J2EE学习实践

PyTorch深度学习实践学习笔记（1）

PyTorch深度学习实践学习笔记（1）——b站刘二大人机器学习的过程：从数据集中把算法找出来1）找出模型；2）拿数据做训练；3）验证模型。
一只小白！·2022-11-22 14:39

机器学习实践：鸢尾花分类-4

机器学习实践：鸢尾花分类1、实验描述决策树是机器学习中一种简单而又经典的算法。
奔腾游子·2022-11-22 13:37

【PyTorch深度学习实践】学习笔记 第九节 实践篇 手写数字图像多分类

课程链接PyTorch深度学习实践第九节课程。gogogo~！原理介绍在前面第六讲时，介绍过了可以将逻辑回归看做是仅含有一层神经元的单层的神经网络。
咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-11-22 08:50

PyTorch深度学习实践（九）多分类问题-MNIST数据集

多分类问题用SoftMax分类器要求输出的分类概率都大于0且总和为1把输出经过sigmoid运算就可以上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分）所以在使用交叉熵损失的时候，神经网络的最后一层是不要做激活的，因为把它做成分布的激活是包含在交叉熵损失里面的，最后一层不要做非线性变换，直接交给交叉熵损失如上图，做交叉熵损失时要求y是一个长整型的张量，构造时直接用cr
此生辽阔·2022-11-22 08:43

Apache ofbiz RMI远程代码执行漏洞复现(CVE-2021-26295)

OFBiz介绍OFBiz是一个非常著名的电子商务平台，是一个非常著名的开源项目，提供了创建基于最新J2EE/XML规范和技术标准，构建大中型企业级、跨平台、跨数据库、跨应用服务器的多层、分布式电子商务类
夏了茶糜·2022-11-22 07:18

PyTorch深度学习实践05——用PyTorch实现线性回归

整体流程：准备数据集使用Class构造模型（目的是计算y_hat）构造loss和优化器设置训练周期（一个训练周期=forward+backward+update）；forward目的是计算loss，backward目的是计算梯度grad，update的目的是更新权重w概念：PyTorch的AffineModel（仿射模型）在PyTorch中也叫linearunit（线性单元）使用PyTorch构造
UnFledged·2022-11-21 19:00

Pytorch深度学习（三）：使用Pytorch实现线性回归

Pytorch深度学习（三）：使用Pytorch实现线性回归参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集本文浅学Pytorch用法，并实现线性回归，
Yuriy_Xiong·2022-11-21 19:57

PCA实现降维的过程

PCA在数据挖掘和机器学习实践中的应
Brice Loskie·2022-11-21 18:23

在计算机视觉方向如何快速提升自己?

如周志华老师的《机器学习》、李航老师的《统计学习方法》、《机器学习实践》、吴恩达老师的cs229、李宏毅老师的机器学习视频（B站就有
小白学视觉·2022-11-21 16:24

刘老师的《Pytorch深度学习实践》 第十二讲：循环神经网络（基础篇） 代码

循环神经网络适用于具有序列链接的输入的数据：金融、股市、自然语言处理importtorchbatch_size=1seq_len=3input_size=4hidden_size=2cell=torch.nn.RNNCell(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size)dataset=torch.randn(seq_len,batch_size,in
我的宠物不是小马·2022-11-21 16:39

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第十一将：卷积神经网络（高级篇） 代码

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimbatch_size=64transform=
我的宠物不是小马·2022-11-21 16:09

刘老师的《Pytorch深度学习实践》 第十三讲：循环神经网络（高级篇） 代码

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimporttransformsf
我的宠物不是小马·2022-11-21 16:08

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第七讲：处理多维特征的输入 代码

importnumpyasnpimporttorchxy=np.loadtxt('diabetes.csv',delimiter=',',dtype=np.float32)x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])classModel(torch.nn.Module):def__init__(self)
我的宠物不是小马·2022-11-21 16:08

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第八讲：加载数据集 代码

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoader#DataLoader需要获取DataSet提供的索引[i]和lenclassDiabetesDataset(Dataset):def__init__(self,filepath):xy=np.loadtxt(
我的宠物不是小马·2022-11-21 16:08

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第九讲：多分类问题 代码

importnumpyasnpy=np.array([1,0,0])z=np.array([0.2,0.1,-0.1])y_pred=np.exp(z)/np.exp(z).sum()loss=(-y*np.log(y_pred)).sum()print(loss)可转化为下面这种有CrossEntropyLoss模块的形式：importtorchy=torch.LongTensor([0])#长
我的宠物不是小马·2022-11-21 16:08

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降算法 代码

x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward(x):returnx*wdefcost(xs,ys):cost=0forx,yinzip(xs,ys):y_pred=forward(x)cost+=(y_pred-y)**2returncost/len(xs)defgradient(xs,ys):grad=0forx,yinzip(x
我的宠物不是小马·2022-11-21 16:38

机器学习实践（三）——决策树剪枝处理

在上次的实践中进行了决策树的构建，本次实践就在上次的基础上进行对决策树的剪枝处理。一、为什么决策树要进行剪枝处理？决策树的过拟合的风险很大，因为理论上来说可以将数据完全分的开，如果树足够大，每个叶子节点就剩下了一个数据。那么，这就会造成模型在训练集上的拟合效果很好，但是泛化能力很差，对新样本的适应能力不足。所以，对决策树进行剪枝，可以降低过拟合的风险。二、剪枝处理的基本放法进行剪枝处理最基本的方法
m0_63169186·2022-11-21 15:51

1、线性模型

b站视频教程推荐：《PyTorch深度学习实践》02.线性模型_哔哩哔哩_bilibili1、本科期间算法分类（1）穷举法（2）贪心（3）分治（4）动态规划机器学习和之前算法的区别在于：机器学习利用数据进行推理
碳水大炸弹·2022-11-21 14:30

30天数据分析与机器学习实践之Day16——Python文本数据分析：新闻分类任务

30天数据分析与机器学习实践之Day16——Python文本数据分析：新闻分类任务一、文本分析与关键词提取1.1文本数据1.2停用词1.语料中大量出现2.没啥大用3.留着过年嘛？
名功·2022-11-21 11:24

Anaconda3+PyTorch：安装并配置深度学习环境

本教程参考：B站UP小土堆，推荐有时间的同学去学习对深度学习感兴趣的同学，还推荐去看该教程，学习理论和实践：PyTorch深度学习实践1、安装Anaconda3去官网下载Anaconda。
乔木cc·2022-11-21 11:50

L1正则化和L2正则化讲解

L1正则化和L2正则化讲解  在机器学习实践过程中，训练模型的时候往往会出现过拟合现象，为了减小或者避免在训练中出现过拟合现象，通常在原始的损失函数之后附加上正则项，通常使用的正则项有两种：L1正则化和
Joker__Wa·2022-11-21 10:56

PyTorch 深度学习实践 第6讲 逻辑斯蒂回归

相较于之前只改了两个地方：y值加上sigmoid损失函数改为交叉熵importtorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])classLogisticRegressionModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(LogisticRegr
Grairain·2022-11-21 08:40

PyTorch 深度学习实践 第10讲

第10讲卷积神经网络(基础篇)源代码视频中截图：说明0、前一部分叫做FeatureExtraction，后一部分叫做classification1、每一个卷积核它的通道数量要求和输入通道是一样的。这种卷积核的总数有多少个和你输出通道的数量是一样的。2、卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不变，取决于是否padding。subsamp
追寻远方的人·2022-11-21 08:38

Pytorch 深度学习实践 第13讲

第13讲循环神经网络（高级篇）数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1bIKasCIDAaT-_EwB6hcAMQ提取码：4fij任务：使用RNN通过训练name数据集来预测name属于哪个country.RNN，LSTM，GRU都是循环神经网络。网络模型：最后只需要一个LinearLayer来得出整个name序列的预测结果。数据准备Name序列处理步骤：1.Name转成序列
追寻远方的人·2022-11-21 08:38

Pytorch 深度学习实践第12讲

九、循环神经网络（基础篇）课程链接：Pytorch深度学习实践——循环神经网络（基础篇）PS：由于本人的研究方向是语音识别（Seq2Seq），所以CNN这部分就先跳过了，后面如果有学习上的需要再回来补充
Jasonare·2022-11-21 08:06

Pytorch 深度学习实践第7讲

六、处理多维特征的输入课程链接：Pytorch深度学习实践——处理多维特征的输入1、MultipleDimensionLogisticRegressionModely^(i)=σ(∑n=1Nxn(i)∗
Jasonare·2022-11-21 08:05

PyTorch深度学习实践 第十三讲代码

#_*_coding:utf-8_*_##@Time:2022/7/2014:55#输入姓名输出属于哪个国家#dataset(name,languagescountry)#packageimportcsvimportgzipimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nn.utils.rnnimportpack_padded_sequencefromtorch.u
Chivalrousness·2022-11-21 08:34

Pytorch深度学习实践 第一讲

学习Bilibili刘二大人的《Pytorch深度学习实践》整理，从简单线性模型到神经网络模型搭建都有讲到，内容不是最基础但讲的清晰，也会帮助到研究生的学术科研，值得学习借鉴。
啥都不会的研究生←_←·2022-11-21 08:04

PyTorch 深度学习实践 第7讲

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1：当输入值是多维向量，且输出值不再是连续的实数，而是一个发生的概率时。
cycy_0918·2022-11-21 08:33

PyTorch 深度学习实践 第8讲

第8讲加载数据集源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——加载数据集说明：1、DataSet是抽象类，不能实例化对象，主要是用于构造我们的数据集2、DataLoader需要获取DataSet
错错莫·2022-11-21 08:03

《PyTorch深度学习实践》 第 12 讲

第11讲卷积神经网络（基础篇）B站刘二大人，传送门——Pytorch深度学习实践循环神经网络（基础篇）一.HowtouseRNNCell说明：1.RNNCell需要手动循环，循环seq_len次2.模型定义时的两个主要参数
Jacinth Qia·2022-11-21 08:00

Part2 深度学习实践 --- 1 AI框架使用(Pytorch)

1AI框架使用(Pytorch)本博客与代码已同步到github当中，欢迎各位读者为此项目提供宝贵的issue每小节都有对应的可执行notebook文件。1.1基本数据操作由于本人能力有限，不可能将所有Pytorch的操作都进行讲解。因此强烈建议读者遇到问题时候查阅Pytorch的官方文档和参与一些论坛社区的讨论。1.1.1安装对Pytorch的安装，这里也不做过多的展开介绍。可以来看沐神的视频来
爱笑的Gary哥·2022-11-21 02:48

【刘二大人 - PyTorch深度学习实践】学习随手记（一）

目录1.Overview1、HumanIntelligence2、MachineLearning3、Howtodeveloplearningsystem?4、TraditionalMachineLearningStrategy5、SVM挑战6、BriefHistoryofNeuralNetwork7、流行的深度学习框架2.LinearModel（线性模型）模型为y=w*x的代码：模型为y=w*x+
我愚蠢的_理想主义·2022-11-21 00:08

【深度学习实践】文本图片去水印

【声明：本文章仅讲解文本去水印技术实现方法，仅供学习交流，禁止侵权，从我做起】文本去水印的需求比较高，传统算法去水印的效果并不是非常nice，随着深度学习的快速发展，使用深度学习的方法解决文本图片去水印的任务能够获得不错的效果，示例如下：左图为带水印的三字经，右图为去水印后的结果文本去水印在线体验链接：在线文本去水印体验一、概述本文不会介绍具体的去水印算法实现流程，仅介绍大体的思路，供学习之用。去
嘟嘟太菜了·2022-11-21 00:59

【深度学习实践】基于深度学习的车牌识别（python，车牌检测+车牌识别）

车牌识别具有广泛的应用前景，基于传统方法的车牌识别效果一般比较差，随着计算机视觉技术的快速发展，深度学习的方法能够更好的完成车牌识别任务。本文提供了车牌识别方案的部署链接，您可以在网页上体验该模型的效果：车牌识别方案在线体验本文介绍了使用PaddleOCR完成车牌识别任务的方法，其检测效果如下图：原图如下：检测结果如下：目录一、概述二、使用1、数据集准备2、检测模型3、识别模型4、模型导出5、联合
嘟嘟太菜了·2022-11-21 00:16

Pytorch实战 | P6 好莱坞明星图片识别(深度学习实践pytorch)

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|第P6周：好莱坞明星识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制一、我的环境●语言环境：Python3.8●编译器：pycharm●深度学习环境：Pytorch●数据来源：链接:https://pan.baidu.com/s/1mYTaatLy8rj6gRvwGQOXgw提取码:sh4d二、主要代码实现1、main.py#-*-c
陈大麦 .·2022-11-20 22:11

Pytorch实战 | P3 天气图片识别(深度学习实践pytorch)

一、我的环境：●语言环境：Python3.8●编译器：pycharm●深度学习环境：Pytorch●数据来源：链接:https://pan.baidu.com/s/1SEfd8mvWt7BpzmWOeaIRkQ提取码:gdie二、主要代码实现1、main.py#-*-coding:utf-8-*-importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.utils.dataf
陈大麦 .·2022-11-20 22:41

Pytorch实战 | P7咖啡豆图片识别(深度学习实践pytorch)

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|第P7周：咖啡豆识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制一、我的环境●语言环境：Python3.8●编译器：pycharm●深度学习环境：Pytorch●数据来源：链接：https://pan.baidu.com/s/1gUO1eyMYxetvW0JV0r_j2g提取码：0a2j二、主要代码实现1、main.py#-*-cod
陈大麦 .·2022-11-20 22:41

Pytorch实战 | P2 彩色图片识别(深度学习实践pytorch)

一、我的环境：●语言环境：Python3.8●编译器：pycharm●深度学习环境：Pytorch二、主要代码实现1、main.pyimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnpfrommodelimport*fromtorchinfoimportsummary#一、数据准备#---1、设置GPU---importtorchvision
陈大麦 .·2022-11-20 22:11

Pytorch实战 | P1 实现mnist手写数字识别(深度学习实践pytorch)

一、数据准备与模型调用(Main.py)#---1、GPU设置---device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#---2、导入数据---#获取训练集train_ds=torchvision.datasets.MNIST('data',train=True,transform=torchvision.transfor
陈大麦 .·2022-11-20 22:10

基于MATLAB 2021b的机器学习、深度学习实践应用

近年来，随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机视觉和图像处理领域，各种颠覆性的成果应运而生。【专家】：郁磊副教授长期从事Python、Matlab机器学习及深度学习等研究工作，具备良好的数学及信号处理基础，熟悉如神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群优化算法，如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等，近些年一直
weixin_贾楠·2022-11-20 18:17

深度学习实践2--分类检测识别专场

深度学习实践2–分类检测识别专场时间：（5.12-5.22）线下展示要求：按自己情况配合完成，每组至少实现一个，选题目一最好再选一个其他尝试一下，并且两个人都能简单了解过程，可自选题目（展示就好）。
[山青花欲燃]·2022-11-20 17:48

机器学习全面知识点总结（小白入门！）

**目录机器学习的特点机器学习的研究对象机器学习的应用#大家好，这篇博文主要介绍机器学习相关的基本理论和部分应用，目的是帮助初学者对机器学习建立初步的认知框架，文章通俗易懂，以后博主还会根据具体的机器学习实践和部分模型模型应用更深入的帮助大家汇总相关知识
Steven迪文·2022-11-20 15:46

PyTorch 深度学习实践 第6讲

第6讲逻辑斯蒂回归源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明：1、逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)2、分布的差异：
错错莫·2022-11-20 12:18

【PyTorch】深度学习实践之RNN高级篇—实现分类

本文目录1.RNN分类器2.分类器实现准备数据准备模型双向RNN/LSTM/GRUforword过程名字转换tensor训练过程测试过程3.完整代码代码：结果：保存模型预测代码：课后练习：电影评论情感分析代码：结果：学习资料系列文章索引1.RNN分类器数据集：数据集里有人名和对应的国家，我们需要训练一个模型，输入一个新的名字，模型能预测出这个名字是基于哪种语言的（18种不同的语言，18分类）。在自
zoetu·2022-11-20 12:09

机器学习实践（一）——KNN近邻算法

一、什么是KNN算法？KNN（K-NearestNeighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法，因为它没有一般意义上的学习过程。它的工作原理是利用训
m0_63169186·2022-11-20 11:37

机器学习实践——决策树（ID3算法）

决策树数据挖掘分类算法中最直观最容易理解的算法之一，基本不需要太多的理论知识就可以理解决策树的思想，是解决分类问题较好的方法之一。ID3算法应用香农熵的理论知识，先来了解一些理论知识。信息增益：在划分数据之前或之后信息发生的变化称为信息增益。香农熵（熵）：信息增益的度量单位。划分数据的大原则：将无序的数据变得有序。算法思想：如何度量数据变的愈发有序，方法之一就是计算每个特征值划分数据集获得的信息熵
还迷来·2022-11-20 11:30

机器学习实践（二）——决策树

一、决策树决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。决策树是基于树状结构来
m0_63169186·2022-11-20 11:26

JDK安装

下载JDK安装包JDK(JavaDevelopmentKit)Java语言的软件开发工具包SE,standardedition,标准版；EE,enterpriseedition,企业版，开发J2EE应用程序
Jack_sama·2022-11-19 19:56

吴恩达深度学习笔记——改善深层神经网络：超参数调整，正则化，最优化（Hyperparameter Tuning）

深度学习笔记导航前言传送门改善深层神经网络：超参数调整，正则化，最优化（ImprovingDeepNeuralNetworks:HyperparameterTuning,Regularization,andOptimization）深度学习实践
亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-19 19:00
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