jbpm4.4学习入门

深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别

这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
AI_Guru人工智能·2024-09-14 02:43

Java架构师学习路线

(2)第二步：学习开源工作流引擎Activiti5，jbpm4.4以
网络全息测量·2024-09-11 07:50

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch：pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库：importtorchimpo
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。
柒 魅。·2024-09-03 15:39

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
Louis0687·2024-08-31 04:34

django学习入门系列之第九点《MySQL命令介绍二》

文章目录数据类型整形（整数）浮点（小数）字符串时间往期回顾数据类型整形（整数）tinyint有符号，取值范围:-128~127[默认有符号]无符号，取值范围:0~255createtabletb1(idintnotnullauto_incrementprimarykey,agetinyint--有符号，取值范围:-128~127)defaultcharset=utf8;createtabletb1
铁匠匠匠·2024-08-28 12:14

django学习入门系列之第九点《MySQL命令介绍三》

文章目录数据行操作1新增数据2删除数据3修改数据4查询数据小节往期回顾数据行操作1新增数据insertinto表名（列名，列名）values(值,值)insertinto表名（列名，列名）values(值,值),(值，值),(值，值),(值，值),(值，值)2删除数据--全部删掉deletefrom表名;--删掉符合条件的deletefrom表名where条件;eg：--删除tb1的全部数据del
铁匠匠匠·2024-08-28 12:14

django学习入门系列之第九点《案例：员工管理》

文章目录案例：员工管理创建表结构python操作MySQLpython查询数据python删除数据python修改数据小节往期回顾案例：员工管理使用MySQL内置工具（命令）创建数据库：unicom数据一张表：admin表名:admin列:id，整型，自增，主键。username字符串不为空，pasword字符串不为空，mobile字符串不为空python代码实现：添加用户删除用户查看用户更新用户
铁匠匠匠·2024-08-28 12:14

django学习入门系列之第七点《jQuery j简单操作》

文章目录操作样式值的操作往期回顾操作样式addclass添加样式removeclass删除样式hasclass寻找样式值的操作获取自输入值内容$("#c1").text()//获取文本内容$("#c1").text("休息")//设置文本内容获取用户输入值$("#c1").val()//获取用户输入内容$("#c1").val("asd")//设置值创建标签//创建li标签$("")//添加li标
铁匠匠匠·2024-08-28 12:44

django学习入门系列之第七点《jQuery寻找标签（间接寻找）》

文章目录寻找其他标签往期回顾寻找其他标签找兄弟北京广州深圳//寻找上一个标签（找的是北京的标签）$("#c1").prev()$("#c1")//寻找下一个标签（找的是深圳的标签）$("#c1").next()//寻找下下一个标签$("#c1").next().next()//找到所有的其他的兄弟$("#c1").siblings()找父子北京内蒙古淄博深圳上海成都广西$("#c1").paren
铁匠匠匠·2024-08-28 12:14

django学习入门系列之第六点《DOM初了解》

文章目录初了解往期回顾初了解DOM,就是一个模块，模块可以对HTML页面中标签进行操作//根据ID来获取标签//document.getElementById()varbodyTag=document.getElementById("body");//获取标签中的文本bodyTag.innerText//修改标签中的文本bodyTag.innerText="内容";//创建标签vartag=doc
铁匠匠匠·2024-08-28 12:13

django学习入门系列之第五点《案例 动态表格》

文章目录案例动态表格往期回顾案例动态表格显示一行TitleID姓名年龄varinfo={id:1,name:"郭志",age:20};vartr=document.createElement("tr");for(varkeyininfo){vartext=info[key];vartd=document.createElement("td");td.innerText=text;tr.append
铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

django学习入门系列之第五点《javascript 对象（字典）》

文章目录对象（字典）往期回顾对象（字典）info={"name":"小米""age":18}info={name:"小明"age:18}//获取值info.age//设置值info.name="小米"//另一种获取/设置的方式info["age"]info["name"]="小明"//删除deleteinfo["age"]info={name:"小明"age:18}for(varkeyininfo
铁匠匠匠·2024-08-28 12:13

django学习入门系列之第四点《javascript初了解》

文章目录往期回顾javascript是一门编程语言，浏览器就是相当于这门语言的解释性DOM和BOM相当于这门语言内置的模块例如:Python的random，json模块JQuery可以理解为编程语言的第三方模块例如:openpyxl，requestsjavascript意义让程序实现一些动态的效果小案例Title.menus{width:200px;border:1pxsolidred;}.men
铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

django学习入门系列之第四点《JavaScript的字符串类型》

文章目录字符串类型往期回顾字符串类型//声明varname="变量";varname=string("变量");//常见功能varname="中国联通"//获取字符串长度varv1=name.length;//赋值varv2=name[0]//去除空白字符，返还一个新的字符串varv3=name.trim;//前取后不取varv4=name.substring(0,2);往期回顾1.【快速开发网站
铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

django学习入门系列之第四点《JavaScript的数组介绍》

文章目录往期回顾//定义varv1={11,22,33,44};varv2=Array([11,2,3,4]);//操作varv1={11,22,33,44};v1[1]v1[0]="123";//在数组后面给你追加v1.push("联通");//{11,22,33,44,联通};//在数组前面给你追加v1.unshift("移动");//{移动,11,22,33,44}//在指定的位置给你插入/
铁匠匠匠·2024-08-28 12:43

django学习入门系列之第三点《BootSrap的目录栏》

文章目录往期回顾TitleTogglenavigation目录导航城市(current)区域下载ActionAnotheractionSomethingelsehereSeparatedlinkOnemoreseparatedlinkSubmitLinkDropdownActionAnotheractionSomethingelsehereSeparatedlink效果图往期回顾1.【快速开发网站
铁匠匠匠·2024-08-28 12:12

django学习入门系列之第三点《BootSrap的栅格系统》

文章目录栅格系统往期回顾栅格系统https://v3.bootcss.com/css/#grid把整体划分为12格分类响应式简单来说，当大于他的最大宽度的时候，水平堆放。达不到最大宽度时，上下堆放（根据屏幕宽度不同）.col-sm-.col-md-.col-lg-小屏幕平板(≥768px)中等屏幕桌面显示器(≥992px)大屏幕大桌面显示器(≥1200px)栅格系统行为看宽度调整看宽度调整看宽度调
铁匠匠匠·2024-08-28 12:12

django学习入门系列之第三点《BootSrap初了解》

文章目录初识BootStrap往期回顾初识BootStrapBootSrap是什么？是别人帮我们已写好的CSS样式，我们如果想要使用这个BootSrap：下载BootStrap使用在页面上引入BootStrap编写HTML时，按照BootStrap的规定来编写+自定制官网：https://www.bootcss.com/v3：https://v3.bootcss.com/在html文件中需要添加的
铁匠匠匠·2024-08-28 12:12

django学习入门系列之第三点《案例 小米商城中app图标代码》

文章目录往期回顾/*使外边距等于0，即让边框与界面贴合*/body{margin:0;}/*使图片都完全展开并防止超出限制*/img{height:100%;width:100%;}/*头标部分*//*控制父级边框*/.header{background:#333;}/*控制子级边框*/.container{width:1226px;margin:0auto;}/*控制子级边框下的左边菜单栏*/.
铁匠匠匠·2024-08-28 12:42

django学习入门系列之第三点《边框及总结》

文章目录border背景色总结往期回顾border  CSSborder是前端开发中用于控制元素边框外观的重要属性。边框不仅能够增强网页的视觉层次感，还能提供清晰的界面分区，对于提升用户体验和网页设计美学至关重要。border:边框粗细+边框的样式+颜色虚线边框border:3pxdottedred;实线边框border:3pxsoildred;单独有一遍有边框border-left:3pxsol
铁匠匠匠·2024-08-28 12:42

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法。顾名思义，决策树算法的表现形式可以直观理解为一棵树（可以是二叉树或非二叉树）。一棵决策树一般包含一个根节点、一系列内部节点和叶节点，一个叶节点对应一个
Better Rose·2024-08-24 03:07

2018年自我总结

2018年，回头想想我没有浪费每天的时间，工作收益比去年有所提高，还学习入门摄影知识，为了更好的工作，游走了国内外五个城市，为了更加专业的服务客户。在这一年里，我要感恩父母、家人、朋友的照顾和帮助！
小杰带你游·2024-02-27 20:51

【机器学习基础】正则化

往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
为梦而生~·2024-02-25 02:40

Django框架学习入门

以下是Django框架学习入门的简要指南：环境准备：安装Python：确保你安装了适当版本的Python。Django3.x通常需要Python3.6到3.10之间的版本。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-20 14:02

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出，而不用指定中间的特征，也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻
向来痴_·2024-02-20 07:26

强化学习入门到不想放弃-1

本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了）反而没那么要算力，要一堆算法和数学，所以就单开一个系列，专门写强化学习吧其实强化学习，某种程度上比深度学习更早的走进大家的视野，没错，就是那个把李昌镐，柯洁给打败的Alpha第一课我们先讲点基
周博洋K·2024-02-20 06:29

强化学习入门到不想放弃-2

第一篇链接：强化学习入门到不想放弃-1(qq.com)上节课我们用CMU的经典问题，多臂老虎机讨论了，无状态物体的探索和利用，这节课我们用走格子来做一下动态规划算法上节课的问题，我们完全不知道这些老虎机的中奖概率
周博洋K·2024-02-20 06:59

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅
Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制
Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且
Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
Dr.Cup·2024-02-20 05:43

强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题

文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core·2024-02-19 19:01

人生效率手册金句摘抄

每次都是被短暂学习入门的快感打动。等到深入学习的时候，开始爬坡了，就只是拿打卡当做一项机械任务了。今天，被一位来求职的年轻人问自己的目标和职业规划。
小多媛媛·2024-02-14 15:05

第一章 matlab 学习入门之matlab基础

matlab系列文章目录第一章matlab学习入门之matlab基础在这一章会学习到：数据类型(数值，字符串，结构，单元数组，函数句柄，映射容器)运算符与运算(算术运算符，关系运算符，逻辑运算符)字符串处理
CN-JackZhang·2024-02-14 15:49

图像分割——基于pytorch的牙齿分割

作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习，本文将用牙齿分割作为数据集，分享一下图像分割的训练内容。
苏俗·2024-02-14 04:35

图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测

作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。
苏俗·2024-02-14 04:05

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--奇异值分解原理与实践

奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其
Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。原理逻辑回归的目标是找到一个函数g(z)g(z)g(z)，将输入的特征向量xxx映射到概率值p(y=1∣x;w)p(y=1|x;w)p(y=1∣x;w)，其中www是参数向量。我们可以使用sigmoid函数来实现这个
Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--支持向量机原理与实践

支持向量机模型支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射，使得在
Dr.Cup·2024-02-13 13:36

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C
Dr.Cup·2024-02-13 13:06

Day 7 七天总结

觉得自己三周前就像个傻子，跟教练们说的如果不会觉得自己之前傻就不进步了，所以感觉到自己之前的愚蠢是高质量学习入门的标志。接下来复盘了大家总结的学员分享和教练赋能。
素馨花开·2024-02-13 11:08

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh
StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

人工智能深度学习入门指南

本文将为你提供一份深度学习入门指南，帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。
白猫a~·2024-02-11 23:00

深度学习入门--参数的优化算法

1.梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，也可以沿梯度上升方向求解最大值。假设模型参数为θ\thetaθ，损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ)，损失函数关于参数的偏导数，也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ)，学习率为α\alphaα，则使用梯度下降法更新参数为：梯度下降法目前
我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

第五届脑电深度学习入门班（训练营：2023.9.12~9.20）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包
茗创科技·2024-02-09 21:12
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他