linux运维学习入门

深度学习入门 错误汇总

深度学习入门错误汇总新程序一打开一堆错误解决：配置环境不能正常训练，且报错OMP:Error#15:Initializinglibiomp5md.dll,butfoundlibiomp5md.dllalreadyinitializedimportosos.environ
大佬教教我mmm·2023-02-05 15:08

基于高频词抽样+负采样的CBOW模型

深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
tt丫·2023-02-05 11:00

Elasticsearch 6.0 一个索引只允许有一个type

es的学习入门可参考以下下连接https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/index.htmlimag
小伟_be27·2023-02-05 10:29

【机器学习入门】用yolov5检测官方自带图片

目录一、下载yolov5二、安装依赖三、运行时遇到的问题1.在终端运行代码pipinstallopencv-python2.在终端运行代码pipinstallopencv-contrib-python3.在终端运行代码pip3installopencv-python4.按照该路径PyCharm->Run->EditConfigurations打开界面5.打开pycharm的settings设置，然
Hello World aha·2023-02-05 09:42

【机器学习入门】常用损失函数以及简介

在正文开始之前，需要先来阐述几个需要区分的概念，损失函数、代价函数以及目标函数：损失函数(LossFunction)通常是针对单个训练样本而言，给定一个模型输出和一个真实y，损失函数输出一个实值损失。代价函数(CostFunction)通常是针对整个训练集的总损失。目标函数(ObjectiveFunction)是一个更通用的术语，表示任意希望被优化的函数，常常用于机器学习以及非机器学习领域。这样看
北国学已尽·2023-02-05 09:42

【机器学习入门】解决过拟合的又一方法：交叉验证

在上一篇文章当中我们说到，可以使用正则化来解决过拟合问题，今天我们再来介绍另一种方法：交叉验证法。那么，什么是交叉验证呢？交叉验证：一般的情况下，交叉验证法指的是将数据集随机切分为训练集、验证集和测试集这三部分，训练集用来训练模型**，验证集用于训练过程中模型的验证和选择，也就是说如果存在着多个模型，从中挑选出训练误差最小的那个模型，而测试集是用来对选定的模型进行一个总的评估。交叉验证的原理：如果
北国学已尽·2023-02-05 09:42

【机器学习入门】避免过拟合的方法之一：正则化

上一篇文章讲了损失函数，我们知道损失函数是用来解释模型在样本实例上的误差的，损失函数的最终值越小，测试值与实际值相差越小，拟合效果越好，但拟合效果好了模型就一定好吗？下面展示两张图片：由两张图片的第三幅图中可以看到，我们训练出的模型完美的拟合了所有数据，但这样会导致一个问题，模型变得非常复杂，并且含有更高次幂，对于样本数据外的数据不具有很好的拟合效果，也就是模型的泛化能力较差，这种问题便是过拟合问
北国学已尽·2023-02-05 09:11

深度学习 用户画像_机器学习入门之kaggle之数据分析从业者用户画像分析

本文主要向大家介绍了机器学习入门之kaggle之数据分析从业者用户画像分析，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。
weixin_39920629·2023-02-05 07:53

神经网络基础部件-参数初始化详解

本文内容参考资料为《智能之门-神经网络与深度学习入门》和《解析卷积神经网络》两本书，以及部分网络资料，加以个人理解和内容提炼总结得到。文中所有直方图的图片来源于参考资料3。
嵌入式视觉·2023-02-05 01:20

使用PHP开发linux运维工具

PHP一般情况下是无法直接开发linux运维的，市面上的linux运维工具大多使用python语言开发，如宝塔面板。
凡星_·2023-02-05 00:22

GPU编程学习入门

国庆假期，赶上疫情，因此只能在家学习了。之前有一些很酷的想法，在CPU上计算效率不够，无法应用到工程中，但在GPU上有对应的解决方案，因此趁此机会，学习一下GPU编程的相关基础知识。正好，之前大概是19年，为了解决板材缺陷分类问题，自己购置了一张RTX2060显卡，使用开源yolov3框架。但调用的都是别人写好的库，真正的GPU编程还没有接触过。本文主要是记录一下学习GPU编程的过程，在一到两天的
仟人斩·2023-02-04 14:30

新手如何快速入门 深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:49

新手如何快速入门深度学习领域

如何快速入门深度学习本篇学习笔记对应深度学习入门视频课程博客地址：http://blog.csdn.net/tangyudi欢迎转载深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:49

新手如何入门深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
迪哥有点愁了·2023-02-04 13:18

如何快速入门深度学习

如何快速入门深度学习深度学习入门必备基础避开常见误区学习路线图干货分享深度学习必备基础深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌
damifeng2018·2023-02-04 13:12

对彩色花图像进行分类-基于R语言的Keras实现

该案例摘自《Keras深度学习入门、实战及进阶》第四章综合案例内容。
jiabiao1602·2023-02-04 07:14

TensorFlow深度学习入门笔记（四）一些基本函数

写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天介绍一些基础函数及其用法，基本全是代码，一些解释都放在代码的注释里了。直接看代码吧，记得在你本地跑一下看哦代码1#tensor.get_shape()获取tensor的shape，就是维度
长青大哥·2023-02-04 05:25

uniform机器学习极简入门7—机器学习入门概述

uniform机器学习极简入门这个系列已经介绍了6节课，大家对机器学习（统计学习）有了些了解（当然之前都是些基础），今天我们从宏观整体上介绍下什么是机器学习，以及目前机器学习的分类，包括我们后续会陆续和大家介绍的方向。有了这个宏观理解后，可以针对性的在实践中选择自己合适的场景方法，而不是盲目的用一个方法来套。1机器学习目标及分类机器学习（也称为统计机器学习）是通过数据来构建概率统计模型，然后利用训
uniform斯坦·2023-02-04 01:36

初识openmmlab&深度学习入门

openmmlab框架底层基于pytorch进行开发，支持训练部署一体化，有一个专门的算法库，叫做mmdeploy，训练好的模型用mmdeploy部署，转成各种各样硬件厂商支持的格式，如图所示：计算机视觉的三大任务机器学习（一）特征提取（二）分类器深度学习（一）神经元（二）多层感知机（三）输出概率训练（一）损失函数（二）寻找损失函数最低点（三）反向传播更新参数（四）优化器（五）训练总体流程（六）举
Back550·2023-02-04 00:22

module 'tensorflow' has no attribute '_version_'

在论（lao）文(ban)的需求下，学习入门TensorFlow，配置环境第一关就扑街。按照官方文档中的教程，在运行第二行代码print(tf.
了无生·2023-02-03 22:18

深度学习入门基于python的的理论与实现（学习笔记）.第六章 与学习相关的技巧（第一部分）

6.1参数的更新：神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。在之前的学习中，我们为了找到最优参数，将参数的梯度（导数）作为了线索。使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。S
火车切片·2023-02-03 18:02

深度学习入门--基于Python的理论与实现

深度学习笔记（一）第1章Python入门NumPy是用于数值计算的库，提供了很多高级的数学算法和便利的数组（矩阵）操作方法。Matplotlib是用来画图的库。确认Python的版本：打开终端（Windows中的命令行窗口），输入python--version命令，该命令会输出已经安装的Python的版本信息。Python中的type()函数可以用来查看数据类型>>>type(10)Python的
Tiramisu66·2023-02-03 18:01

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第三章 神经网络

文章目录1.阶跃函数的实现2.函数图形2.1阶跃函数2.2sigmoid函数2.3ReLU函数3.多维数组的运算3.1矩阵乘法3.2神经网络的内积4.三层神经网络的实现4.1第零层（input）到第一层的输入4.2第一层到第二层的输入4.4将之前的权重参数整合5.Softmax函数5.1将上面的代码转换为softmax函数6.使用MNIST数据集数据集使用方法数据集下载方法6.2神经网络的推理处理
FeverTwice·2023-02-03 18:30

【深度学习入门：基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第七章 卷积神经网络

文章目录卷积神经网络1.卷积神经网络的实现1.1使用im2col1.2池化层的实现2.CNN的实现2.1构建网络2.2开始训练写在最后注：书的源代码下载如下书本源代码下载地址点击右侧资源则可以下载对应的代码卷积神经网络1.卷积神经网络的实现在卷积神经网络中，我们需要考虑batch输入，则对于一个图像的输入，我们可以将其视作一个四维数组，其定义如下importnumpyasnpx=np.random
FeverTwice·2023-02-03 18:30

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》第二章笔记

最近想从头开始看起，所以就挑了《深度学习入门：基于Python的理论与实现》这本书来阅读1、感知机的定义 虽然听起来名字比较高大上，但是结构没有这么恐怖，简单来说可以与电流经过电线进行一个类比，理解为能够接收多个输入信号
user_kay·2023-02-03 18:00

笔记：使用mmdection参加科大讯飞挑战赛

COCO#系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录
奔跑的回锅肉_·2023-02-03 17:59

2020-03-02 周学习计划

1、深度学习入门前4章；2、手动抄写一份神经网路；3、复杂性科学2020第一节；35+35+30完成度：0+0+30=3030/100=30%
昭南小星·2023-02-02 17:50

【深度学习】图深度学习入门（一）

目录roadmapTasks、datasetandbenchmarkSpatial-basedGNNNN4G（NeuralNetworksforGraph）DCNN（Diffusion-ConvolutionNeuralNetwork）GraphSageGAT(GraphAttentionNetworks)GIN（GraphIsomorphismNetwork）GraphSignalProcess
littlemichelle·2023-02-02 15:52

强化学习入门（二）：on-policy与off-policy

一、名词解释即引入原因1、名词解释：翻译过来就是：On-policy:学习到的agent以及和环境进行互动的agent是同一个agentOff-policy:学习到的agent以及和环境进行互动的agent是不同的agent直观理解就是：On-policy：相当于你在打游戏，你在实战中变强。Off-policy：相当于你在看直播，你在观摩中变强。2、为何要引入Off-policy：为了避免不停地s
工藤旧一·2023-02-02 15:47

Linux运维工程师应该掌握的注意事项有哪些

今天小编要跟大家分享的文章是关于Linux运维初学者常见问题指南。习惯使用Windows系统的用户在使用Linux系统的时候难免有些不习惯，尤其是对于刚刚开始入门Linux的小伙伴们来说。
JokerW·2023-02-02 14:24

【python和机器学习入门2】决策树3——使用决策树预测隐形眼镜类型

参考博客：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜（po主Jack-Cui,《——大部分内容转载自参考书籍：《机器学习实战》——第三章3.4《——决策树基础知识见前两篇，摘要：本篇用一个预测隐形眼镜类型的例子讲述如何建树、可视化，并介绍了用sklearn构建决策树的代码目录1数据处理2完整代码3Matplotlib可视化4sklearn构建决策树1数据处理隐形眼镜数据集是非常著名的数据集，它包含很多患者眼
momottyy·2023-02-02 11:52

Intellij IDEA 最新下载安装步骤

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
左大啊·2023-02-02 11:31

《论语》学习入门

子曰“学而时习之，不亦说乎？有朋自远方来，不亦说乎？人不知而不愠，不亦君子乎？”【释义】孔子说，学习这件事啊，要不断地去温习它，这样不就会让人高兴吗？实际我们在小学课本里讲到过，这个地方的习是温习的意思，那么我们从理论是推敲一下，学习的是理论知识，而不断温习的又是理论知识，这样不断的学习理论知识，那会感到很高兴吗？这个地方的习应该理解为见习、实践的意思，换个角度说，学习了理论知识，而后不断地去实践
银河明月·2023-02-02 11:29

2019-04-15LInux运维第十四天日记总结

linux的基础优化查看系统版本信息cat/etc/readhat-release查看内核命令uname-r查看操作系统命令uname-m用户修改密码passwd参数--stdin从标准输入获取密码（从管道获取密码）非交互式设置密码echo123456|passwd--stdin+用户名（只能root用户使用）常见的环境变量环境变量的特点是：1.系统创建好的变量（变量里的内容可以变换）2.Linu
7735c3a0433f·2023-02-02 11:23

NLP之文本特征提取详解

深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
tt丫·2023-02-02 10:47

机器学习入门学习笔记

一、机器学习概述1.机器学习是人工智能学的一个实现途径，深度学习是机器学习的一个方法发展来的2.机器学习的数据来源：数据集3.数据集的构成：特征值+目标值注：有些数据集可以没有目标值，比如社会上的各个职业，刚开始分班的每一名同学等，他们一开始都不具备目标值，但机器学习中有特殊的算法根据日常的经验或特征去为他们分群，从而生成目标值。4.机器学习算法分类：监督学习：（有目标值）（1）目标值：类别——分
spherelink·2023-02-02 10:11

机器学习笔记——深度学习入门篇

前向传播与反向传播转载于:https://www.cnblogs.com/hdu-cpd/p/5988606.html
weixin_30240349·2023-02-02 10:10

机器学习入门——01

目录1.机器学习的定义1.1显著式与非显著式编程1.2机器学习的定义2.机器学习按任务是否需要与环境互交获得经验分类2.1监督学习2.1.1监督学习2.1.2非监督学习2.1.3半监督学习2.2强化学习3.基于标签固有属性的分类方法4.机器学习的算法过程1.机器学习的定义1.1显著式与非显著式编程1.2机器学习的定义2.机器学习按任务是否需要与环境互交获得经验分类2.1监督学习2.1.1监督学习2
Top Secret·2023-02-02 10:38

机器学习入门——KNN

KNN算法KNN算法原理KNN算法是传统的分类算法。原理是如果一个样本在特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，那么这个样本也属于这个类别。缺陷：参数k不好确定，如果k过小则容易受到异常值影响；如果k过大会受到样本不均衡的影响。可用网格搜索的方式穷举所有超参数组合找到最佳模型实现KNN算法可有sklearn的neighbors模块实现估计器类：https://scikit-learn.org
小佘要加油·2023-02-02 10:36

笔记——机器学习入门

文章目录机器学习概述什么是机器学习机器学习算法分类机器学习开发流程机器学习框架数据集获取获取sklearn自带数据集的方法数据集划分特征工程特征工程步骤：特征提取特征预处理归一化标准化(常用这种方式无量纲化)特征降维特征选择主成分分析（Principalcomponentanalysis）PCA降维案例机器学习算法训练详解转换器类和预估器类模型选择与调优机器学习概述什么是机器学习机器学习与人解决问
小佘要加油·2023-02-02 10:00

Linux 运维必备 150 个命令汇总

本文章盘点了Linux运维必备150个命令，可配合Linuxcool网站使用。定位你需要使用的命令，然后去这个网站查询详细用法即可。
·2023-02-02 10:06

2021版 | 机器学习入门指南

这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
人工智能与算法学习·2023-02-01 20:16

机器学习入门方法前言

作为一名机器学习的新手，突然有个大胆的决定，开始写博客。主要目的是当做自己学习算法以及代码之后的总结，督促自己弄清算法条理和其中的数学推理，其次想记录一下自己学习过程中的心路历程。从入门到精通并不容易，光学书本知识或者听课只能让自己会用，从应用到创新的过程需要不断的总结反思，因此我将借助CSDN这个平台来帮助我反思、进步。当然，如果仅此而已的话写在日记本上就好，但我觉得写在这里将会增加和各位同行、
david_hnu·2023-02-01 20:39

适合新手入门的机器学习网站整理

一、比较系统的介绍机器学习入门知识的博客1、人工智能从入门到放弃（sklearn
青青木屋·2023-02-01 20:06

学习笔记（1):5天搞定深度学习入门系列-网络优化-线性神经网络，delta学习规则，梯度下降法...

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/5444/99914?utm_source=blogtoedu输入是否相同？那岂不是重复了
Hyperspectralnetwork·2023-02-01 19:33

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)整体结构CNN与之前的神将网络不同的是，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。
侯一鸣Supermonkey·2023-02-01 19:59

先一文掌握强化学习入门路径

人工智能发展至今，各种热门话题层出不穷，新技术、新SOTA、新方向，每天的变化日新月异。这之中，强化学习应该算是其中相当热门的领域了。作为近些年创新的热点领域，不仅控制领域的大拿在关注强化学习，计算机大类的导师们也在积极利用强化学习来完成一些场景创新。（百说不厌的创新点）不难看出，强化学习的研究现阶段在学术界还很热门，毕竟通俗一点说，深度学习总需要一个应用场景，而RL可以拓展DL的场景有很多。作为
机器学习与AI生成创作·2023-02-01 16:57

百度深度学习paddle框架和学习平台

百度飞桨深度学习框架关于使用飞桨框架的一些个人看法关于百度AIStudio平台和飞桨的看法关于平台和框架的几点建议关于使用飞桨框架的一些个人看法一开始我学习机器学习、深度学习入门看的是李宏毅的《机器学习
hsx_20180202·2023-02-01 12:57

KNN 最近邻算法（K近邻）

KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。
wangchuang2017·2023-02-01 10:24

新浪Linux面试真题

新浪软件测试面试题-Linux运维工程师面试真题作为Linux运维工程师，进入大公司是开启职业新起点的关键，今天特别分享了其在新浪面试Linux运维及云计算工程师的题目和经历，希望对广大Linux运维及云计算的求职者有一个帮助
Linux_淡忘·2023-02-01 05:01
上一页 29 30 31 32 33 34 35 36 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他