Keras入门神经网络第2页

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-01-17 20:18

单片机的原理及其应用：从入门到进阶的全方位指南

单片机的原理及其应用：从入门到进阶的全方位指南目录引言：单片机的地位与发展概述什么是单片机？单片机的基本结构与工作原理3.1CPU（中央处理器

wit_@·2025-01-17 19:58

【新人系列】Python 入门（二十六）：常见设计模式

type=blog专栏地址：https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位：为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解，也欢迎大佬们一起交流

Pandaconda·2025-01-17 19:56

软件测试入门—软件测试的阶段

在软件测试的旅程中，明确各个阶段的任务与目标，如同绘制一张精准的地图，能帮助测试人员有条不紊地开展工作，确保软件质量的稳步提升。对于软件测试的初学者而言，深入了解软件测试的阶段划分及其具体工作内容，是开启测试之门的关键。一、测试计划阶段明确测试目标在这个起始阶段，首要任务是清晰地确定测试目标。这需要与项目团队的各方成员（包括开发人员、产品经理、客户等）进行充分沟通，全面了解软件的功能需求、性能指标

Algorithm-007·2025-01-17 19:53

软件测试入门—测试流程之需求分析

在软件测试的整个流程中，需求分析是至关重要的第一步，它为后续的测试工作奠定了坚实的基础。良好的需求分析能够确保测试工作的针对性和有效性，帮助我们发现更多的软件缺陷，提高软件的质量。下面将详细阐述软件测试流程中的需求分析阶段，并通过一些具体的例子来帮助大家更好地理解。一、需求分析的重要性需求分析是测试人员与开发人员、产品经理以及其他项目干系人沟通的桥梁，其重要性体现在以下几个方面：（一）明确测试范围

Algorithm-007·2025-01-17 19:53

黑客技术零基础入门到精通教程建议收藏！

我给大家准备了一份全套的《网络安全入门+进阶学习资源包》包含各种常用工具和黑客技术电子书以及视频教程，需要的小伙伴可

认真写程序的强哥·2025-01-17 18:47

2025年Photoshop详细教程：从新手到高手，手把手带你学PS

今天给大家带来一份超实用的2025年Photoshop入门教程，让你从零开始，快速掌握PS的基础操作！如果你是图像处理小白，或者刚刚接触Photoshop的新手，那么这套课程就是专门为你量身定制的哦！

Java徐师兄·2025-01-17 16:33

软件测试入门—功能需求分析：以一个旅游管理系统为例

在软件测试的旅程中，功能需求分析是测试人员构建高质量测试用例的基础，它确保软件的各项功能都能按照预期正常运行。接下来，我们将以一个旅游管理系统为例，详细阐述如何进行功能需求分析，帮助大家更清晰地掌握这一重要过程。一、旅游管理系统概述旅游管理系统是一个集成了多个功能模块，为旅游行业的各个环节提供服务的软件系统。它涉及旅游产品的供应端（如旅行社、酒店、景区等）和需求端（游客），旨在为游客提供便捷的旅游

Algorithm-007·2025-01-17 16:32

ufw入门实战:在Ubuntu下通过ufw命令开放端口让外网访问

最近使用阿贝云的免费云服务器,1核1G内存10G硬盘5M带宽,配置不错，完全够用搞些轻量级项目，但是在搭建项目过程中发现无法访问已经部署的服务，经过检查发现是UFW防火墙的问题，所以，今天给大家介绍下在ubuntu系统下如何开放端口让外网访问我们的服务。端口管理是服务器安全的重要一环,ubuntu系统默认使用ufw来管理防火墙规则。首先我们检查下它现在的状态:sudoufwstatus是否显示为i

明庭·2025-01-17 15:52

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

3D卷积原理3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

spring cloud-之入门技术选型的抉择

一、个人理解之技术选型：首先在当前的大环境下，微服务已经是大趋势所在，目前微服务有两个解决方案，dubbo和springcloud，下面将对比一下两个解决方案的优缺点，然后在说一下为何我最终会选择springcloud。但是我们不必在这个方便过于纠结，这两个方案在当下都有很多的公司在采用，所以无论学习哪一个都是可以保证能够找到工作的，所以在选择的时候选择自己拿手的喜欢的就可以了，当然如果有心仪的公

weixin_30699831·2025-01-17 15:20

数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS

青秋.·2025-01-17 15:17

02、Redis从入门到放弃之常用命令和基本数据类型操作

Redis从入门到放弃之常用命令和基本数据类型操作一、Redis通用命令redis-cli-h127.0.0.1-p6379redis客户端登录-hhost-p端口-a密码exit退出当前客户端info

跳跳的向阳花·2025-01-17 15:15

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

人工智能入门需要看那些书？

对于想要入门人工智能的读者，以下是一些值得推荐的书籍：1、《人工智能：现代方法》（第4版）（上下册）作者：[美]斯图尔特·罗素（StuartRussell）[美]彼得·诺维格（PeterNorvig）著内容

人邮异步社区·2025-01-17 14:12

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂

Undoom·2025-01-17 13:03

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init

NoKnowovo·2025-01-17 13:01

开源人工智能模型框架：探索与实践

通过对多个主流开源框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，他不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题，他收集了多家公司的手机销售数据。该数据为二手手机的各个性能的数据，最后根据这些性能得到4个价格区间，作为这些二手手机售出的价格区间。主要包括：bat

dwjf321·2025-01-17 10:36

Python爬虫入门教程：超级简单的Python爬虫教程

这是一篇详细介绍[Python]爬虫入门的教程，从实战出发，适合初学者。读者只需在阅读过程紧跟文章思路，理清相应的实现代码，30分钟即可学会编写简单的Python爬虫。

梦子mengy7762·2025-01-17 10:33

AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元

它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮

池央·2025-01-17 09:30

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

·2025-01-17 09:17

《Python爬虫入门教程：轻松抓取网页数据》

python对网页进行爬虫基于BeautifulSoup的爬虫—源码"""基于BeautifulSoup的爬虫### 一、BeautifulSoup简介1. Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。2. Beautiful S

乐茵安全·2025-01-17 09:29

Java编程思想学习笔记之内容介绍

从本文开始，逐步学习这本经典著作，在网上有不少人吐槽本书太老，但笔者认为技术可能过时，但思想可以管用很久，并且以早期版本入门可以获得一个更深入更全面的理解，如果读者看本专栏是为了入门Java那么相信还是很有益处的

java开发13264·2025-01-17 09:59

Spring中的@Cacheable 注解基本知识点

目录前言1.基本知识2.实战详解前言找工作，来万码优才：#小程序://万码优才/r6rqmzDaXpYkJZF对于Java的基本知识推荐阅读：java框架零基础从入门到精通的学习路线附开源项目面经等（超全

码农研究僧·2025-01-17 09:27

Spring Boot 和微服务：快速入门指南

欢迎来到我的博客！非常高兴能在这里与您相遇。在这里，您不仅能获得有趣的技术分享，还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手，还是资深开发者，都能在这里找到属于您的知识宝藏，学习和成长。博客内容包括：Java核心技术与微服务：涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等，帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark、Fli

王子良.·2025-01-17 09:56

小白也能懂的 Python 入门指南（1）——Python 的前世今生

Lifeisshort.YouneedPython.——BruceEckel上边这句话是Python社区的名言，翻译过来就是“人生苦短，我用Python”，由此可见，Python在很多人心中已成为最中意的编程语言。在人工智能、机器学习日趋火热的时代，Python又赶上了一波AI的热潮，即使你没系统的学习过它，相信你也一定听说过吧，如果你也对Python产生了浓厚的兴趣，跟我一起来了解下它的前世今生

荆州克莱·2025-01-17 07:42

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。

海森大数据·2025-01-17 07:11

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

（pdf）:python33+(0m深度学习概述：深度学习是机器学习的一个分支，它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

第八章 ElementUI 入门

学习目标8.1ElementUI简介8.1.1什么是ElementUI8.1.2为什么使用ElementUI8.1.3普通项目使用ElementUI8.2脚手架安装使用ElementUI8.2.1安装ElementUI8.2.2组件完全引入8.2.3组件按需引入8.3ElementUI常用组件8.3.1Layout布局8.3.2Card卡片8.3.3Notification通知8.3.4Messa

上官花雨·2025-01-17 06:32

Redis 中 TTL 的基本知识与禁用缓存键的实现策略（Java）

码农研究僧·2025-01-17 06:02

消息中间件的基础概念入门

目录一、什么是消息中间件1.1、简介1.2、消息中间件的主要作用解耦合异步通信负载均衡可靠性与持久性消息路由与调度削峰事务支持监控与审计跨平台和跨语言支持二、常用消息中间件对比2.1、RabbitMQ2.1.1、特点2.1.2、适用场景2.2、ApacheKafka2.2.1、特点2.2.2、适用场景2.3、ActiveMQ2.3.1、特点2.3.2、适用场景2.4、Redis（使用Pub/Sub

全镇人的希望·2025-01-17 05:28

Docker容器管理实战：从入门到精通

在当今的软件开发与部署中，Docker作为一种流行的容器化技术，极大地简化了应用的打包、分发和运行过程。接下来，就带你深入了解Docker容器管理的实战技巧。安装Docker非常简单，以Ubuntu系统为例，只需在终端执行几条命令，就能快速完成安装。安装完成后，便可以开启容器之旅。首先是镜像的获取，通过dockerpull命令，如dockerpullubuntu，就能从DockerHub上拉取Ub

·2025-01-17 05:14

Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南：快速入门与思维转换

作为一名经验丰富的Electron开发者，当你第一次接触Tauri时，可能会感到有些不适应。本文将帮助你快速理解Tauri2.0的核心概念，并通过实际案例完成从Electron到Tauri的思维转换。架构对比Electron的架构在Electron中，我们习惯了以下架构：Electron应用├──主进程(MainProcess)│├──窗口管理│├──系统API调用│└──IPC通信└──渲染进程

·2025-01-17 05:41

2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存

诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的基础性研究而获奖。他们的

·2025-01-17 04:56

Shell 函数深入解析与实践

本教程旨在为刚入门的新手提供明晰的指南，同时也为有一定编程基础的开发者提供深入理解shell函数的机会。我们将通过实际代码示例，逐步展开讨论，以确保概念的清晰传达和理解。

·2025-01-17 04:25

深入浅出: XML HttpRequest 入门指南

XMLHttpRequest（XHR）技术是构建动态、响应式网站的关键。这项技术使得网页能在不重新加载整个页面的情况下与服务器进行数据交互，极大地优化了用户的交互体验。定义XMLHttpRequestXMLHttpRequest是一种浏览器与服务器进行数据交换的API。尽管它的名字包含“XML”，XHR实际上支持多种数据格式，如JSON、HTML和纯文本等。初期，它主要用于处理XML格式数据，但随

·2025-01-17 04:55

每天五分钟深度学习框架pytorch:快速搭建VGG网络的基础模块VGG块

本文重点前面我们介绍了VGG神经网络，我们知道VGG是由许多的VGG块构成，那么本文我们将使用pytorch搭建VGG块代码实现：importtorchfromtorchimportnndefvgg_block

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-17 04:16

图书推荐 | 鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（文末免费送书）

1、HarmonyOS鸿蒙系统与应用程序开发HarmonyOS鸿蒙系统是继苹果iOS、谷歌Andriod之后的第三大手机操作系统，目前在华为手机等多个终端设备上得到了广泛的使用。HarmonyOS不仅仅是手机操作系统，是面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统，旨在创造一个超级虚拟终端互联的世界，将人、设备、场景有机地联系在一起，提供极速发现、极速连接、硬件互助和资源

dvlinker·2025-01-17 04:14

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

Python爬虫：从入门到实践

Python爬虫学习资料Python爬虫学习资料Python爬虫学习资料在当今数字化信息爆炸的时代，数据已成为企业和个人发展的重要资产。Python爬虫作为一种高效获取网络数据的工具，正逐渐被广大开发者所熟知和应用。无论是市场调研、学术研究，还是数据分析，Python爬虫都能发挥巨大作用。本文将带你从基础概念出发，逐步深入到爬虫的实战应用，助你掌握这一强大的数据获取技能。一、爬虫基础：开启数据获取

来恩1003·2025-01-17 03:36

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

springmvc复习笔记

springmvc1:j简单的入门案例springmvc.xmlpom,xmlUTF-81.81.85.0.2.RELEASEorg.springframeworkspring-context${spring.version

漫漫逆袭路·2025-01-17 02:59

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。

KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为