在处理大规模数据集时非常有效。
省赚客app开发者
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2024-09-09 08:47
java
分布式
算法
强化学习(二)----- 马尔可夫决策过程MDP
1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain),了解
机器学习
的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。
Duckie-duckie
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2024-09-09 06:37
机器学习
数据
数据分析
数据挖掘
机器学习
算法
变压器制造5G智能工厂工业物联数字孪生平台,推进制造业数字化转型
5G智能工厂,是基于5G通信技术和物联网(IoT)的
深度
融合而构建的智能制造体系。它利用5G网络的高速度、低延
数字孪生巨蟹数科
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2024-09-09 06:30
数字孪生智慧工厂
三维数据可视化
数字孪生3d可视化
变压器制造
5G智能工厂
数字孪生
工业互联网
工业物联网
制造业数字化转型
智慧工厂数字孪生
YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含
深度
学习最新创新,主力高效涨点!!!一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。
今天炼丹了吗
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2024-09-09 04:48
YOLOv9涨点改进专栏
人工智能
机器学习
python
深度学习
YOLO
目标检测
基于
深度
学习的动态场景理解
基于
深度
学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。
SEU-WYL
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2024-09-09 03:14
深度学习dnn
深度学习
人工智能
细想写文这件事情
一直在写文章,今天来细细琢磨和
深度
思考一下写文这件事情。不做过多的阐述,就是对一些问题的本质思考。好内容的本质是什么?内容的本质是情感共鸣和情绪共振,内容的底色是感性的。
健健大侠
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2024-09-09 03:43
《义务教育课程标准(2022版)》读书笔记
以核心素养为总纲领,基于分级体系的课程结构,以主题为英灵选择和组织的课程内容,践行学思结合、用创为本的英语学习活动观,注重教学评一体化设计,推进信息技术与英语教学的
深度
融合。
浪漫的巴布亚企鹅
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2024-09-09 02:35
《学习共同体走向
深度
学习》促进学生
深度
学习的课堂变革方案11--18
深度
学习是一种高度沉浸,不断持续深化、不断拓展延伸的学习方式。1.课堂愿景的确立:保证每一位学生都能投入高品质的
深度
学习让每一个学生都拥有真实的、高品质的学习权利。
吉林付巍巍
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2024-09-09 02:48
MySQL数据库运维:
深度
解析与实践指南
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:+V:LAF20151116进行更多交流学习⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。⭐
野老杂谈
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2024-09-09 01:58
数据库
mysql
运维
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分析 | 门诊跨省直接结算试点运行效果如何?
随着我国社会经济快速发展,人口老龄化、城市化进程的加快,我国人口迁移和流动愈发频繁。全国第七次人口普查数据显示,2020年我国流动人口高达3.31亿人,其中跨省流动人口约1.25亿,约占全国总人口的8.84%,10年间增长近45.57%。大规模的人口流动使得跨省异地就医成为常态,参保群众日益增长的异地就医需求与相对固定的医保属地化管理之间的矛盾越趋尖锐。从2009年原国家卫生部发文提出开展异地就医
evist
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2024-09-09 01:06
揭开数据可视化的神秘面纱:《Python数据可视化:科技图表绘制》
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解析
文章目录一、内容简介二、值得一读2.1全面覆盖Python基础与高级可视化技术2.2丰富的实践案例与操作示例2.3视频教学与配套资源文件2.4作者的专业背景与权威性三、适读人群3.1科研人员与工程师3.2数据分析师与从业者3.3大学生与研究生3.4零基础的编程爱好者四、配套资源与学习支持4.1公共数据集与示例代码4.2微信公众号支持与资源下载4.3常见问题与读者互动五、总结一、内容简介在大数据和人
屿小夏
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2024-09-09 00:23
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三余知行
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2024-09-09 00:22
「计算通践」
人工智能
内容创作
RAG
强化学习
协同
思考与实践
在JS中flat() 和 flatMap()使用讲解
语法:array.flat([depth])depth:可选参数,表示要拉平的
深度
。默认值是1。示例:constarr=[1,[2,[3,[4]]]];console.lo
Code_Geo
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2024-09-08 23:48
javascript
前端
开发语言
顶级的python入门教程!小白到大师,从这篇教程开始!
学习Python的原因有很多,以下是几个主要的原因:广泛应用:Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、
机器学习
、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。
马大哈(Python)
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2024-09-08 23:46
python
pycharm
开发语言
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之 K-均值聚类算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
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2024-09-08 23:43
机器学习
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小米note 9 4GV12.0.50
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2024-09-08 23:43
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HALCON 错误代码 #7709
前言最近在研究halcon的
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学习,在环境配置上花了不少的功夫搞定,结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误,报7709,折腾了三天才解决。
聪明不喝牛奶
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2024-09-08 23:41
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中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
安科瑞蒋静
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社交-社交的模式和层次(6)
26、每一个人的社交活动的价值都是不一样的,人们在实现人际积累、技能提升、内心完善的过程中,所达到的水平也不一样27、互联网拓展了社交广度,有些行为学家认为在信息网络时代,人们透过各种信息传输工具和社交工具,几乎能够保证社交广度的无限延伸。这种延伸包含了两种形式,一种是规模上的延伸,在互联网时代,人们可以大规模地结交新朋友,相比于现实生活中,网络可以给人们提供更多的社交对象。28、一种是界限的突破
12_德德
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2024-09-08 22:36
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