重学深度学习系列第66页

世间最美好的事，不是留住岁月，而是留住记忆

取个名称的话，可以叫做”无障碍深度交流“。我不知道其他家庭里是不是也是如此。亲子间朝夕相处，交流自然每天都有。但一般地比较短也比较浅，甚至一边交流一边还在做着手里的活。

晴耕雨读管见·2024-02-06 09:38

N5，深度探究之旅

一、N5，我来了2020年7月23日，伴随着我国首颗火星探测器成功发射，N5录取通知书也发到了我们这些渴求学习、探索教育新发展的学员的手里。N5，我来啦！说到N师，还要从王子老师谈起，是他把我带入了N师大学堂，让我今天也成为了N师钉子户。在经历了N3、N4的学习与历练后，我能清晰的感觉到自己庞大的收获和拔节生长，所以当吴校长发布N5学习的时候，我毅然报名，坚定的跟随N师继续前行。因为在这里我洞见了

河北沧州中捷高中王燕·2024-02-06 09:26

美创科技与河南金融信创生态实验室签署战略合作协议

中国金融电子化集团重庆金融认证中心联合发起成立中部地区第一家金融信创生态实验室运营公司（即河南豫科普惠通信创科技有限公司）与杭州美创科技股份有限公司战略合作签约仪式在中原量子谷召开，标志着双方在河南金融信创数据安全领域的深度合作

数据库安全·2024-02-06 09:25

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的自动驾驶车道线检测算法研究与实现

iuerfee·2024-02-06 09:19

【深度测试】如何分析脚本以及对脚本进行测试

线上会存在一种任务，定时或者手动出发，我们称之为“脚本”，也可以称之为“job”一、脚本的特性无过程：只有开始和结束，过程迅速且黑盒。无交互：脚本处理的业务场景都几乎没有交互，只有数据被改变。后续逻辑才有交互。速度快：脚本处理速度快，一般在从开始到结束，在ms级别。风险高：脚本逻辑如果有误，一般会导致数据错误，容易引发较严重的线上故障。数据修复成本高。无预发：目前job类服务是不支持预发环境验证的

特大号青青·2024-02-06 09:19

【深度测试】看到技术方案后，该怎么进行分析和测试

测试左移的思想，讲究尽早测试，测试是一系列的行为，并不一定要等代码运行起来才能测，下面会分享一些经验，提供大家参考。一、静态分析1.1分析方法调用链目标：梳理结构，化繁为简原理：相同数据源，相同方法（逻辑），无需进行重复测试举例：通用榜单项目，多个不同入口，榜单前置预检逻辑：1.2代码阅读目标：补充技术文档中未涉及部分&确认代码和文档的匹配一致性；原理：不能自洽的部分，读着读着就发现问题了（可以自

特大号青青·2024-02-06 09:19

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7学习率衰减策略6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的昆虫识别算法研究与实现

iuerfee·2024-02-06 09:17

深度解析：JSP作用域与特殊对象，看完你肯定懂了！

引言：JSP中一共有四大作用域，所谓的“作用域”是指“信息共享的范围”，即一个“信息”能够在多大的范围内是有效的。一、作用域通信对象：JSP内置对象的四个作用域分别为：pageContext、request、session、application。作用域表如下：名称作用域pageContext当前页内有效request同一个请求内有效session同一个会话内有效application同一个应用内

前程有光·2024-02-06 09:04

在Unity3D中的渲染优化-减少需要处理的片元数目

由于Z-深度测试的存在，如果我们可以保证物体都是从前往后渲染的，那么就可以很大程度上减少overdraw。这时因为，在后面绘制的物体由于无法通过深度测试，因此就不会进行后面的渲染处理。

SwordMaster·2024-02-06 08:52

AI专题：AI应用落地的商业模式探索

今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI专题：AI应用落地的商业模式探索》。

人工智能学派·2024-02-06 08:17

AI专题：冬渐去、春将来，待看，AI 开花，数据挂果，可控链潮起

今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI专题：冬渐去、春将来，待看，AI开花，数据挂果，可控链潮起》。

人工智能学派·2024-02-06 08:17

AI专题：海外科技巨头指引，AI主线逻辑依旧坚挺

今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI专题：海外科技巨头指引，AI主线逻辑依旧坚挺》。

人工智能学派·2024-02-06 08:16

远不及你的微笑·2024-02-06 08:13

不会看成分表没关系，这个小动作也能辨别爽肤水的好坏

尤其是使用洁面乳深度清洁皮肤，会对皮肤表层的皮脂造成损伤。这时候就需要爽肤水来补救。爽肤水最重要的功能就是清洁和平衡洁面产品造成的弱碱环境，营造健康酸性环境，促进皮肤对后续护肤品的吸收。

天天出色·2024-02-06 08:05

深度学习之numpy

1.numpy.mean（a，axis=None，dtype=None，out=None，keepdims=）沿指定轴计算算术平均值。返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值取自展平的数组，否则取自指定的轴。float64中间值和返回值用于整数输入。参量array_like包含期望平均值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试进行转换。轴无或整数或整数元组，可选计算平均值s的一个或多个轴。默认值是计算

zuoyou_yi·2024-02-06 08:21

VIVADO中抓取信号

在vivado的框图中，抓取信号（1）在想抓取的信号上，选中debug（2）弹出自动连线后，连接（3）之后自动生成：（4）可对ip进行修改，如采样深度等

不缺席的阳光·2024-02-06 08:48

机器学习与人工智能、深度学习有什么关系？终于有人讲明白了

导读：“机器学习”一词往往被与“人工智能”“深度学习”混用，也常与“大数据”一词一同出现。下面首先简要介绍它们的关系，然后讲述机器学习的基本概念和模式。

大数据v·2024-02-06 08:10

机器学习、深度学习所需掌握的数学知识全都在这里了！

人工智能的基石是数学，没有数学基础科学的支持，人工智能很难行稳至远。—中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗入行人工智能，所谓的门槛和挑战本质是你对数学知识的掌握程度。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：线性代数：如何将研究对象形式化？微积分：如何深

算法channel·2024-02-06 08:09

挑战杯 python+opencv+深度学习实现二维码识别

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python+opencv+深度学习实现二维码识别学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-06 08:36

研究生研一学习机器学习ML、深度学习DL的规划

研究生学习机器学习ML、深度学习DL的规划保上研之后也没有很好规划自己的学习路线，看到b站上的一位清华博士讲述他本科也是机械，跨考计算机后的学习路线，所以记录下来，从现在开始按照规划来一点一点地做好。

Baily24·2024-02-06 08:36

机器学习（深度学习）路线

bigcindy·2024-02-06 08:04

普通编程，机器学习与深度学习

表示学习：包含深度学习，通过输入由算法生成简单的特征，再逐层生成更加全局/抽象的特征，最后，通过一些数学原理对特征与输出的匹配模式进行学习，也就是更新相应的参数，从而使数学表达式能够更好的根

ALGORITHM LOL·2024-02-06 08:02

【变现】牛人变现课

2、深度沟通要和

程子若·2024-02-06 07:39

机器学习系列6-逻辑回归

重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a

喜乐00·2024-02-06 07:22

华晨宇《小镇里的花》为妈妈而作，背后故事温暖治愈直戳泪点

值得一提的是，王牌电台环节，华晨宇首次深度谈及了《小镇里的花》的创作背景，这是他是去年录制完《王牌对王牌》第六季后，照顾

娱乐快车·2024-02-06 07:07

机器学习系列——（十一）回归

引言在机器学习领域，回归是一种常见的监督学习任务，它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模，从而对未知数据做出预测。概念回归是机器学习中的一种监督学习方法，用于预测数值型目标变量。它通过建立特征与目标变量之间的关系模型，对未知数据做出预测。举个例子来说明回归的概念：假设我们希望根据房屋的面积来预测其价格。我们可以收集一组包含多个房屋的数据样本，每个样本包含房

飞影铠甲·2024-02-06 07:50

机器学习系列——（十二）线性回归

导言在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法，适用于处理连续数值预测问题。其基本思想是通过拟合最佳直线（或超平面）来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最

飞影铠甲·2024-02-06 07:17

跨界—所有面纱都经不住深度接触

图片发自App所有神秘面纱都会在深度接触中被揭开，轻轻的，悄然无声。没多少讨价还价，也没经过进一步考察和与其他公司比较，肖岩就与瑞克科技签了委托开发合同。

黔工匠曾旭·2024-02-06 07:26

大学生成绩单需家长签字，你咋看？

图片发自App好像都有理，前一个学生出于尊重学生独立性考虑，后一个是出于监督学生考虑。我没搜到校方的正面反应，但我推测校方也是出于后一个

应果·2024-02-06 07:44

李沫动手学深度学习之2.1

本博文复现李沫动手学深度学习，网页链接在此，（第一版）【建议实操之前先通读一遍2.1章节的文档与本教程的文字说明】2.1.获取和运行本书的代码（完成）一些过程总结：（windows）（GPU）1、本人安装的是

一卒2018·2024-02-06 07:33

关于（网名:美好生活1470）11月18日在国家环保吧、吕梁吧、中阳吧、离石吧等贴吧反映中阳梗阳煤业排放矿井水的情况说明

分中阳梗阳煤业有限公司当天回用水水量约500方，洗煤厂平时正常生产用水约240方，因当天属于减产整改状态，使用约150方，井下洒水降尘使用了约200方，又赶上当天正好下雪，地面洒水害怕造成结冰现象，导致矿井深度处理

530e49e7ce1a·2024-02-06 07:29

深度学习驱动下的自然语言处理进展及其应用前景

前言自然语言处理（NLP）是一项正在迅速发展的技术，它利用深度学习和大数据技术，让计算机能够更好地理解和生成人类语言。随着NLP的不断进步，我们对于计算机理解和应用语言的能力也取得了显著的提升。

想你依然心痛·2024-02-06 07:46

【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型

共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python

Sonhhxg_柒·2024-02-06 07:15

AIGC专题：AIGC教育行业全景报告

今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：AIGC教育行业全景报告》。

人工智能学派·2024-02-06 06:57

深度科普+质疑《nature》自然产生论！

最近一直关注疫情动向，美国病例数是越来越多。之前有人跟我说美国的病毒学泰斗和几位英国，澳大利亚的科学家一起发了一篇分析新冠是否人工合成的论文在nature上，我赶紧去下载来看。但是这一看却发现了一些问题，但直到今天才有空写一篇分析。（友情提示：以下术语较多，没兴趣的小伙伴可以直接移步“讲人话”的分割线下）一、文章科普与解读文中指出，新冠主要有两种特征：1.优化了与人类受体ACE2的结合。SARs和

六边形世界·2024-02-06 06:16

【专业技术】高效并行分布式深度学习策略，助力模型训练与量化

我们是一家专注于提供高效深度学习解决方案的专业团队，为您提供并行分布式策略、高效精调策略、大模型无损量化和高性能推理服务。

路人与大师·2024-02-06 06:26

「深度学习」长短时记忆网络LSTM

一、经典模型\widetilde{c}^{}=tanh(w_{c}[a^{},x^{}]+b_{c})更新门：\Gamma_{u}=\sigma(w_{u}[a^{},x^{}]+b_{u})遗忘门：\Gamma_{f}=\sigma(w_{f}[a^{},x^{}]+b_{f})输出门：\Gamma_{o}=\sigma(w_{o}[a^{},x^{}]+b_{o})c^{}=\Gamma_{u

Sternstunden·2024-02-06 06:20

「深度学习」dropout 技术

一、工作原理1.正则化网络dropout将遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。1.每个节点保留/消除的概率为0.5:2.消除节点：3.得到一个规模更小的神经网络：2.dropout技术最常用：反向随机失活"Inverteddropout"以三层网络(l=3)为例：keep-prob=0.8#保留某个隐藏单元的概率#生成随机矩阵，每个单元对应值为1的概率是0.8,用于决定第三层哪些元素

Sternstunden·2024-02-06 06:20

「深度学习」循环神经网络RNN

一、序列模型的例子二、数学符号定义X^{(i)}：训练样本i的输入序列的第t个元素。T_{X}^{i}：训练样本i的输入序列的长度。Y^{(i)}：训练样本i的输出序列的第t个元素。T_{Y}^{i}：训练样本i的输出序列的长度。三、举例：识别人名【输入和输出序列长度相同】1、数据表示准备Vocabulary/Dictionary将所有要用到的单词放在一起，做成清单——将每个单词用一位one-ho

Sternstunden·2024-02-06 06:50

「机器学习」神经网络

(2)深度学习的起飞2.需求预测(1)神经网络的符号与描述(2)不需要自己手动自己设计特征神经网络将自己决定它将在隐藏层使用哪些数据3.例子：图像识别随着层数增加，窗口大小在增大。

Sternstunden·2024-02-06 06:49

【深度学习理论】持续更新

文章目录1.统计学习理论1.统计学习理论统计学习理论，一款适合零成本搞深度学习的大冤种的方向从人类学习到机器学习的对比（学习的过程分为归纳和演绎），引出泛化和过拟合的概念。如何表示归纳的函数规律呢？

一轮秋月·2024-02-06 06:48

针对3CX供应链攻击样本的深度分析

前言近日3CX企业级电话管理系统供应商遭遇供应链攻击，国外各大安全厂商纷纷发布了相关的分析报告，这是一起非常严重的供应链攻击事件，涉及到很多安全层面的问题，根据3CX网站介绍，3CX在全球190+国家拥有超过60W的安装量超过1200万用户，同时3CX已任命知名网络安全公司Mandiant(已被Google收购，专业从事网络安全事件调查分析的网络安全公司)，对这起供应链攻击事件进行调查，前两天笔者

熊猫正正·2024-02-06 06:17

互联网加竞赛基于深度学习的目标检测算法

5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后1简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的目标检测算法该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-06 06:15

「深度学习」门控循环单元GRU

一、梯度消失问题梯度消失：基础的RNN模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{}仅仅受自己附近的值影响。解决方法：GRU或LSTM梯度爆炸：反向传播时，随着层数增多，梯度不仅可能指数型下降，还有可能指数型上升——会导致参数过大，网络崩溃解决方法：梯度修剪——观察梯度向量，若大于某个阈值，则放缩梯度向量，保证其不会过大二、GRU目的：使隐藏层更好地捕捉深层连接，改善

Sternstunden·2024-02-06 06:41

基于深度学习算法的轴承故障自主分类

1.要求轴承有3种故障：外圈故障，内圈故障，滚珠故障，外加正常的工作状态。如表1所示，结合轴承的3种直径（直径1,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类：表1轴承故障类别外圈故障内圈故障滚珠故障正常直径11230直径2456直径3789实验包含以下两个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本

deleteeee·2024-02-06 06:08

NER

基操：超详细保姆级讲解&提供代码：基于深度学习的命名实体识别与关系抽取值得一看的命名实体识别的总结：中文命名实体识别总结师兄给的教程：GithubChineseNER针对教程讲解的文章：用深度学习做命名实体识别

zelda2333·2024-02-06 06:17

CleanMyMac X 4.14.7帮您安全清理Mac系统垃圾

huarongdao2021·2024-02-06 06:49

费曼学习法书摘2

第三，讲出一定的深度。要有深入的分

吴柳先生·2024-02-06 06:44

2018-06-26

，每天做5张（反思）3.睡觉：1:30-7:30，慢慢恢复11:00-6:00，期待过自律的生活A区，关键词:自信力、亲子、管理能力提升，减肥美丽，年轻十岁，每天面膜，皮肤变好晨起青蛙：团队管理学习+深度思考

敢比会重要·2024-02-06 05:03

元宇宙，互联网的掘墓人

孟永辉·2024-02-06 05:18

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