神经网络入门

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

一、你怎么理解卷积神经网络呢，我的理解是当你看一个东西的时候，你的眼睛距离图片越近，你看到的东西就越清晰，但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分，那么你将不知道你看到的物品是什么，因为关注整体更容易知道物品是什么
小宇爱·2025-02-14 11:46

小迪网络安全2025期 ~ 笔记整理（持续更新）

基础入门篇一、常见资产架构1.1Web篇1.1.1Web2.0架构1.1.2Web类别1.1.3Web额外配置1.1.4Web额外配置（二）1.2App&小程序篇1.2.1App&小程序开发方式二、抓包
1999er·2025-02-14 11:14

深度学习-10-深度学习发展简介

他曾在1969年出版了Perceptron（感知器）一书，指出了神经网络技术（就是深度学习的前身）的局限
皮皮冰燃·2025-02-14 10:43

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型
天天科研工作室·2025-02-14 10:12

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。
阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

大脑神经网络与机器神经网络的区别

大脑神经网络（生物神经网络）与机器神经网络（人工神经网络，ANN）虽然名称相似，但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。
天机️灵韵·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机
matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

2024全网首发小迪安全第一课基础入门

目录基础入门一、基础入门-Web应用-域名上的技术要点#域名差异-主站&分站&端口站&子站域名的定义域名的组成域名的注册流程注意事项二、基础入门-Web应用-源码上的技术要点#源码差异-结构&语言&框架
澜世·2025-02-14 10:39

RIME-CNN-SVM故障诊断

构建一个高效、准确的基于卷积神经网络（CNN）的电力系统故障识别与分类仿真系统，实现对电力系统故障的精准识别与分类。
九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

【论文解读】神经网络就像“数学乐高积木”：多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界

andH.White.Multilayerfeed-forwardnetworksareuniversalapproximators.NeuralNet-works,2(5):359-366,1989论文解读神经网络就像
神经美学茂森·2025-02-14 10:08

大模型参数规模解析：32B中的“B“代表什么？如何影响AI性能？

一、参数单位解读B=Billion（十亿）：在AI模型领域，"B"特指模型参数量的十亿级单位参数定义：神经网络中可调节的权重数值，决定模型的信息处理能力计算示例：32B=32×10⁹=320亿参数GPT
燃灯工作室·2025-02-14 10:35

django入门到精通三部曲(第一部)

第一章：Django入门注意,第一章是开发基础,第二章是高级开发必备,第三章是项目实战,如果要进行第三章实战开发,必须熟练掌握第一章第二章，如有问题自行百度1.1Django简介Django简介MVC/
玉江仙。·2025-02-14 09:33

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。
机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

AntDesignBlazor示例——创建项目

本示例是AntDesignBlazor的入门示例，在学习的同时分享出来，以供新手参考。
·2025-02-14 09:09

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练GAN2.6测试生成器的生成效果一、案例描述本文介绍利用条件生成对抗网络（CGAN）进行手写数字生成。比如说，要求生成不同的，但是都代表某一个数字的图像。二、代码详解2.1构建真实数据集
wendy_ya·2025-02-14 08:56

Linux入门自学笔记（三）Ubuntu终端操作shell命令

此笔记作为本人小白的自学笔记，仅供参考，如有错误，欢迎批评指正~因为是小白入门，所以一些语句和解释偏白痴，啰嗦（提前叠甲）计划后期学习过程中，用到的新的命令都更新到此笔记~注：1.本文引号均为标注作用，
ekil215·2025-02-14 07:50

Kotlin 2.1.0 入门教程（十五）继承、重写、派生类初始化顺序

继承所有类都有一个共同的超类Any，对于没有声明超类型的类来说，Any是其默认的超类：//隐式继承自Any。classExampleAny有三个方法：equals()、hashCode()和toString()。因此，所有类都定义了这些方法。默认情况下，类是final的，即它们不能被继承。若要使一个类可被继承，需使用open关键字标记它：//该类可被继承。openclassBase要声明一个显式的
xvch·2025-02-14 07:50

8、《5分钟构建RESTful API：Spring Boot Web开发入门》

5分钟构建RESTfulAPI：SpringBootWeb开发入门一、RESTfulAPI核心认知REST（RepresentationalStateTransfer）通过HTTP协议实现资源操作，其核心特征包括
wolf犭良·2025-02-14 07:18

Flink 实践教程-入门（10）：Python作业的使用

教程链接：Flink实践教程-入门（10）：Python作业的使用-云+社区-
腾讯云大数据·2025-02-14 07:17

Kotlin 2.1.0 入门教程（十六）属性、getter、setter、幕后字段、后备属性、编译时常量、延迟初始化

属性声明属性可以使用var关键字声明为可变的，也可以使用val关键字声明为只读的。classAddress{varname:String="Holmes,Sherlock"varstreet:String="Baker"varcity:String="London"varstate:String?=nullvarzip:String="123456"}要使用这些属性，只需通过属性名来引用它们。fu
xvch·2025-02-14 07:45

【python】Flask的web服务

PythonFlaskWeb框架入门_python学习者的博客-CSDN博客_flaskwebpythonflask几分钟实现web服务疑惑点：将get方法修改成post，页面请求不成功，报错403答案
lifewange·2025-02-14 06:41

一周掌握 Java 入门知识

学习目标：提示：这里可以添加学习目标例如：一周掌握Java入门知识学习内容：提示：这里可以添加要学的内容例如：搭建Java开发环境掌握Java基本语法掌握条件语句掌握循环语句学习时间：提示：这里可以添加计划学习的时间例如
scaFHIO·2025-02-14 06:40

一周掌握 Java 入门知识

学习目标：提示：这里可以添加学习目标例如：一周掌握Java入门知识学习内容：提示：这里可以添加要学的内容例如：搭建Java开发环境掌握Java基本语法掌握条件语句掌握循环语句学习时间：提示：这里可以添加计划学习的时间例如
eahba·2025-02-14 06:36

数据结构与算法-0-入门

啥是数据结构？干啥的？研究数据在内存当中是如何存储的结构叫数据结构。（提取重点：研究数据是以怎样的形式/结构被存储的）（粗略解释算法是啥？算法指的就是我们当前解决问题的方法。解决实现增删改查目的的一些方法。（粗略解释进一步理解数据结构用数组、链表进行简单举例什么是数组？数组（Array）：一种基础的数据结构，用于存储具有相同数据类型的元素集合。什么是链表？链表（LinkedList）：由一系列节点
我待_JAVA_如初恋·2025-02-14 06:05

第二章：9.5 多个输出的分类

构建多标签分类神经网络的方法方法一：独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说，
望云山190·2025-02-14 05:33

精益六西格玛入门：从理论到实践的全面解析——张驰咨询

对于初次接触六西格玛的质量人来说，如何学习、学到何种程度才算入门，以及是否应该同时学习精益六西格玛，这些问题无疑会成为他们探索之路上的重要疑问。
张驰课堂·2025-02-14 05:31

Linux操作系统：基础与文件系统结构研究

本文旨在为Linux初学者提供一个全面的入门指南，同时也为有一定
暮雨哀尘·2025-02-14 05:30

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎
·2025-02-14 05:05

Hyperledger Fabric 入门笔记（十六）Fabric V2.5 测试网络部署补充 - 手动从通道中移除组织

文章目录一、手动从通道中移除组织1.1.准备工作1.2.流程1.2.1.停止组织Org2的对等体1.2.2.通道配置更新1.2.2.1.获取现有通道配置1.2.2.2.将通道配置转换为JSON格式并修剪1.2.2.3.修改通道配置1.2.2.4.签名并提交配置更新1.2.3.重启Org1和Org3的Peer节点一、手动从通道中移除组织1.1.准备工作本节从包含了组织Org1、Org2和Org3的F
荆棘鸟骑士·2025-02-14 05:58

Hyperledger Fabric 入门笔记（六）Fabric V2.5 测试网络进阶之网络部署

文章目录前言一、手动部署链码1.1.准备工作1.2.启用Logspout（可选）1.3.流程1.3.1.打包智能合约1.3.1.1.安装依赖1.3.1.2.创建链码包1.3.2.安装链码包1.3.3.批准链码定义1.3.4.提交链码定义到通道二、手动部署通道2.1.准备工作2.2.V2.5版本流程2.2.1.生成通道创世区块2.2.2.创建应用通道2.2.3.将Peer节点加入到通道中2.3.V2
荆棘鸟骑士·2025-02-14 05:28

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战：链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f
燃灯工作室·2025-02-14 05:57

【Transformer】小白入门指南

目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制（Self-AttentionMechanism）多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork
静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

快速了解AMD和英特尔

CPU产品线：AMD的锐龙（Ryzen）系列处理器是其面向主流桌面市场的产品，提供了从入门级到高端的多种选择。例如，AMDRyzen78745H是一款面向中高端市场的处理器
ordinary712·2025-02-14 03:01

【音视频】ffmpeg android端调试指南

背景：本文旨在Android端导入和调试ffmpeg使用，作为工具文档简化初次入门使用难度。
MooMLu·2025-02-14 03:59

刷题记录——动态规划

《过马卒》一道入门dp借着本题还玩了一晚上象棋（bushi本蒟蒻终于（复述）了一遍佬的答案，思路是这样的理解题目在过河卒问题里，棋盘上有一个卒和一匹马。
Nyla_·2025-02-14 03:28

背包入门——LeetCode416. 分割等和子集

题目描述：给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200示例1:输入:[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11].示例2:输入:[1,2,3,5]输出:false解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集.思路：动态规划的基本流程是定义状态并找到状态转移方程，
sunnyLKX·2025-02-14 03:56

大语言模型应用指南：以ChatGPT为起点，从入门到精通的AI实践教程

前言在20世纪末和21世纪初，人类经历了两次信息革命的浪潮。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！第一次是互联网时代的兴起，将世界各地连接在一起，改变了人们获取信息和交流的方式。第二次则是移动互联网时代的到来，智能手机和移动应用程序的普及使人们可以随时随地与他人交流、获取信息和进行商务活动。然而，随着技术的不断演进和人类社会的不断发展，我们正站在另一个信息时代的门槛上。这是一个更加智
Python程序员罗宾·2025-02-14 02:23

网络安全（黑客）——自学2025

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、
网安大师兄·2025-02-14 02:19

SpringCloud-Gateway整合SpingCloud-Alibaba入门简单示例

环境搭建服务环境搭建Maven依赖配置建立Maven项目结构如下：--springcloud-alibaba-gateway|----springcloud-provider|----springcloud-gateway复制代码父项目springcloud-alibaba-gateway的POM依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-paren
Java技术攻略·2025-02-14 01:48

利用gensim生成词袋模型（基于频次和基于TF-IDF）

前言参考文献：胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型，书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码，原代码就来自于这本书，我加了一些注释
weixin_50291342·2025-02-14 01:17

RAG中的双编码器与跨编码器模型

RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【
·2025-02-14 01:01

零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归

3.1线性回归的概念在现实生活中，许多事情都遵循某种线性关系，比如：房价vs面积：房子的面积越大，价格通常越高。工资vs工作经验：工作经验越多，薪资往往更高。汽车油耗vs车速：在一定范围内，车速越快，油耗可能越高。线性回归（LinearRegression）是机器学习中最基础的算法之一，它用于研究两个变量之间的线性关系，即一个变量（自变量）如何影响另一个变量（因变量）。3.2线性回归的数学直觉线性
山海青风·2025-02-14 01:45

Axure入门教程 -- 第三章：交互设计基础

第三章：交互设计基础3.1交互原理与Axure的事件系统3.1.1什么是交互？交互设计是指为原型添加响应动作，使用户行为与页面元素产生互动。Axure支持多种交互类型，例如：•点击按钮跳转页面•鼠标悬停显示菜单•表单提交后显示提示信息3.1.2Axure事件系统简介Axure通过触发事件和动作组合实现交互效果，以下是常用的事件类型：1.鼠标事件：单击（OnClick）、双击（OnDoubleCli
山海青风·2025-02-14 01:44

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，我们通常遵循以下步骤：收集数据：获取数据集，例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据：处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型：不同任务适合不同模型，如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本
山海青风·2025-02-14 01:14

Filter概述、执行流程、拦截路径配置及过滤器链

目录一、Filter概述二、Filter入门案例三、Filter执行流程四、Filter拦截路径配置五、过滤器链一、Filter概述概念：Filter表示过滤器，是JavaWeb三大组件（Servlet
夏志121·2025-02-14 01:44

《玩转AI大模型：从入门到创新实践》（5）第三章 对话AI：从“尬聊”到高效助手

第三章对话AI：从“尬聊”到高效助手3.1文本对话实战：ChatGPT与国产大模型一、青铜到王者的三段式提问进化论新手村任务：从“社恐”到“社牛”的进化还是要经历很多的阶段和AI毒打，父母直男式的话语总是不受欢迎，而温情的诉说总会让人暖心。每个人使用AI的人都是从新手村出发，一路从青铜打到王者，当然不乏各种攻略辅助。阶段一：人类の社恐式提问（青铜段位）症状诊断：当人类初次面对AI，提问水平堪比直男
caridle·2025-02-14 00:13

真正通俗易懂的Langchain入门学习（六）

五、下一步行动：从学习者到创造者的跃迁1.启动你的第一个项目（3天实践计划）行动指南：graphTDA[第1天：选择方向]-->B{{三选一}}B-->C[客服助手]B-->D[论文分析]B-->E[数据助手]C/D/E-->F[第2天：搭建基础]F-->G[第3天：添加特色功能]具体任务：基础版必做：运行课堂示例代码替换为自己的数据（如上传公司产品手册/个人学习笔记）特色功能选装：给客服助手添加
caridle·2025-02-14 00:43

真正通俗易懂的Langchain入门学习（四）

三、核心模块深入：像搭积木一样组装AI能力1.Models（模型层）：给你的AI换个“大脑”场景需求：需要更高精度的回答？→换GPT-4数据敏感必须本地部署？→用开源模型想节省成本？→选择按量付费的模型实操演示：#使用OpenAI的GPT-4（需账户有访问权限）fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIgpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4
caridle·2025-02-14 00:13

真正通俗易懂的Langchain入门学习（五）

四、项目实战：从玩具到工具的蜕变项目1：智能客服助手（1-2天）场景需求：用户咨询产品信息→自动查询数据库处理退换货请求→生成工单并邮件通知多轮对话→记住用户历史订单技术栈：产品咨询售后服务用户提问意图识别Chain类型判断数据库查询Agent工单生成Chain组织回复回复美化Transform分步实现：搭建基础问答链fromlangchain.chainsimportRetrievalQA#连接
caridle·2025-02-14 00:13

真正通俗易懂的Langchain入门学习（一）

以下是针对初学者的LangChain基础学习提纲，从理论到实践逐步深入，帮助你系统掌握核心概念与应用：一、基础认知（1-2天）什么是LangChain？定义：基于语言模型（LLM）构建应用程序的框架。核心功能：连接LLM与外部数据/工具、管理对话流程、自动化复杂任务。典型应用场景：聊天机器人、文档问答、数据分析助手、自动化工作流。与普通LLM应用的区别：支持多步骤任务、记忆管理、外部工具集成。核心
caridle·2025-02-14 00:42
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