c语言基础知识入门笔记

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记

深度学习入门笔记文章目录深度学习入门笔记第一章Python入门第二章感知机第三章神经网络第四章神经网络的学习第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧第六章与学习相关的技巧第七章卷积神经网络第八章深度学习第一章
RayYoh·2022-12-02 12:56

PyTorch入门笔记（自用）

pytorch入门笔记1.环境安装及配置1.1安装anaconda1.2验证安装1.3检查显卡驱动是否正常1.4有序的安装环境---conda1.5安装pytorch1.6检查是或否安装成功2.第一个pytorch
像夏天一样热·2022-12-02 02:15

吴恩达机器学习入门笔记6-决策树(由西瓜书补充)

6决策树6.1结构一个根节点：样本全集若干个内部结点：对应于属性测试若干个叶结点：决策结果属性代表了各个结点，各个结点的连接线代表属性的取值当第一层最优划分属性选取后，在划分后的D中进行递归，一层层选取最优划分属性，最后形成决策树只有一层划分的决策树称为决策树桩6.2目的产生一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树6.3衡量划分属性的标准随着划分的不断进行，决策树的分支结点包含的样本尽可能属于
杰斯洛兰德·2022-12-01 07:58

PyTorch 中的 nn.ModuleList 和 nn.Sequential区别（入门笔记）

在学习到yolov3spp源码时遇到的一些问题，其中之一是有关nn.ModuleList部分引用：PyTorch中的ModuleList和Sequential:区别和使用场景-知乎(zhihu.com)nn.ModuleList作用：搭建基础网络的时候，存储不同module即神经网络中的Linear、conv2d、Relu层等，与nn.Sequential有些类似。ModuleList:顾名思义，
s.w.d·2022-11-30 03:30

PyTorch深度学习入门笔记（六）神经网络大学习

神经网络的基本骨架nn.Module的使用torch.nn.简介搭建神经网络常用的工具在torch.nn模块。官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.htmlContainers中文翻译为容器，但这里可以理解为骨架，往这个骨架中添加一些内容就可以构成一个神经网络ConvolutionLayersPoolingLayersPaadingLayers都是要添加进网络
Charliefive·2022-11-30 01:59

PyTorch入门笔记——RNN写诗（含藏头诗）程序代码学习笔记

目录注意事项一、数据介绍二、opt对象三、data.py四、☆model.py五、utils.py封装可视化操作，略六、main.py了解`torch.utils.data.DataLoader()`的大致作用：注意`torch.nn.CrossEntropyLoss()`输入参数的size完整的train函数了解`topk()`的作用使用模型——生成诗歌使用模型——生成藏头诗`gen()`函数七
umbrellalalalala·2022-11-29 17:24

深度学习入门笔记(一)

用哔哩哔哩上跟着李沐学AI尝试入门深度学习,这里是笔记区,用于记录以整理所学工具篇pytorch类似于numpy中的数组ndarray,pytorch也有自己的数组张量(tensor)二者相似但不相同创建一个内容为0~11的张量:1.在一个tensor中可以使用的方法:shape()返回tensor形状2.numel()numberofelement,返回元素个数(返回值为一个int类型)3.re
firebeans·2022-11-29 13:09

深度学习入门笔记（李沐）(一)

深度学习入门学习记录（一）文章目录深度学习入门学习记录（一）一、数据处理基础知识二、数据预处理1.创建一个人工数据集，并且储存在csv的文件一、数据处理基础知识x=torch.arange(12)#张量（tensor）表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。print(x)#tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])print(x.shape)#用shape访
物联网搬砖人·2022-11-29 13:27

OPenCv4 c++入门笔记（B站30讲课程的部分笔记）

这是一篇OpenCv4C++版本入门的个人笔记，是B站课程30讲的部分笔记。代码中创建一个QuickDemo类，类中的每一个公有成员函数对应一个知识点。分别有：1、将原图转为HSV和GRAY图像显示并保存；2、进行像素操作，加减乘除；3、滚动条调整亮度；4、键盘输入响应；5、改变图像颜色风格；6、像素逻辑运算；7、通道分离与合并；8、图像色彩空间转换；9、图像像素统计，最大最小值，均值方差；10、
Xx_Studying·2022-11-29 08:46

【python-opencv入门笔记】3 - 修改图片尺寸缩放 cv2.resize()用法

在opencv中对图片的缩放，通常用到最多的就是resize()方法函数原型：cv2.resize(src,dsize[,dst[,fx[,fy[,interpolation]]]])参数描述参数说明src【必需】原图像fx【可选】沿水平轴的比例因子fy【可选】沿垂直轴的比例因子interpolation【可选】插值方式插值方式可以理解为图片放大或缩小后，改变区域的补偿方式插值方式有多种，如下：c
不负卿@·2022-11-29 02:04

深度学习入门笔记之ShuffleNet

目录ShuffleNetV1ShuffleNetV1的亮点ShuffleNetV2对于网络复杂度的考虑高效网络设计实用指南输入输出具有相同channel的时候，内存消耗是最小的（相同维度的通道数将最小化MAC）过多的分组卷积操作会增大MAC，从而使模型速度变慢模型中的分支数量越少，模型速度越快不要忽略元素级操作V1有何不好？ShuffleNetV2结构ShuffleNetV2网络结构Shuffle
ysukitty·2022-11-28 23:59

docker入门

docker入门笔记（仅作为个人笔记，如有雷同，请联系删除。。） 
你们的好朋友大强·2022-11-28 09:01

机器学习入门笔记

文章目录机器学习笔记一.使用scikit-learn导入数据集1.pycharm解决到导入库的问题2.数据集简单描述二.数据预处理—标准化1.为什么要预处理2.常用的处理方法3.numpy中抽取部分列三.文本数据特征提取1.相关知识2.sklearn中文本数据特征提取的方法常用默认值四.采用scikit-learn中的svm模型，训练一个对digits数据集进行分类的模型。1.相关知识五.机器学习
wuming先生·2022-11-27 17:38

ROS Noetic入门笔记（一）在ubuntu20.04中安装ROS Noetic并简单测试

ROSNoetic入门笔记（一）在ubuntu20.04中安装ROSNoetic并简单测试ROSNoetic入门笔记（二）ROSNoetic创建工作空间和功能包ROSNoetic入门笔记（三）ROSNoetic
Athelloren·2022-11-27 12:19

ROS Noetic入门笔记（二）ROS Noetic创建工作空间和功能包

ROSNoetic入门笔记（一）在ubuntu20.04中安装ROSNoetic并简单测试ROSNoetic入门笔记（二）ROSNoetic创建工作空间和功能包ROSNoetic入门笔记（三）ROSNoetic
Athelloren·2022-11-27 12:19

机器视觉入门笔记

文章目录基础概念基本问题减少过拟合的基本方法参数太多&费时梯度弥散&梯度爆炸使用场景分类经典分类目标检测目标检测的mAP值理解AnchorBox——锚框onestagetwostage分割语义分割基本原理网络发展从很多地方合并成这样一篇笔记，以备自己查询使用，侵删。基础概念基本结构：卷积+池化+激活+全连接层多尺度特征，我的理解是在不同的卷积层都会有这个尺度的一个特征，约卷积，特征尺度越高，抽象程
新兴AI民工·2022-11-27 11:36

Linux入门笔记-尚硅谷韩顺平-基础篇&实操篇

文章目录课程导论基础篇Linux入门Linux介绍Linux和Unix的关系Linux和Windows比较基础篇Linux的目录结构基本介绍具体的目录结构实操篇vi和vim的使用vi和vim的基本介绍vi和vim的三种常见模式vi和vim模式的相互切换vi和vim快捷键实操篇开机、重启和用户登录注销关机&重启命令用户登录和注销实操篇用户管理创建用户指定密码查询切换用户组的管理用户和组的配置文件实操
chenyonwu同学·2022-11-27 08:04

pytorch入门笔记02

pytorch自动微分torch.Tensor是包的核心类，有个属性.requires_grad设为True就会跟踪tensor所有操作。计算完成后调用backward()自动计算所有梯度。这个张量的梯度将累计到.grad属性中调用.detach()可以与计算历史记录分离。也可以用withtorch.no_grad():包起来。Tensor当中有一个属性grad_fn用来记录创建了张量的Funct
哈土奇·2022-11-27 04:31

Pytorch学习笔记之一

不过这些深度学习的框架多是大同小异，所以这里我也更一更torch有关的入门笔记。与tensorflow入门笔记不同，我想按模块来写torch的入门笔记。
小强同学·2022-11-25 23:55

阿里P8总结的Nacos入门笔记，从安装到进阶小白也能轻松学会

前言都说程序员工资高、待遇好，2022金九银十到了，你的小目标是30K、40K，还是16薪的20K？作为一名Java开发工程师，当能力可以满足公司业务需求时，拿到超预期的Offer并不算难。然而，提升Java核心能力最快、最有效，短期内升职加薪的方法，到底是什么？首先，你需要跳出日常工作，接触更有深度、更前沿的顶级项目。一个简单的逻辑：大厂之所以能够给到高于行业水准的薪资，正是因为即使是普通开发人
骑着猪追马的程序员·2022-11-25 19:26

Pandas入门笔记

笔记参照课程唐宇迪python数据分析与机器学习实战笔记方便自己今后回顾和查看，需要详细了解各自Pandas操作，建议学习上述课程Pandas数据结构pandas是基于numpy的数据处理库。其数据的基本结构从小到大依次为numpy.array,pandas.core.series.Series以及pandas.core.frame.DataFrame.简单的pandas特有的结构为series和
Sehr_Gut·2022-11-25 17:32

反向传播神经网络极简入门

这份极简入门笔记不需要突触的图片做装饰，也不需要赘述神经网络的发展历史；要推导有推导，要代码有代码，关键
佛空如水·2022-11-25 00:52

opencv 入门笔记五 padding(图像加边框)

1.传统艺能了，上代码：cv.copyMakeBorder(src,top,bottom,left,right,borderType,dst=None,value=None)src:原图像top,bottom,left,right:边界宽度，单位:像素值（pixel）borderType:cv2.BORDER_CONSTANT,带颜色的边界，需要传入另外一个颜色值cv.BORDER_REFLECT
Newjet666·2022-11-24 19:10

深度学习100问-1：深度学习环境配置有哪些坑？

需要说明的是，这100问并不是入门笔记，想要入门的同学可以参考去年的深度学习60讲系列：深度学习第60讲：深度学习笔记系列
小白学视觉·2022-11-24 14:56

Golang入门笔记（4）—— 流程控制之if分支

if单分支，多分枝，双分支基本语法：单分支：if条件表达式{         条件表达式为true就会执行的逻辑代码}varcountint=20ifcount1000{fmt.Println("口罩数量过量")}elseifcount>=800{//else隐藏含义，与上面相反的情况，即count300{fmt.Println("口罩数量勉强维持。")}elseifcount>30{fmt.Pr
汪大为一个致力成为大有修为，大有作为的人·2022-11-24 03:38

Go语言快速入门笔记

文章目录import匿名导包和别名导包的方式defer语句数组和动态数组固定长度数组切片（动态数组）切片的容量追加和截取map面向对象struct继承多态interface空接口万能类型与类型断言机制变量的内置pair结构变量结构reflect包(反射)reflect反射解析结构体标签tagGoroutine基本模型和调度设计策略GMP调度器的设计策略创建Goroutinechannel机制cha
尧fighting·2022-11-23 22:52

linux下python安装opencv库_OpenCV入门笔记（一） Linux下的安装

关于OpenCV，有中文的官方站点。里面翻译了官网的教程和API等。中文官方Tutorials见这里：【Tutorials】一、Ubuntu下的安装能够选择直接从库里安装，或者手动编译安装，请參考这里：【InstallationinLinux】1.从repository(库)中安装sudoapt-getinstalllibopencv-devpython-opencv2.手动编译安装首先要解决Op
Muses Station·2022-11-23 18:41

深度学习入门笔记 —— 循环神经网络 RNN

首先，明确RNN的主要任务是用于文本分类，而解决文本分类任务最经典的模型是词袋模型（Bag-of-WordsModel），如图所示，输入是三个句子，词袋模型首先要定义一个词汇表vocabulary，里面记录了单词与数字的对应关系，共9个单词，所以特征矩阵就有9列；然后特征矩阵的每一行对应一个输入样本，统计这9个单词在句子中的出现次数（词频），填入对应单词的位置即可；最后将特征矩阵与标签y训练分类器
cnhwl·2022-11-23 16:08

标签类目 知识图谱_知识图谱论文合集

Pelhans/paper_listgithub.com知识图谱介绍知识图谱入门笔记从零开始构建知识图谱徐增林_知识图谱技术综述知识图谱构建技术综述RDF语法JSON-LDAJSON-basedSerializationforLinkedData
weixin_39857792·2022-11-22 22:14

Pytorch纯新手入门笔记

Pytorch入门笔记（推荐配合B站up主我是土堆食用）PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）
加菲猫的睡毯·2022-11-22 18:21

Python数据分析入门笔记5——数据预处理之异常值

系列文章目录Python数据分析入门笔记1——学习前的准备Python数据分析入门笔记2——pandas数据读取Python数据分析入门笔记3——数据预处理之缺失值Python数据分析入门笔记4——数据预处理之重复值
奥特曼打小白·2022-11-22 13:20

opencv深度学习入门笔记整理

一、图像的基本操作（1）读取图像Img=cv2.imread（"xx.jpg"）img的数据类型为ndarray的格式（2）图像显示可以多次调用，创建多个窗口cv2.imshow（"image",img）（3）等待时间毫秒级，0表示任意键终止，如数字10000表示10秒后自动关闭cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()（4）图片的属性img.shape(414,5
Aaron_Yang.·2022-11-22 10:01

Keras入门笔记(番一)：从源码分析K.batch_dot及与dot的区别

动机矩阵和向量的乘法各种名称都有，甚至相互混杂，在不同框架里的命名也不一样，每每都会陷入这些Magic中。例如，同样是dot对向量shape=(n,)和一维张量shape=(n,1)而言都不一样，无论总结过多少次，像我们这种torch和tensowflow、matlab轮着写的人，总是不经意间就会翻车。好在keras提供了高级的接口，至少在tensorflow、theano以及可能会有的mxnet
身披白袍·2022-11-22 05:45

Python深度学习入门笔记之1

Python深度学习入门笔记文章目录Python深度学习入门笔记1.感知机感知机是什么感知机能干什么用导入权重和偏置感知机的局限性用图表示感知机实现与门用图表示感知机无法实现与门线性和非线性多层感知机2
如魔·2022-11-22 01:21

Python数据分析入门笔记3——数据预处理之缺失值

系列文章目录Python数据分析入门笔记1——学习前的准备Python数据分析入门笔记2——pandas数据读取Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、数据清理概述1.缺失值的处理方式2.重复值的处理方式
奥特曼打小白·2022-11-21 22:43

【python-opencv入门笔记】9 - 形态学操作：开运算、闭运算

1、开运算先腐蚀后膨胀的操作称为开运算开运算的作用：消除细小物体、在窄区域分离物体、平滑大物体边界等。开运算函数：cv2.morphologyEx(图像,cv2.MORPH_OPEN,矩阵)cv2.MORPH_OPEN是常量，意为开运算示例代码：importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("./k.jpg")k=np.ones((20,20),np.uint8)k
不负卿@·2022-11-21 18:01

【python-opencv入门笔记】8 - 形态学操作：膨胀

简单来说，膨胀就是把图像中的物体变大了！与腐蚀操作一样，也需要一个矩阵参数。膨胀函数：dilate(图像,矩阵)示例图片：源码importcv2importnumpyasnpcsdn_img=cv2.imread("./csdn2.jpg")#读取图像k1=np.ones((3,3),np.uint8)#3个不同尺度的膨胀单元k2=np.ones((5,5),np.uint8)k3=np.ones
不负卿@·2022-11-21 18:00

【python-opencv入门笔记】7 - 形态学操作：腐蚀

形态学（morphology）通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态核结构。我们使用同一词语表示数学形态学的内容，将数学形态学作为工具从图像中提取表达和描绘区域形状的有用图像分量。形态学操作包括：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽黑帽等。腐蚀操作的本质，就是把图片中的物体打磨变小了1、测试原图2、腐蚀操作函数：cv2.erode(图像,腐蚀单元矩阵)示例：importcv2import
不负卿@·2022-11-21 18:30

C语言基础知识

1：源程序—编译—二进制目标程序——链接——可执行程序。链接主要是目标函数与系统函数库及其他程序进行链接。2：算法五特点：“可确有出入”，可：可行性；确：确定性：有：有穷性；出：输出；入：输入。3.程序流程图：用于理清思路，能够快速找出问题所在，解决问题。N-S盒图：可参考以下博客。http://t.csdn.cn/R6lqE![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnim
fighting_guo·2022-11-21 09:14

MySQL小白快速入门笔记

SQL语言不区分字母大小写，为了方便，本人统一使用小写字母启动数据库netstartmysql停止数据库netstopmysql输入密码后进入mysqlmysql-uroot-p显示所有数据库showdatabases;创建test数据库createdatabasetest;使用test数据库usetest;显示该数据库的所有表showtables;创建employees表createtablee
河啊·2022-11-21 06:01

连续苦情剧：机器学习入门笔记（一）：模型性能评价与选择

一.训练误差与测试误差1.1基本概念在分类任务中，通常把错分的样本数占样本总数的比例称为错误率（errorrate）。比如m个样本有a个预测错了，错误率就是E=a/m；与错误率相对的1-a/m称为精度（accuracy），或者说正确率，数值上精度=1-错误率。更一般地，我们通常会把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差（error）。学习器在训练集上的误差称为训练误差（traini
测试员小何·2022-11-21 02:04

深度学习入门笔记3 自适应神经元

自适应线性神经元概念自适应线性神经网络（ADALINE——AdaptiveLinearNeuron）是在感知器的基础上进行的一种改进。激活函数采用线性连续的函数来代替阶跃函数。自适应神经元&感知器激活函数：自适应神经元使用线性激活函数，感知器使用阶跃函数。误差更新：自适应神经元在最终结果前进行更新，感知器在最终结果后进行更新。损失函数：自适应神经元使用SSE最为损失函数，感知器没有损失函数。应用：
深度学习从入门到放弃·2022-11-21 02:21

深度学习入门笔记之ALexNet网络

Alex提出的alexnet网络结构模型，在imagenet2012图像分类challenge上赢得了冠军。作者训练alexnet网络时大致将120万张图像的训练集循环了90次，在两个NVIDIAGTX5803GBGPU上花了五到六天。来源论文：Krizhevsky,Alex,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton.“Imagenetclassificationwith
ysukitty·2022-11-20 22:16

Matlab图像处理（入门笔记）

Matlab图像处理1.图像的数据结构1.1矩阵1.2链码1.3拓扑结构1.4关系结构2.Matlab图像处理2.1图像处理工具箱2.2图像类型的转换2.3图像文件的读写2.4图像点运算2.5图像的空间变换3.图像增强3.1目的3.2空域内的图像增强3.3图像的统计特性3.4绘制灰度图像等高线3.5空域滤波3.6频域滤波补充[图像滤波](https://ww2.mathworks.cn/help/
yusuhuayu·2022-11-20 19:04

c语言基础知识（一）

目录（一）简单知识点：（二）c语言语法1.标识符2.数据类型3.位运算4.字符串常量5.算术表达式和赋值表达式6.补充(三）程序控制结构1.一定要背诵的printf2.scanf3.杂点4.习题（四）函数和指针（五）数组（六）其他考试内容（一）简单知识点：1)程序结构是三种:顺序结构、选择结构(分支结构)、循环结构。2)读程序都要从main()入口,然后从最上面顺序往下读(碰到循环做循环,碰到选择
太一TT·2022-11-20 03:10

数据建模初入门笔记

文章目录前言：班级成绩案例之大数据分析相关矩阵热图柱状图直方图散点图UCI肿瘤数据集之大数据分析准备阶段数据集模型训练预测结果UCI观影数据集之大数据分析读取CSV数据清理统计数据与作图Kaggle竞赛之“泰坦尼克号”大数据分析准备工作数据清洗探索可视化特征工程基本建模和评估炼丹集成方法预测前言：鄙人搞开发和安全的，对这个数据建模有点兴趣。也是第一次参加，然后的话这里面涉及模型的训练。但是预测模型
望向天空的恒毅·2022-11-20 02:09

Pytorch入门笔记0：环境配置（重要前提）

Pytorch环境配置说明：一般用Anaconda配置Python环境，使用Pycharm编辑器进行代码编辑1Anaconda安装进入官网选择对应系统和版本进行安装，现在已更新到Python3.9，我们安装最新版本即可。Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform对于版本有要求的朋友可以下载对应版本针对下载有困难的，可以使用本链接（2019.1
Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:30

PyTorch入门笔记1：Python学习中的两大法宝函数

PyTorch入门笔记1：Python学习中的两大法宝函数Pytorch包（package）就像是一个工具箱，工具箱也会分好几个区，比如1，2，3，4区，每个区的工具的功能不同，现在想去探索这个工具箱的工具
Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:30

PyTorch入门笔记2：PyTorch加载数据实战

PyTorch加载数据讲解一、Dataset和Dataloader对于数据，我们对于已有的数据，需要用到Dataset（数据集）和DataLoader（数据加载）器。Pytorch读取数据主要涉及两个类：Dataset和Dataloader数据可类比为“垃圾”，不同数据是不同种类的垃圾，这里蓝色是可回收垃圾。Dataset能够把垃圾中的可回收垃圾即蓝色块给挑选出来，并对其进行编号，供后续网络的使用
Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:30

程序员的机器学习入门笔记（五）：文本分类的入门介绍

背景说明可以说在分析机器学习的数据源中最常见的知识发现主题是把数据对象或事件转换为预定的类别，再根据类别进行专门的处理，这是分类系统的基本任务。文本分类也如此：其实就是为用户给出的每个文档找到所属的正确类别（主题或概念）。想要实现这个任务，首先需要给出一组类别，然后根据这些类别收集相应的文本集合，构成训练数据集，训练集既包括分好类的文本文件也包括类别信息。今天，在互联网的背景下自动化的文本分类被广
铁猴·2022-11-19 19:20
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