逆深度参数化第34页

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

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

Srlua·2024-02-20 04:54

电饭煲烤红薯，香甜软糯

今天分享一个用电饭煲制作烤红薯的方法，吃起来香甜软糯，非常的好吃食材表：红薯7个、清水20g制作方法：1、将红薯放入清水中，清洗干净2、用铁签子或者牙签在红薯上扎小孔，扎的深度最好在红薯身体里一半的位置

陈大仙儿·2024-02-20 03:35

力扣题目训练（17）

2024年2月10日力扣题目训练2024年2月10日力扣题目训练551.学生出勤记录I557.反转字符串中的单词III559.N叉树的最大深度241.为运算表达式设计优先级260.只出现一次的数字III126

落幕·重逢·2024-02-20 03:08

参数化三维地下管网建模系统MagicPipe3D操作视频

经纬管网建模系统MagicPipe3D（www.magic3d.net），本地离线参数化构建地下管网三维模型（包括管道、接头、附属设施等），输出标准3Dtiles服务、Obj模型等格式，支持Cesium

MagicUrban·2024-02-20 03:37

父子树形结构（Stream+Lambda）

一般来说完成这样的需求大多数人会想到递归，但递归的方式弊端过于明显：方法多次自调用效率很低、数据量大容易导致堆栈溢出、随着树深度的增加其时间复杂度会呈指数级增加等。

A尘埃·2024-02-20 03:03

深度干货

读了很多书，可碰到现实问题却还是没有头绪，一脸懵逼，就好像那些“看过”的理论、“懂得”的方法在需要运用时都石沉大海了，怎么办？不用急，这里有两个办法可以给你。第一个方法是：举例子。可别看它简单，作用却非常大。在此之前，或许我们应该先了解一下这个模型：它就是：DIKW模型。这个模型最初可以追溯于托马斯·斯特尔那斯·艾略特所写的诗－《岩石》（TheRock）。在首段，他写道：“知识中的智慧我们在那里丢

棕棕的思想夜宴·2024-02-20 03:56

2020.02.18

4.忙时井然，闲时自然；顺多偶然，逆多必然；得之坦然，失之怡然；捧则淡然，贬则泰然。心态是最好的年轻态

利永贞·2024-02-20 03:02

Vue：深度监听watch 和计算属性computed

深度监听watch通常用于监听某个对象发生改变时，调用需要执行的方法，类似于js里面onchange或者addEventListener的作用。

IT小白龙·2024-02-20 03:07

上手Vue：深度理解computed、watch及其区别

computed（计算属性）与watch（侦听器），是Vue中常用的属性，那么什么时候该如何computed，什么时候该使用watch呢？1.computed-计算属性简介1.1使用场景：当我们要显示在页面中的数据不在data中，可以通过计算data中的数据得到时，我们可以采用computed1.2使用方式：在computed对象中定义computed属性，在页面中使用{{方法名}}来显示计算的结

唯一的阿金·2024-02-20 03:37

【随笔】懂一点专业知识有可能避免大损失

这种思路对于大部分人来说是非常正确的，但对于运营和管理者来说，只有纵向的专业深度是不够的，还需要有横向的专业广度，就是跟这个专业或者事情相关的知识。

Mango_ysl·2024-02-20 03:46

用笔绘成的玉板

翡翠玉、羊脂玉、珊红玉、理荷玉、福寿玉、太湖玉、海礁玉、钢骨玉等等，质地、光泽、色韵、润度、石花、龟纹、形态，无一不真，更厉害的是，出现透水深度。

铃兰花飞·2024-02-20 03:18

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

读书分享:培养孩子的五项学习力

这本书是付老师从五个纬度来分享，学习内驱力、情绪和习惯自控力、学习抗逆力、学习竞争力，讲了很多实用的方法。1.学习内驱力。在我们平常生活中，用的最多的方法便是对孩子的鼓励和表扬。

黄群·2024-02-20 02:56

Rust语言之sha-256爆破

基于其单向性，即从哈希值无法逆推出原始输入数据，

名为逗比·2024-02-20 02:17

Jmeter基本使用

jmeter用法一、环境信息了解二、jmeter的使用基本元件重要的三个组件基础页面功能介绍配置元件介绍参数化方式csv注意断言接口关联1.正则表达式2.xpath提取器3.json提取器jmeter连接数据库逻辑控制器

weixin_43973848·2024-02-20 02:46

JMeter——使用参数化、断言、关联、录制脚本、直连数据库（三）

1.简单案例演示操作步骤创建线程组创建HTTP请求添加观察结果树启动线程，查看结果树数据。2.组件介绍线程组HTTP取样器察看结果树提示：无论哪个案例基本都需要以上三个组件，在这里先讲解下以上组件。2.1线程组说明：线程组是控制JMeter将用于执行测试的线程数，也可以把一个线程理解为一个测试用户。2.1.1添加线程组位置：右键点击‘测试计划’-->添加-->线程（用户）-->线程组2.1.2线程

欧皇附体·2024-02-20 02:15

反思日记2023-07-23（第311天）

反思日记完成了，但是深度和下一步的行动还需要加强。至于上一周最大的收获就是去宝钢讲解我们的ETA系统，让宝钢的周首席感觉很不错，有进一步合作的可能。

Wendy如意芳霏·2024-02-20 02:24

[计算机网络]深度学习传输层TCP协议

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

从零开始的-CodeNinja之路·2024-02-20 02:36

婴童医话（四百六十一）

探天地清浊之源，察阴阳顺逆之机。迎香，位于面部鼻翼外缘中点，鼻唇沟中，乃手、足阳明之会穴，以指代针揉之，具疏通阳明经气、清泄肺热之功。

妙手柯楠·2024-02-20 02:28

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

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。

微学AI·2024-02-20 02:59

深度学习的进展

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。

五行缺你94·2024-02-20 02:58

《驭风男孩》：拥有深度思考力的人，注定一生在成功的道路上

很显然他和家人的思维都不一样，他拥有一项很多人都缺的深度思考力。他的父亲延续的是传统的办法，祈求老天降雨以及在田地做着无意义的动作，这是浅层次的思考。

成长伴书行·2024-02-20 02:13

顾险峰：当深度学习遇到3D

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。

喜欢打酱油的老鸟·2024-02-20 02:57

Michael Bronstein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

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。

人工智能与算法学习·2024-02-20 02:26

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

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）。

人工智能学家·2024-02-20 02:55

深度理解实分析：超越公式与算法的学习方法

在数学的学习旅程中，微积分和线性代数为许多学生提供了直观且具体的入门体验。它们通常依赖于明确的公式、算法以及解题步骤，而这些元素往往可以通过记忆和机械练习来掌握。然而，当我们迈入实分析的领域时，我们面临着一种全新的挑战。实分析不仅难度更大，而且其本质要求我们摒弃传统的学习方式，转而采用更为深入的思维方法。实分析的核心在于对数学概念的严格定义和证明。这一领域的学习不仅仅是为了解决具体的数学问题，更是

howard2005·2024-02-20 02:23

没有能力，但有后台的同事成为你的上司：你的坚持还有意义吗？

一、面对现实，顺少逆多职场当中，遇到业务能力不强或者基本上没能什么能力的同事成为自己的上司是一种很常见的现象，即低能高配，但能构成这种态势的通常都是升为上司的同事有着较硬的后台

职路施语·2024-02-20 02:39

一周（2020.12.04-12.11）践行收获

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。

常新美·2024-02-20 02:16

魔力Jenny·2024-02-20 01:38

LeetCode刷题 -- BFS

“”前面接触了深度优先搜索（DFS），现在来介绍一下广度优先搜索（BFS）。

材料小菜鸟·2024-02-20 01:15

郭小凤-讲师五期-陕西大荔-坚持原创分享153天

当参加初级复训的第一堂网课时，对刘老师分享的每句话理解的深度和广度和以前完全不一样，虽然学习焦点仅有半年的时间，就如刘老师所言每天坚持一小步，读书、分享与约练，坚持坚持再坚持，一定会带来滚雪球的效应。

跑步遇到最好的自己·2024-02-20 01:08

仰望天空，脚踏实地

，扎根”；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

一阳归来·2024-02-20 01:35

260.【华为OD机试真题】信道分配（贪心算法-Java&Python&C++&JS实现）

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！

一见已难忘的申公豹·2024-02-20 01:39

地图可视化还不会做？看完这篇文章你就懂了

一、编程图表类（一）MatlabMatlab是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学

数据小达人·2024-02-20 01:56

深度学习-图解反向传播算法

反向传播（Backpropagationalgorithm）全称“误差反向传播”，是在深度神经网络中，

AI_王布斯·2024-02-20 01:29

深度学习之反向传播算法的直观理解

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？

Stark0x01·2024-02-20 01:28

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

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

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

深度学习之梯度下降算法

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#

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:57

深度学习之反向传播算法（backward()）

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

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

深度学习基础叁：反向传播算法

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

白拾Official·2024-02-20 01:56

深度学习之反向传播算法

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

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:55

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据，而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不

智能建造小硕·2024-02-20 01:24

关于Sora文生视频你需要知道的核心知识点，OpenAI Sora技术报告原文深度解读

一句话解释Sora本质是什么？Sora，它是一个视频生成模型，能够根据文本提示词创建高质量的视频内容。Sora爆火的原因是什么？Sora的开发标志着在视频生成领域的一个重大进步，它能够处理各种持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像，生成高清晰度的视频(注：Sora之前的runway,pika等产品生成的视频要么最多只有8秒，要么画面太模糊，不连贯，人物变形)。这意味着Sora不仅能够理解和生成复杂的

明羊羊·2024-02-20 01:54

心绪

心情别样的坏，三观不合的组合，天知道有多逆天；鸡同鸭讲的分辩，鬼知道有多无奈。吵过后才知愚昧，不懂得止语。争吵争辩，吵赢了又能怎样？辩，任你巧舌如簧，辩得过胡搅蛮缠？

初夏槐花香·2024-02-20 01:23

数据结构-树

树的深度为结点的最大层次。二叉树二叉树并非树的特殊情况，他们是两种概念,二叉树结点的子树要区分左右子树，就算只有一

下水道程序员·2024-02-20 01:20

常见Web安全漏洞的实际案例和攻防技术

提供相应的防范措施，包括参数化查询、ORM框架的使用等，并附上实际代码演示。

清水白石008·2024-02-20 01:18

编程视界：电影中的计算机科学之旅

而电影，作为一种独特的艺术形式，也为我们带来了许多关于计算机科学的深度解读。今天，就让我们一起踏上这场编程视界之旅，通过几部精选电影，感受计算机科学的魅力与挑战。

尘中928·2024-02-20 01:39

图片的位深度

图片的位深度（bitdepth）是描述数字图像中颜色深度和细节的一个重要参数。它决定了图像中每个像素可以显示的颜色数量，从而影响了图像的色彩丰富度和质量。

HWL5679·2024-02-20 01:08

来猜谜语啦10895

适合深度爱谜者。3“同读一本书，共猜五条谜”：不定期发布，不直接公布，在猜“今日五谜”回复中随机显示。谜材均取自同读的一本书中，计划中。适合爱读书有得者

今思迟·2024-02-20 01:25

阿里Java技术面试题，我就服这一文！

阿里面试题目目录技术一面(基础面试题目)技术二面（技术深度、技术原理）项目实战（项目模拟面试）JAVA开发技术常问的问题阿里必会知识阿里面试范畴面试总结文章福利（答案获取）一：阿里技术一面(基础掌握牢固

Java架构007·2024-02-20 01:24

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