为了让我们的读者获得更丰富、更有深度的音视频信息，LiveVideoStack编辑部决定做一次尝试，在内容上推陈出新，呈现更多精彩的阅读栏目给大家。

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

给我说教，不是让我回忆起发生的事实而是教导我如何理解两边的中间，如何批判性地思考，如何深度理解。教育我，尊重我。教育我，把我当人看待。教育我，展示给我看你做过的错事就如同我做过的一样。

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

110.平衡二叉树（优先掌握递归）再一次涉及到，什么是高度，什么是深度，可以巩固一下。题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/0110.

需要借用一个辅助数据结构即队列来实现，队列先进先出，符合一层一层遍历的逻辑，而用栈先进后出适合模拟深度优先遍历也就是递归的逻辑。而这种层序遍历方式就是图论中的广度优先

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！

随着科技的飞速发展，第五代移动通信技术（5G）已经逐渐融入我们的生活。而在不久的将来，第六代移动通信技术（6G）也将崭露头角，为我们带来更加震撼的网络体验。那么，5G和6G在网络性能上有哪些不同呢？让我们一起来探讨一下。【独家福利】主流网购平台无门槛红包+大额优惠券入口https://www.chaojiyouhui一、数据传输速率5G网络：作为第五代移动通信技术，5G承诺的最大下载速度理论上可达

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(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习

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。

发展物联网农业的四大好处1、提供品质、提升价值将农业物联网与农业生产技术深度融合，实现传统农业的技术改造、创新，帮助农业生产者大范围提高农产品的安全与品质，实现农业产值和利润的提升。

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

点击这里可直接跳转到本专栏，可查阅顶置最新的华为OD机试宝典~本专栏所有题目均包含优质解题思路，高质量解题代码(Java&Python&C++&JS分别实现)，详细代码讲解，助你深入学习，深度掌握！

并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分

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

不知道你有没有过这样的疑惑：身边总有这样一个或几个人，就算你再怎么努力，都追不上他们；明明你比他更努力，业绩就是没有人家好；明明大家的起点都一样，人家就是能比你赚到更多的钱。你和他们的差距到底在哪里？是天赋吗？我们有很多刻板的印象，总是认为那些成功人士，从小就拥有过人的天赋，他们不需要像普通人那样努力和挣扎。但是仔细想想好像不是，因为我们身边最成功的那批人，往往也不是天赋最强的，总有人笨鸟先飞，总

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

回溯法与分支限界法（以0-1背包问题为例）回溯法总体上概述来讲：回溯法：原则上依据深度优先遍历的寻找方式，每次都是一直深入寻找的过程，只不过在这个深入的过程中，我们限定一定的上界条件，可以实现事先判断该条深入路线是否可以得到目前情况下的一个比我们手上有的最优值要优的或者是压根这条路得到的值明显离我们的期望值差的很远的

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

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。

量词(quantifier)和重数(multi)贪婪模式(greedy)非贪婪模式(non-greedy)6.魔法(magic)详解6.1.基本魔法(magic)6.2.无魔法(nomagic)6.3.深度魔法

对于优秀，你是否存在误解？通过本课的流程思维——秘籍型思维的谬误，知道了有一种隐形的价值观和秘籍管理。对于文化娱乐的幻想，就是一种隐形的价值观念。对于70，80后来说，他们的隐形价值观就是武侠小说，对武侠小说的痴迷程度可见一斑。对于90，00后的人来说，玄幻小说，修仙就是他们的秘籍。这种密集型的思维，有正确的也有错误的。如果是错误的，那我们就会遇到危险，和赌徒一样，没什么退路。大大的浪费了大好青春

「今天是木子读吧陪你的第881天」昨天我们深度认识了杜邦分析的底层逻辑（一个非常好用的企业分析方法：杜邦分析法），今天木子带着大家利用杜邦分析法分析一下伊利股份（文中涉及到的企业只为举例说明使用，不作任何投资推荐

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。

解题方法我们可以使用深度优先搜索（DFS）来解决这个问题。首先，我们枚

二、3月成就事件1、读书会持续进行这两个月深度践行了在会员群讲书这件事，每周无论再忙，一定会在当周给大家分享解读一本书，到目前为止讲了6本书。

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6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

疫情3年，全球AI巨头们没有停下深度研发的步伐，AI电销机器人在不断的升级迭代！疫情刚刚结束，作为市场刚需的AI电销机器人又火了起来！我们一起来了解一下它能帮助我们什么。

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

在这样一场新的校正里，消弭互联网经济与实体经济之间的鸿沟，达成二者之间的深度融合，是重中之重。无论是对于头部的互联网巨头来讲，还是对于在互联网时代表现平静的传统企业来讲，都是一次全新的挑战。

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。

之前以为，要写出很有深度的文章或者出版了书籍才是作家，现在是作家是写自己想写的，心情，故事，等等，分享自己的学到的或者是感悟。于是，满满的正能量。催促我成长，为心中的作家梦起程，决定每日输出。

点击这里可直接跳转到本专栏，可查阅顶置最新的华为OD机试宝典~本专栏所有题目均包含优质解题思路，高质量解题代码(Java&Python&C++&JS分别实现)，详细代码讲解，助你深入学习，深度掌握！

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

文章目录1前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法3.1简介3.2相关技术4数据集处理及实验5部分核心代码6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YOLO抽烟行为检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

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

textureScalefragmentShader://声明一个纹理采样器colorTexture用于读取纹理颜色'uniformsampler2DcolorTexture;'+//声明一个纹理采样器depthTexture用于读取深度纹理

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。