J2EE学习实践

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch四、BackPropagation（反向传播）1线性模型叠加的神经网络2反向传播3在PyTorch中进行前馈和反馈的运算五、PyTorch实现线性回归一、overview1机器学习想写一点，但
蛋黄液·2023-01-03 11:58

Apollo开放平台8.0发布：多维升级“为开发者而生”

多维升级“为开发者而生”Apollo开放平台迎来8.0版本，百度自动驾驶开放平台迈向易用性时代百度ApolloEDU计划进展公布：已覆盖自动驾驶技术人才33.5万、700多所院校ApolloStudio学习实践社区上线
是Dream呀·2023-01-01 13:14

SpringBoot与Spring的对比

一、原有Spring优缺点分析1.Spring的优点分析Spring是Java企业版（JavaEnterpriseEdition，JEE，也称J2EE）的轻量级代替品。
宋文轩·2022-12-31 14:42

机器学习-SVM-SMO与SGD求解(附鸢尾花数据集实战，含代码）

代码SMO部分参考书籍为《机器学习实践》原理的整体认知：首先，我们认识到SVM其实就是求一个最优（超）平面的过程，说svm有三宝，间隔，对偶，核技巧间隔就是说要求得的平面距离所有点间隔最大，这是一个最优化问题
龙今天超越了自己·2022-12-31 12:19

吴恩达视频－第一门课第2周2.11节－向量化(Vectorization)

2.11向量化(Vectorization)向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术，在深度学习安全领域、深度学习实践中，你会经常发现自己训练大数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以你的代码运行速度非常重要
越努力越幸运@·2022-12-31 10:45

Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解？

在进行多分类时，时常看到Softmax分类函数，理论基础可看文章PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器。
双木的木·2022-12-31 10:32

正则化技术

参考：《Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap11《卷积神经网络——深度学习实践手册(20
hey-yahei·2022-12-31 07:17

【深度学习实践】从零开始的炼丹生活11—— GAN的综述（2020.3）

往期回顾：08——卷积网络09——循环神经网络10——GAN的基本概念上一节我们学习了GAN的基本概念,这一节我们将过去几年的GAN经典算法思想都介绍一下。一、GAN的数学解释上一节我们学习了GAN的基本算法，现在让我们看看GAN背后的数学思想。生成器生成器实际上产生了一个生成数据分布PG(x)P_G(x)PG(x)。它的目标就是使得PG(x)P_G(x)PG(x)与Pdata(x)P_{data
wby1905·2022-12-30 10:46

PyTorch深度学习实践 Lecture04 反向传播

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode视频链接：Lecture04Back_Propagation文档资料：//Hereisthelink:课件链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw提取码：
Horizon Max·2022-12-30 03:14

PyTorch深度学习实践（一）线性模型Linear Model作业

PyTorch深度学习实践（一）线性模型LinearModel作业前言视频教程：B站河北工业大学——刘二大人的【PyTorch深度学习实践】网址：https://www.bilibili.com/video
CV散文集·2022-12-30 03:43

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）P10讲 (CNN卷积神经网络基础篇)

1.全连接网络指的是网络里面用的都是线性层，如果一个网络全都由线性层串行连接起来，就叫做全连接网络在线性层里面输入和每一个输出值之间都存在权重，即每一个输入节点都要参与到下一层输出节点的计算上，这样的线性层也叫全连接层FullyConnected说到全连接层，大家马上就能反应到，CNN的最后一层大多是全连接层，全连接层可以实现最终的分类。那么为什么要叫全连接层呢？全连接层有什么特点呢？假设全连接层
努力学习的朱朱·2022-12-30 03:38

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）P5讲（用Pytorch实现线性回归）

用Pytorch实现线性回归:1.准备数据集2.设计模型(计算y_pred)3.构造损失函数和优化器4.训练周期（前馈、反馈、更新）1.准备数据集x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])其中x、y分别是3*1的矩阵2.设计模型(计算y_pred)我们的模型类应该从nn.Modul
努力学习的朱朱·2022-12-30 03:08

《PyTorch深度学习实践》Lecture_05 用Pytorch实现线性回归 Linear Regression with PyTorch

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_05重点回顾+代码复现Lecture_05用Pytorch实现线性回归LinearRegressionwithPyTorch一、重点回顾用
　木夕敢敢·2022-12-30 03:36

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之Linear Regression with PyTorch-代码理解与实现(4/9)

开篇几句题外话：代码对我还是不简单，还是要花时间。我反应不过来变量之间的关系，没办法很快的想清楚这个过程。Lecture05——LinearRegressionWithPyTorch利用PyTorch实现线性回归模型说在前面：这部分内容有不少更新指出：（1）构建数据集用到了torch中的Tensor；（2）通过创建python中的线性模型类，并实例化它，来构建模型；（3）损失函数通过torch.n
nemo_0410·2022-12-30 03:05

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之 BackPropagation-代码理解与实现(3/9)

开篇几句题外话：10月份再回头看这段内容，把所有不懂得全都看懂了：grad和data，是一个pytorch当中的Tensor类型的元素的两个属性Attribute，其中data是数值了，而grad仍然是Tensor类型，如果想获得数据的grad的数值，那么，必须要这样：loss.grad.data；当使用了l=loss（x，y），那么，就是构建了从x到y的计算图模型；而再用l.backward()
nemo_0410·2022-12-30 03:34

Pytorch深度学习实践——线性模型

在看刘二大人的Pytorch教程，写个笔记记录一下，如果有什么问题欢迎一起探讨呀传送门：刘二大人的Pytorch深度学习实践线性模型首先是线性模型的定义：给定由d个属性描述对的示例x=(x_{1};x_
Hz_xi·2022-12-30 03:31

B站-刘老师-PyTorch深度学习实践-线性模型作业-学习笔记（1）

视频如下：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3
__Lambda·2022-12-30 02:57

B站-刘老师-PyTorch深度学习实践-用pytorch实现线性回归课后作业-学习笔记（4）

视频如下：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili部分代码如下:importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#构建数据集（线性方程：2.763
__Lambda·2022-12-30 02:57

Pytorch深度学习实践2-线性模型

本笔记来源于b站刘二大人：《PyTorch深度学习实践》2.线性模型一、代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]
EvenHO·2022-12-30 02:18

校园二手商品交易平台的设计与实现（J2EE）

目录摘要IAbstractII目录III1绪论11.1课题研究背景及意义11.2本课题主要工作12系统相关技术32.1J2EE技术32.2MVC模式42.3B/S结构42.4数据库技术43系统需求分析63.1
biyezuopin·2022-12-29 14:59

《PyTorch深度学习实践》学习笔记：处理多维特征的输入

文章目录一、多维特征计算二、处理糖尿病数据集分类三、完整代码一、多维特征计算pytorch提供的sigmoid函数是一种向量函数。也就是说torch.exp([x1x2x3])=[e^x1e^x2e^x3]采用Mini-Batch的形式可以将方程运算转换矩阵的运算。转化的原因是向量化的运算可以利用计算机GPU/CPU的并行运算的能力来提高整个运算的速度。如果使用for循环来写这种运算，计算是相当慢
lizhuangabby·2022-12-29 03:57

强化学习之AC、A2C和A3C

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading
微笑小星·2022-12-28 23:57

视频教程-基于Servlet+JDBC+Bootstrap+MySQL+AJAX权限管理系统实战教程-Java

熟练掌握J2EE平台开发技能，包括CoreJava、Servlet、SSH、JSP、EJB、JNDI、JDBC、JTS等技术刘英杰¥501.00立即订阅扫码下载「C
weixin_28996193·2022-12-28 18:18

java和php优缺点_php和java的优缺点是什么？

JAVA的优劣势及前景JAVA可以说是最热门的的编程语言，对于很多高级语言来说，JAVA都是基础;另外一个，JAVA是跨平台的，有多个方面的应用，如Android、Swing、J2EE、J2ME等。
王骁Albert·2022-12-28 02:47

Pytorch深度学习实践 第四讲 反向传播

确定输入和隐层矩阵→得到权重w矩阵。ForwardandBackward:线性模型的计算图，正向和反向过程：关于Tensor:存数据，包含标量、向量、矩阵等。示例代码：（代码是在构建计算图，要有这种思维。）importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#tensor中包含data(w)和grad(loss对w求导)w=torch.Tensor
啥都不会的研究生←_←·2022-12-27 18:54

PyTorch深度学习实践--P4BP算法反向传播

2021.10.20BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行.线性模型y=w*x机器学习中最重要的是让损失函数最小，求损失函数对于w的导数来更新权重pytorch中，tensor是用来存数据的，可以存标量、向量、矩阵、高阶tensortensor中包含data和grad，分别保存权重值和损失函数对权重的导
m0_60673782·2022-12-27 18:54

代码管理工具——SVN

（了解一下SVN）SVN（Subversion）是近年来崛起的版本管理工具，在当前的开源项目里(J2EE)，几乎95%以上的项目都用到了SVN。Subversion项目的初衷是为了替换当年开源社区最
.十六分的音符.·2022-12-27 08:06

Fastjson 1.2.24 反序列化导致任意命令执行漏洞

Fastjson1.2.24反序列化前言0x00漏洞原理0x01影响版本0x02环境搭建0x03漏洞复现前言JNDIJNDI是Java命名与目录接口（JavaNamingandDirectoryInterface），在J2EE
TheK403·2022-12-27 07:33

【PyTorch】深度学习实践之 CNN基础篇——卷积神经网络跑Minst数据集

本文目录1.全连接神经网络与卷积神经网络2.图像的本质3.卷积运算3.1单通道卷积运算3.2三通道卷积运算3.3卷积层其他的权重4.池化运算（下采样）5.实现简单的卷积神经网络实现代码：使用gpu跑模型结果：课后练习：实现更复杂的CNN实现代码：结果：学习资料系列文章索引1.全连接神经网络与卷积神经网络之前学习的网络为全连接神经网络，一层一层的全部连接，也就是前一层的每一个节点都会和后面一层的所有
zoetu·2022-12-26 12:27

GAMES104实录 | 引擎架构分层（下） part2

为配合学习实践，课程组在GitHub上开源了小引擎Piccolo，上线1个月即获得了2900+star,累计下载量已超过20000+。以
GAMES104·2022-12-26 08:17

Pytorch实现线性回归——Pytorch学习笔记一

Pytorch实现线性回归本文所记录的内容是观看B站刘二大人的相关pytorch教学视频所做的笔记视频链接：Pytorch深度学习实践一、Python知识点1.类的继承类做继承时，在初始化时需要这样操作
Er_Bai·2022-12-25 09:19

Pytorch实现多分类问题——Pytorch学习笔记二

本文所记录的内容是观看B站刘二大人的相关pytorch教学视频所做的笔记视频链接：Pytorch深度学习实践目录一、多分类问题1.softmax()2.NNLLoss()函数——不建议使用3.CrosssEntropyLoss
Er_Bai·2022-12-25 09:49

pytorch深度学习实践-多维特征输入0106

目录1、多维特征的输入实践-糖尿病数据预测2、torch.nn.BCELoss相关参数含义3、更换激活函数对比效果1、多维特征的输入实践-糖尿病数据预测importnumpyasnpimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplt#preparedatasetxy=np.loadtxt('diabetes.csv',delimiter=',',dtype=np.flo
cq-lc·2022-12-25 03:58

Pytorch学习笔记(一)

学习资料：Pytorch中文手册：参见PyTorch中文手册Pytorch深度学习实践：参见《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili知识点1：Pytorch基础—自动求导—backward
白首作舟·2022-12-24 15:49

《J2EE开发技术》教学上机实验报告

《J2EE开发技术》教学上机实验报告实验题目：文件上传和下载实验目的和要求：1.熟悉SpringMVC中文件上传的实现步骤2.掌握文件上传案例的编写3.掌握中英文名称文件下载程序的编写实验过程：1．在Eclipse
司沐夜枫·2022-12-24 10:13

强化学习实践三 ：编写通用的格子世界环境类

gym里内置了许多好玩经典的环境用于训练一个更加智能的个体，不过这些环境类绝大多数不能用来实践前五讲的视频内容，主要是由于这些环境类的观测空间的某个维度是连续变量而不是离散变量，这是前五讲内容还未涉及到的知识。为了配合解释DavidSilver视频公开课提到的一些示例，参考了gym的思想设计了一个通用的格子世界环境类，该环境类的观测空间是一维离散变量，可以很好地模拟其公开课中提到的：简单格子、有风
xyk_hust·2022-12-23 14:09

分布式强化学习（Distributed RL）入门

参考视频：周博磊强化学习纲要阅读本文需要强化学习基础，可以阅读我以前的文章：强化学习纲要（周博磊课程）、强化学习实践教学分布式系统一般情况下我们做的论文课题都是小规模的，使用的都是一个相对较小的数据库，
微笑小星·2022-12-23 13:38

springboot快速搭建入门---yml配置文件

一、SpringBoot入门1、SpringBoot简介简化Spring应用开发的一个框架；整个Spring技术栈的一个大整合；J2EE开发的一站式解决方案；2、微服务2014，martinfowler
北海怪兽Monster·2022-12-23 09:00

【机器学习】在机器学习中处理大量数据！

牧小熊，华中农业大学，Datawhale成员知乎｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005之前系统梳理过大数据概念和基础知识（可点击），本文基于PySpark在机器学习实践中的用法
风度78·2022-12-22 14:24

NO.61——100天机器学习实践第四天：python求解逻辑回归模型

其中，i是第几个样本，j是第几个特征其中，alpha是步长（学习率），后边是方向TheData我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估
one named slash·2022-12-22 13:43

NO.62——100天机器学习实践第五天：用逻辑回归模型分析信用卡欺诈案例

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinline#分类计数count_classes=pd.value_counts(data['Class'],sort=True).sort_index()count_classes.plot(kind='bar')plt.title("Fraudclassh
one named slash·2022-12-22 13:43

FATE联邦学习笔记（一）

单机版教程参考：横向联邦学习实践集群版教程参考：使用FATE进行图片识别的深度神经网络联邦学习实际使用中提出了这样一个问题：在案例中，mnist数据集是随机划分的，即每一个数据集内同时存在0~9全部标签
Doodlera·2022-12-22 06:22

Java各类技术栈 架构图汇总（全网最全）

技术架构7.JMX技术架构8.Spring架构9.Hibernate架构10.ibatis架构11.Struts2架构12.Struts1架构13.JBPM14.EJB技术架构15.Portal16.J2EE17
程序员大咖·2022-12-21 20:18

《PyTorch深度学习实践》自学记录 第五讲 用Pytorch实现线性回归

B站刘二大人，传送门用PyTorch实现线性回归参考错错莫课代表的PyTorch*深度学习实践第5讲*笔记：源代码如下（加入了可视化）：importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt
Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

《PyTorch深度学习实践》自学记录 第六讲 逻辑斯蒂回归

B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归参考错错莫课代表的PyTorch*深度学习实践第6讲*https://blog.csdn.net/bit452/article/details
Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

《PyTorch深度学习实践》自学记录 第七讲 处理多维特征的输入

B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?
Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:33

《PyTorch深度学习实践》自学记录 第八讲 加载数据集

B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——加载数据集https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?
Mr.Steel Penny·2022-12-21 14:21

PyTorch 深度学习实践 第九讲 ---多分类问题

Demo9:多分类问题来源：B站刘二大人说明：softmax的输入不需要做非线性变换。也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用：1.如果在进行softmax前的input有负数，通过指数变换，得到正数。2.所有类的概率求和为1。y的标签编码方式是one-hot编码：只有一位是1，其他位为0。(算法的输入仍为原始标签，只是经过算法后变成one-hot编码)多分类
Vinsada·2022-12-21 09:47

PyTorch深度学习实践L5——用Pytorch实现线性回归

1、Module实现了魔法函数__call__()，call()里面有一条语句是要调用forward()。因此新写的类中需要重写forward()覆盖掉父类中的forward()2、call函数的另一个作用是可以直接在对象后面加()，例如实例化的model对象，和实例化的linear对象3、本算法的forward体现是通过以下语句实现的：y_pred=model(x_data)由于魔法函数call
小LATA·2022-12-21 07:10

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之Logistics Regression-代码理解与实现(5/9)

开篇几句题外话：这里的原理还是要静下心来理解透，理解透了才能用的出来。拼写不能出错，这么低级的错误，卡住了两天。step的拼写。Lecture06——LogisticsRegression逻辑回归模型说在前面：虽然这叫回归模型，但是它分两种：能用于回归，也能用于分类；本节是讲的二分类，背景是：学习多少小时能够考试通过；训练好模型以后，直接用来预测，4小时的学习，能够通过的概率是多大？详细过程（本节
nemo_0410·2022-12-20 13:48
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