BP神经网络训练窗口详解第18页

绘本讲师训练营【29】16/21阅读原创《这是一本本》

27001苏淑芳图片发自App《这是一本书》从绘本馆借回来很久了，可是一直没有去看，今晚叫老二一起过来看，他还是不愿意看，哈哈，他正沉浸在孙悟空当中！那只能我自己看，这本蛮有讽刺意义，一只超级爱看书的猴子与一只整天只拿着电子产品的驴子，两个人之间的对话，非常简洁。驴子根本不知道书是什么，以为书可以滚屏、可以写博客、有鼠标、能发短信、玩微博、无线上网，哈哈，我们的猴子只是淡淡回答它“这是一本书”！于

sousoufa·2024-09-09 19:52

深度学习思考

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

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

小丁的ScalersTalk第五轮新概念朗读持续力训练Day125-20200224

1.练习材料Lesson21DanielMendozaBoxingmatcheswereverypopularinEnglandtwohundredyearsago.Inthosedays,boxersfoughtwithbarefistsforprizemoney.Becauseofthis,theywereknownas'prizefighters'.However,boxingwasvery

丁丁水天·2024-09-09 19:40

深入解析：23种软件设计模式详解及其分类（创建型、结构型、行为型）附代码示例DEMO

目录引言一、创建型模式1.简单工厂模式（SimpleFactoryPattern）2.抽象工厂模式（AbstractFactoryPattern）3.单例模式（SingletonPattern）4.建造者模式（BuilderPattern）5.原型模式（PrototypePattern）二、结构型模式1.适配器模式（AdapterPattern）2.桥接模式（BridgePattern）3.装饰器

J^T·2024-09-09 19:02

python自动安装windows软件_python模块 - pywinauto(windows自动化安装软件)

GUI窗口查询工具spy++litepywinauto模块原理:https://www.cnblogs.com/testlife007/p/4710599.htmlpywhinayto常用功能http:

weixin_39837105·2024-09-09 19:00

Proto3：File Location - 文件位置

Prefernottoput.protofilesinthesamedirectoryasotherlanguagesources.Considercreatingasubpackageprotofor.protofiles

Upping8·2024-09-09 18:35

一旦开始，就不要停下来，怕就怕，你明明不甘于平庸，又不去行动，不肯改变

参加了长投的小白训练营之后,发现关于理财的思维开始转变了,而且自己的行动力也随着小白营的进行而提高,以前自己都不相信自己可以每天早上晨读打卡,每天晚上爬楼看完记录,不管再忙我都坚持爬楼看完,这是从来没有过的事情

咸鱼毒舌煲·2024-09-09 18:54

如何从0开始搭建一个大语言模型并进一步训练微调?

生成式AI技术已成为产业升级的新晋引擎，加速推动数字经济高速发展，开发者则需要快速掌握生成式AI技能，并熟练掌握领先的工具平台，在竞争激烈的技术变革时代脱颖而出，实现“技术躺赢”。知识增强类大语言模型作为生成式AI技术的代表，也是最早进入我们工作和生活的落地场景，随着国内外各个大语言基础模型的快速更新迭代，我们生活中都或多或少在接触着大语言模型，如你手机的语音助手，或者国内热门生成式AI工具，都是

高校俱乐部·2024-09-09 18:26

Java 创建型设计模式详解

Java创建型设计模式详解在软件开发中，设计模式是解决特定问题的通用解决方案。设计模式并不依赖于编程语言，但它们在Java等面向对象的语言中非常有用。

li.wz·2024-09-09 17:19

【设计模式】第四章：原型模式详解及应用案例

Bummon.·2024-09-09 17:49

3.创建型设计模式详解：生成器模式与原型模式的深度解析

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

胡耀超·2024-09-09 17:47

【Python】set() 函数详解：集合运算、查找、去重（附代码示例）

set函数介绍在Python中，集合（Set）是一种无序且元素唯一的数据结构。集合中的元素不能重复，即每个元素在集合中只能出现一次。集合是一种高效的查找结构。Python中的集合（set）通常是通过哈希表实现的。哈希表是一种数据结构，它使用哈希函数将键映射到存储桶（buckets）中，以便在常数时间复杂度内执行插入、删除和查找操作。换言之，无论集合中有多少个元素，查找某个元素所需的时间都是固定的，

Avasla·2024-09-09 17:16

Node.js入门与生态全解析：包管理与构建工具详解

Node.js入门与生态全解析：包管理与构建工具详解目录包管理使用npm和yarn：项目依赖管理的利器创建和发布npm包：实现模块化与共享⚙️构建工具使用Webpack和Babel：高效打包与代码转换配置构建流程

Switch616·2024-09-09 17:46

C++11多线程、进程详解（1）

进程线程进程：正在进行的可执行程序线程：进程中的执行路线关系：一个进程必然包含一个主线程，同一个进程中所有的线程共享内存。生成一个进程时其主线程自动从main()函数开始运行，当主线程从main()函数返回时，则整个进程执行完毕。分线程也需要从一个函数开始运行，此函数运行完毕时分线程执行完毕。并发方法：多进程并发与多进程并发。C++11中的thread库#include#includeusingn

大大大冯小小·2024-09-09 17:16

晨间日记2021-10-19

日程复盘：1、金句卡片1小时，心态训练营作业1小时，规划整理接近2小时，财务整理1.5小时。2、朋友圈和视觉元素未做，未做阅读和输出。原因分析：1、多做了规划和财务整理。

俩小羊·2024-09-09 17:04

【三】分布式训练---单机多卡与多机多卡组网（飞桨paddle2.0+）更加推荐spawn方式！

1.单机多卡启动并行训练飞桨2.0增加paddle.distributed.spawn函数来启动单机多卡训练，同时原有的paddle.distributed.launch的方式依然保留。

汀、人工智能·2024-09-09 16:14

垂类大模型：领域专家参与的重要性

随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

C++ 友元函数与友元类详解

文章目录1.简介2.友元函数2.1定义与用法2.2代码示例3.友元类3.1定义与用法3.2代码示例4.注意事项5.总结因为一些企业的测评中多次出现了与友元相关的题目，所以写这篇文章介绍一下友元。1.简介在C++中，类通过封装（Encapsulation）来保护其内部数据，只有类的成员函数才能访问其私有成员。然而，在某些情况下，我们可能希望让某些特定函数或类能够访问另一个类的私有或保护成员，这时就需

小朱在敲代码·2024-09-09 15:38

【代码随想录训练营第42期 Day53打卡 - 图论Part4 - 卡码网 110. 字符串接龙 105. 有向图的完全可达性

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遍历所有路径，每条路径都是一条路走到底，用于解决需要处理所有位置的情况；广度优先搜索BFS遍历最近相邻路径（常用邻接图，邻接表实现），用于用于求得最短路径，最小次数等。今天打卡题目个人感觉挺难，事

逝去的秋风·2024-09-09 15:07

【代码随想录训练营第42期续Day52打卡 - 图论Part3 - 卡码网 103. 水流问题 104. 建造最大岛屿

目录一、做题心得二、题目与题解题目一：卡码网103.水流问题题目链接题解：DFS题目二：卡码网104.建造最大岛屿题目链接题解：DFS三、小结一、做题心得也是成功补上昨天的打卡了。这里继续图论章节，还是选择使用DFS来解决这类搜索问题（单纯因为我更熟悉DFS一点），今天补卡的是水流问题和岛屿问题。个人感觉这一章节题对于刚入门图论还是挺有难度的，我们需要搞清楚DFS函数的作用，以及具体的代码书写，然

逝去的秋风·2024-09-09 15:37

【详解之OpenCV中的findHomography()函数和 cv2.warpPerspective()函数】

文章目录cv2.findHomography()函数介绍:函数原型参数说明返回值使用示例解释cv2.warpPerspective()函数介绍函数定义参数详解示例代码cv2.findHomography

01_6·2024-09-09 15:06

目标检测-YOLOv1

它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。

wydxry·2024-09-09 15:06

图论篇--代码随想录算法训练营第五十一天打卡| 99. 岛屿数量（深搜版），99. 岛屿数量（广搜版），100. 岛屿的最大面积

99.岛屿数量（深搜版）题目链接：99.岛屿数量题目描述：给定一个由1（陆地）和0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。解题思路：1、每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。2、遇到一个没有遍历过的节点陆地，计数器就加一，然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都标记上。在遇到标记过的陆地节点和

热爱编程的OP·2024-09-09 15:06

C++：多进程、多线程

文章目录C++中的多进程与多线程详解一、前言二、多进程1.定义2.用法3.特点三、多线程1.定义2.用法3.特点四、多进程与多线程的相同点五、多进程与多线程的不同点六、示例：多线程与多进程对比1.多进程示例

小朱在敲代码·2024-09-09 15:35

神经网络专业硕士就业,神经科学专业就业方向

想问一下学神经网络的研究生毕业的工作就业方向是哪些类！！同声传译:同声传译员被称为“21世纪第一大紧缺人才”。“同传的薪金是按照小时和分钟来算的,现在的价码是每小时4000元到8000元。”

小浣熊的技术·2024-09-09 15:05

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下：1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前，需要对文本进行适当的预处理。

大多_C·2024-09-09 15:05

揭秘GLM-130B爆火秘诀：颠覆性自回归填空和二维位置编码的训练黑科技

GLM（通用语言模型）的训练过程确实复杂，尤其是涉及到其独特的预训练目标和架构调整。让我来详细解释一下GLM的训练过程。

大多_C·2024-09-09 15:34

代码随想录算法训练营 Day5 | Hot100 | 53.最大子数组和 56.合并区间 189.轮转数组 238.除自身以外数组的乘积

Day5休息，看看hot100类DP或者前缀和问题53.MaximumSubarrayclassSolution{public:intmaxSubArray(vector&nums){if(nums.size()==1)returnnums[0];intcurrSum=0;intans=nums[0];for(inti=0;i&v1,vector&v2){returnv1[0]>merged;ve

火烧沙发土豆·2024-09-09 15:02

大家对人工智能的发展怎么看？

并且通过越多的数据和越长的训练，智能性会越来越高。那么这种智能怎么来评价其可用性，包括怎么训练，怎么集成，怎么选择呢？人工智能的基础在这个点上，我们谈一下要做到人工智能需要的几个必备条件。

川哥说运营·2024-09-09 14:01

国画教程，一练就会画写意荷花

画好荷花，并不是难事，历代大画家如徐渭、八大山人、吴昌硕、齐白石等为我们提供了很多学习范例，只要注意临摹、研究前人的优秀画作，吸收他们的长处，经常到生活中观察体会、掌握荷花的生长规律，循序渐进，多作训练

3dc1bee873d2·2024-09-09 14:28

Android的logcat日志详解

Androidlog系统logcat介绍logcat是android中的一个命令行工具，可以用于得到程序的log信息。下面介绍adblogcat中的详细参数命令以及如何才能高效的打印日志，或把日志保存到我们指定的位置。可以输入adblogcat--help，查看一下一些简单的数据格式：adblogcat--help输出结果：Usage:logcat[options][filterspecs]Gen

明天就是Friday·2024-09-09 14:57

记忆力培训与记忆课

也就是说，要训练好记忆力，就要把见到的陌生的信息联想成自己脑子里熟悉的信息，通过夸张之类的方法，把信息在脑子里刻下印记，因为我们的大脑对新奇的事物总会印象深刻。今天不写书评，因为我

乌卓·2024-09-09 14:12

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

大多_C·2024-09-09 14:55

【神经网络系列（高级）】神经网络Grokking现象的电路效率公式——揭秘学习飞跃的秘密【通俗理解】

【通俗理解】神经网络Grokking现象的电路效率公式论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.02390参考链接：[1]https://x.com/VikrantVarma_/status

神经美学_茂森·2024-09-09 14:54

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

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。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

学习之道

关键词：间隔重复，训练，深层组块要点：记忆过程本身就锻炼了创造力。训练，尤其是对学习材料中最困难的部分刻意训练，这样才能让那些拥有普通智力的人有机会上升到“天赋异禀”的境界。

爱丽丝成长日记·2024-09-09 13:58

深度学习回归任务训练代码模版

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

槐月初叁·2024-09-09 13:17

翻转师培训

这两天进行封闭式的训练，学习了翻转师的培训。润泽老师从开场游戏，坡道的引入，重要知识点，结尾，几个方面详细介绍了，如何设计反转课堂。每一个环节都讲的非常的细致，并且让我们沉浸式的体验了老师的翻转课堂。

艳芬日记·2024-09-09 12:10

自我训练 | 行知录

人的成长，需要经人经事，更需要刻意的自我训练。比如，持续的锻炼。每天跑步，或者每周跑若干次，3个月下来身体就会有明显的正反馈。

荣庭de日拱一卒·2024-09-09 12:38

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

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

2401_84003733·2024-09-09 12:42

K8S（Kubernetes）开源的容器编排平台安装步骤详解

K8S（Kubernetes）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。以下是K8S容器编排平台的安装步骤、使用方式及特点的概述：安装步骤：安装Docker：K8S需要基于Docker来运行容器化应用程序。首先要在所有节点上安装Docker引擎。安装KubernetesMaster：在集群中选择一台主机作为Master节点，安装K8S的控制平面组件，如APIServer、

爱摄影的程序猿·2024-09-09 12:11

【人工智能】大话什么是神经网络

直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方法都是假智能呢？因

路上阳光·2024-09-09 11:43

Folium：Python地图可视化库使用详解

{row['Description']}",icon=folium.Icon(color='red',icon='info-sign')).add_to(marker_cluster)#添加多边形folium.Polygon(locations=[[39.9,116.4],[39.95,116.45],[40.0,116.4],[39.9,116.4]],color='blue',fill=Tru

零度°·2024-09-09 11:36

腾讯地图SDK Android版开发 10 InfoWindow

腾讯地图SDKAndroid版开发10InfoWindow前言介绍默认风格自定义样式实现方式交互操作播放信息窗口的动画开启多窗口模式相关类和接口默认样式MarkerOptions类Marker类TencentMap

程序喵D·2024-09-09 10:33

Python中的matplotlib库安装教程：多种方法详解

在数据可视化的世界里，matplotlib是一个非常重要的工具库。它提供了一整套绘图功能，帮助我们将数据可视化为图表。无论你是数据科学家、工程师，还是只是在数据处理领域有所涉猎，掌握matplotlib的安装方法都能让你的工作更加高效。本文将详细介绍几种在Python中安装matplotlib的方法。方法一：使用pip安装pip是Python包管理工具，使用它安装matplotlib非常简单。以下

代码前哨站·2024-09-09 10:01

mongodb 在 Windows 环境下迁移数据库的问题

首先下载命令行工具：DownloadMongoDBCommandLineDatabaseTools|MongoDBWindows安装后，使用管理员身份打开cmd命令窗口，导航到安装目录的bin目录下，如果是默

Eagsen CEO·2024-09-09 10:31

mysql所支持的比较运算符_Mysql 比较运算符详解

熟悉了最简单的算术运算符，再来看一下比较运算符。当使用SELECT语句进行查询时，MySQL允许用户对表达式的左边操作数和右边操作数进行比较，比较结果为真，则返回1，为假则返回0，比较结果不确定则返回NULL。表4-2列出了MySQL5.0支持的各种比较运算符。比较运算符可以用于比较数字、字符串和表达式。数字作为浮点数比较，而字符串以不区分大小写的方式进行比较。下面通过实例来学习各种比较运算符的使

weixin_39799646·2024-09-09 09:58

pyinstaller 打包问题：Python library not found: libpython3.8.so.1.0, libpython3.8mu.so.1.0.

在centos下把python编译为可执行文件，出现以下错误:Pythonlibrarynotfound:libpython3.8.so.1.0,libpython3.8mu.so.1.0.解决办法：.

snyl0926·2024-09-09 09:27

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