工作之外不是逛街就是逛淘宝刷微信，一年难得看几本书，就算看也是走马观花，没有进行深度思考，以至于放下书就全忘了！去年开始关注公众号，突然意识

博主猫头虎的技术世界欢迎来到猫头虎的博客—探索技术的无限可能！专栏链接：精选专栏：《面试题大全》—面试准备的宝典！《IDEA开发秘籍》—提升你的IDEA技能！《100天精通鸿蒙》—从Web/安卓到鸿蒙大师！《100天精通Golang（基础入门篇）》—踏入Go语言世界的第一步！《100天精通Go语言（精品VIP版）》—踏入Go语言世界的第二步！领域矩阵：猫头虎技术领域矩阵：深入探索各技术领域，发现知

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?

在这本书中，她深入探讨亲子教育核心问题，提供了一个真正可行的善意养育方案，更深度剖析了六大维度构建儿童友好的养育环境。我们应该为孩子创造一个怎样的成长环境？李小萌提出了儿童友好和善意养育。

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

VPN工作机制深度解析加密通信协议：数据的保护神VPN的首要任务是确保数据的机密性

不想谈好吉他的撸铁狗，不是好的程序员，欢迎微信关注「SH的全栈笔记」前言上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构，了解了Redis基于读写分离的主从架构，同时也知道当Redis的master发生故障之后，Sentinel集群是如何执行failover的，以及其执行failover的原理是什么。这里大概再提一下，Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控，一

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

标题：【WebKit深度解析】HTML5支持全景与实践指南WebKit作为许多现代浏览器的核心技术，对HTML5的支持程度直接关系到Web应用的性能和体验。

TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络

终于到了贝叶斯估计这章了，贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位，不过发现书中只用了不到10页介绍这一章，深度内容后，发现贝叶斯估计的基础公式确实不多，但是由于正态分布在生活中的普遍性，贝叶斯估计才应用的非常多吧

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

在FastAPI框架中，Depends是一个关键的功能，它允许开发者通过依赖注入来管理和重用代码。这在处理API的分页和过滤逻辑时尤其有用，因为它可以将这些逻辑抽象化，从而减少冗余代码并提高效率。通过Depends，我们可以定义一个函数，该函数负责获取和验证分页参数（如skip和limit）以及过滤参数（如基于名称或价格的筛选）。在路由函数中，我们通过Depends将这些参数作为依赖项注入，Fas

目录引言一、全能型AI模型的诱惑1.1通用智能的愿景1.2资源整合的优势1.3应对未知挑战的能力1.4挑战与不足二、专精型AI模型的魅力2.1深度与精度的提升2.2成本控制与效率优化2.3易于监管与解释性增强

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生点击：知存科技相关课程推荐知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。针对AI应用场景，在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。

Vuex提供了响应式的数据存储，与Vue组件深度集成，这意味着当状态发生变化时，所有依赖该状态的

与其说这是一篇鸡汤文，倒不如说这是用我的真实经历换来的感悟，与君共勉。我常常在想，为什么身边的所有人都在跟我说你要努力。我想选择努力的原因很简单，我想通过自己的努力换来自己想要的生活，而不只是受困于现实而止步不前。原来的我不懂努力的重要性，每天沉迷各种言情小说无法自拔，论追剧没有人能够超过我，每天醒来的第一件事不是洗漱，而是看手机。纵然手机里没有什么吸引我的东西，可我还是机械的翻阅着它，直到眼睛发

目录一、准备工作1.1开发环境1.2服务器环境1.3Nginx安装二、构建Vue项目三、上传静态文件到服务器四、配置Nginx五、测试并重新加载Nginx六、访问Vue应用七、高级配置7.1启用HTTPS7.2启用Gzip压缩7.3缓存控制八、常见问题与解决方案8.1404错误8.2权限问题8.3跨域问题九、总结在现代Web开发中，Vue.js因其组件化、响应式数据绑定和易于上手的特点，成为了前端

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

文章目录1034.边界着色前言方法1：广度优先搜索方法2：深度优先搜索（非递归）1034.边界着色LeetCode:1034.边界着色中等\color{#FFB800}{中等}中等给你一个大小为mxn的整数矩阵

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？

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

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

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。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

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。

《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

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。

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

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

[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

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

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

决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优3.3.1决策树深度

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

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。

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。

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。

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。

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

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

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