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深度学习PyTorch笔记（6）：Tensor与NumPy、标量的转换

NumPy1.5.2Numpy转Tensor1.5.3直接用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor1.6将大小为1的张量转换为Python标量这是《动手学深度学习》（PyTorch版）（Dive-into-DL-PyTorch

三耳01·2022-10-02 07:48

深度学习+pytorch自学笔记（七）——模型构造、模型参数的访问、初始化和共享、自定义层、读取和存储、GPU计算

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter04_DL_computation/4.1

子非鱼icon·2022-09-21 11:16

PyTorch——二维卷积

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-layer二维互相关计算虽然卷积层得名于卷积（convolution

cqu_shuai·2022-09-06 07:12

《Dive into Windbg系列》Explorer无法启动排查

转载自：https://www.anquanke.com/post/id/179748《DiveintoWindbg》是一系列关于如何理解和使用Windbg的文章，主要涵盖三个方面：1、Windbg实战运用，排查资源占用、死锁、崩溃、蓝屏等，以解决各种实际问题为导向。2、Windbg原理剖析，插件、脚本开发，剖析调试原理，便于较更好理解Windbg的工作机制。3、Windbg后续思考，站在开发和逆

hnzwx888·2022-08-15 13:14

《动手学深度学习》PyTorch版本

Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF简介本项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理，并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。

zhenyu wu·2022-08-10 17:21

动手学CV-目标检测入门教程2：VOC数据集

如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-p

随煜而安·2022-07-20 17:46

动手学CV-目标检测入门教程5：损失函数

如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch

随煜而安·2022-07-12 07:15

PyTorch——Dropout（丢弃法）

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.13_dropoutdropout深度学习模型常常使用丢弃法

cqu_shuai·2022-07-01 07:17

【lzy学习笔记-dive into deep learning】3.1-3.3 线性回归原理与实现

第三章线性神经网络介绍神经⽹络的整个训练过程，包括：定义简单的神经⽹络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。3.1线性回归回归regression是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。回归经常用来表示输入和输出之间的关系，与预测任务有关3.1.1线性回归linearregression的基本元素线性回归在回归的各种标准⼯具中最简单而且最流⾏。线性回归基于的简单假设：⾸先，假设

DadongDer·2022-06-26 07:02

【深度学习】李沐《动手学深度学习》的PyTorch实现已完成

项目作者：吴振宇博士简介 Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF这个项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理，并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch

风度78·2022-05-20 07:06

PyTorch——L2范数正则化（权重衰减）

参考资料https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.12_weight-decay权重衰减（weightdecay

cqu_shuai·2022-05-19 07:55

深度学习+pytorch自学笔记（十）——含并行连结的网络（GoogLeNet）、批量归一化、残差网络（ResNet）、稠密连接网络（DenseNet）

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.9_googlenethttps

子非鱼icon·2022-05-16 07:04

Dubbo3 落地实践及 Mesh 解决方案

作者|刘军4月15日-16日，由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会通过云上展厅的形式成功召开。

·2022-05-13 14:15

深度学习+pytorch自学笔记（五）——MLP多层感知机

pytorch版），参考网址为：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/index.htmlhttps://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch

子非鱼icon·2022-05-10 08:08

动手学习深度学习 DIVE into Deep learning 第三章线性神经网络

线性神经网络3.1.线性回归3.1.1.线性回归的基本元素线性回归（linearregression）可以追溯到19世纪初，它在回归的各种标准工具中最简单而且最流行。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量x和因变量y之间的关系是线性的，即y可以表示为x中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一些噪声；其次，我们假设任何噪声都比较正常，如噪声遵循正态分布。在机器学习的术语中，该数据集称为训练数

阮扬才·2022-05-07 07:46

Dart Constructors 构造函数使用技巧整理

原文https://itnext.io/deep-dive-i...参考https://dart.dev/guides/langu...https://www.freecodecamp.org/...https

·2022-04-26 10:42

首届 DIVE 精彩回顾丨践行企业数字化，基础软件如何创新

2022年04月15日-16日，以“深入基础软件，打造新型数字底座”为主题的首届DIVE全球基础软件创新大会在

·2022-04-19 17:57

优麒麟受邀参加DIVE全球基础软件创新大会！

2022年4月15日，由InfoQ主办、麒麟软件作为大会联席主席的DIVE全球基础软件创新大会于线上成功举行。

·2022-04-18 15:59

Pytorch学习笔记(4)——从0实现CNN情感分析

感觉之前RNN的代码写的太丑陋了，所以该文章主要参考了Dive-into-DL-PyTorch和中文文本分类pytorch实现的代码。

野指针小李·2022-04-15 07:37

首届全球基础软件创新大会明天开幕！

DIVE全球基础软件创新大会由InfoQ主办，于4月15、16日（线上）举办，InfoQ希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会，成为基础软件领域的风向标，许多标杆企

·2022-04-14 18:18

深度学习+pytorch自学笔记（四）——softmax回归

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/请大家也多多支持这一个很好用的平台~大部分内容为书中内容

子非鱼icon·2022-04-10 00:57

pytorch学习三、softmax回归

来自于https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/官方文档https://pytorch.org/docs/stable/tensors.htmlsoftmax

梦无羡·2022-04-10 00:10

深度学习PyTorch笔记（9）：自动求导

9）：自动求导4.自动求导4.1理解4.2梯度4.3.requires_grad与.grad_fn4.4调用.backward()反向传播来完成所有梯度计算这是《动手学深度学习》（PyTorch版）（Dive-into-DL-PyTorch

三耳01·2022-03-24 07:43

Deep dive #2：API 与 Python SDKs 详解

作者：杨璇编者按：API是什么？PythonSDKs又是什么？熟悉Milvus数据库的朋友们应该会立刻联想到MilvusprotocolAPI和PyMilvus。本期内容能帮助你以一个全新的视角看待Milvus和Milvus开源社区。讲师简介：杨璇，pymilvus-admin和Milvuscontributor，负责维护PyMilvus项目以及研发Milvus的DataNode模块。开源社区的狂

·2022-02-28 11:58

《Beyond Feelings》读书复盘（一）

而这次跟着笑来老师践行群的课程也就dive进去，还自己成立了社群大言不惭的要当榜样，flag立的自己不好意思不干，但这么一天天过去，每天一章8天也就把第一部分读完了，读着读着

布巴卡卡·2022-02-20 12:24

react-navigation结合各种统计平台，统计页面

navigationState){returnnull;}constroute=navigationState.routes[navigationState.index];//dive

若水三千瓢·2022-02-20 12:41

【lzy学习笔记-dive into deep learning】4.8 数值稳定性和模型初始化

参数初始化方案的影响：①对保持数值稳定性⾄关重要②选择哪个函数以及如何初始化参数可以决定优化算法收敛的速度有多快。糟糕选择可能会导致在训练时遇到梯度爆炸或梯度消失。4.8.1梯度消失与梯度下降不稳定梯度的影响：①数值表示②优化算法的稳定性（1）梯度消失importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,require

DadongDer·2022-02-19 07:30

2020-11-21 - 草稿

Thefestivalhasitsownlocalcharacteristicsandiswonderful2单词精读：pleasure，tentative，furthermore，steadily，semester，glimpse，dive

20行管二班25姚博悬·2022-02-17 17:06

docker镜像探索----dive工具

这个名为Dive的工具正是用来分析和浏览Docker镜像每层的内容。通过分析Docker镜像，我们可以发现在各个层之间可能重复的文件，并通过移除它们来减小Docker镜像的大小。

何以致区区丶·2022-02-17 05:29

Deep dive 3 into Docker Overlay networks – Part 3（深入理解Docker的Overlay网络 3）

概述终于到了最后一部分了原文地址原文地址作者：LAURENTBERNAILLE介绍在这篇文章的第一部分，我们已经知道了Docker创建了一个专用的网络命名空间给overlay网络，所有上面的容器都连接到这个命名空间。在第二部分，我们详细的了解了Docker如何利用VXLAN技术在宿主机之间利用通道进行overlay的通信。在这第三部分，我们可以了解到如何利用标准的Linux命令来创建我们自己的ov

saidev·2022-02-17 04:52

海龜慢慢游Oct 22,2018

#浦島太郎跟我走#海龜帶你遊龍宮#回台北恍若隔世Weefine智能手機防水殼Dive+特別版&iPhoneX图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App

明戰於野·2022-02-09 09:10

Spring Boot 分层打包 Docker 镜像实践及分析(推荐)

目录1.准备springboot项目2.进行相关配置3.package4.Dockerfile5.应用程序修改&dive分析1.准备springboot项目简单，略过springboot版本>2.3.x

·2022-02-07 17:46

【译】Flutter for Web 2022 年：简单探讨

原文链接：https://medium.com/iecse-hashtag/flutter-for-web-in-2022-a-deep-dive-96cf1b5695a9原文的意思是深入探索，但是个人觉得其实是简单探索

恋猫de小郭·2022-02-04 15:15

【Siggraph 2021】UE5 Nanite - A Deep Dive

今天分享的是Epic在Siggraph2021上关于UE5的Nanite技术的深入分析，原始PDF在参考文献中给出。受VirtualTexture技术影响，Epic希望能能够给出一套类似的用于Mesh的技术——VirtualGeometry，目标是为了消除项目开发以及发布过程中对于模型面片数、DP数以及内存消耗的限制，从而使得美术同学可以直接使用高模来进行项目制作，避免高低模转换等一系列适配工作的

离原春草·2021-12-14 23:38

深度学习PyTorch笔记（11）：线性神经网络——线性回归

线性回归的从零开始实现5.2.1生成数据集5.2.2读取数据5.2.3建立模型5.3线性回归的简洁实现5.3.1生成数据集5.3.2读取数据5.3.3建立模型这是《动手学深度学习》（PyTorch版）（Dive-into-DL-PyTorch

三耳01·2021-11-15 22:32

深度学习PyTorch笔记（8）：线性代数

深度学习PyTorch笔记（8）：线性代数3线性代数3.1标量、向量、矩阵、张量3.2降维3.2.1非降维求和3.3点积、向量积、矩阵乘3.4范数这是《动手学深度学习》（PyTorch版）（Dive-into-DL-PyTorch

三耳01·2021-11-14 22:15

深度学习基础--激活函数

深度学习基础–激活函数最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch

小小城序员·2021-10-10 17:09

深度学习基础--多层感知机（MLP）

深度学习基础–多层感知机（MLP）最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch

小小城序员·2021-10-09 20:45

深度学习基础--SOFTMAX回归（单层神经网络）

深度学习基础–SOFTMAX回归（单层神经网络）最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch

小小城序员·2021-10-05 22:13

深度学习基础--线性回归（单层神经网络）

深度学习基础–线性回归（单层神经网络）最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch

小小城序员·2021-10-02 00:17

动手学深度学习（Pytorch）第2章深度学习基础-上

原书籍出处https://raw.githubusercontent.com/OUCMachineLearning/OUCML/master/BOOK/Dive-into-DL-PyTorch.pdf本书

醉一心·2021-09-12 19:57

深度学习+pytorch自学笔记（九）——深度卷积神经网络（AlexNet）、使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-layerhttps

子非鱼icon·2021-08-21 12:27

深度学习+pytorch自学笔记（八）——二维卷积层、填充和步幅、多输入和多输出通道、池化层和卷积神经网络（LeNet）

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-layerhttps

子非鱼icon·2021-08-13 18:26

《动手学深度学习（Dive into Deeplearning）》（第二版）——第二章 _2.4 微分

《动手学深度学习（DiveintoDeeplearning）》（第二版）——第二章_2.4微分第二章预备知识§前情回顾§2.4微分2.4.1导数和微分2.4.2偏导数2.4.3梯度2.4.4链式法则2.4.5总结*课后练习*第二章预备知识§前情回顾前面我们回顾了线性代数相关的知识，但是也只是一些基本的。有的人说学习机器学习、深度学习不太需要了解特别详细的数学知识，但我认为还是十分有必要学习这些

def_Mark_Heng·2021-08-05 15:38

深度学习+pytorch自学笔记（六）——模型选择、欠拟合和过拟合、权重衰减、丢弃法、正向传播、反向传播和计算图、数值稳定性和模型初始化