numpy手撕神经网络第8页

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？

Wis4e·2025-03-11 07:47

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex

serve the people·2025-03-11 06:09

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生（一面、二面）（题目+回答）

目录快某手-安全实习生一面一、Linux操作：查看进程PID的5种方法二、Elasticsearch（ES）核心要点三、HTTPS建立过程（TLS1.3优化版）四、Python内存管理机制五、深拷贝与浅拷贝对比六

独行soc·2025-03-11 05:04

在vue3中使用Mermaid创建可动态生成的时序图

有手就行的：用Mermaid创建自己的时序图一、Mermaid的安装在vue3中使用Mermaid时，需要npm一下npminstallmermaid完事之后这样引用importmermaidfrom'mermaid

充气大锤·2025-03-11 04:23

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

从0开始的操作系统手搓教程46——实现wait和exit

目录作点基础工作改进一下pidc分配完成线程最后的一些功能实现wait和exitexit和wait是成对使用的，通常在父子进程的管理中起到关键作用。exit是用来结束进程运行的系统调用。当一个进程执行完它的任务后，通常会调用exit来主动终止自己的执行。即使程序员没有显式调用exit，在程序的主函数（如main）执行完毕后，C运行库也会自动调用exit来结束进程。exit的主要作用是使进程退出并将

charlie114514191·2025-03-10 21:04

从0开始的操作系统手搓教程45——实现exec

目录建立抽象实现加载实现sys_execv！！！提示：因为实现问题没有测试。所以更像是笔记！exec函数的作用是用新的可执行文件替换当前进程的程序体。具体来说，exec会将当前正在运行的用户进程的进程体（包括代码段、数据段、堆、栈等）替换为一个新的可执行文件的进程体。这样，新的程序会接管当前进程的地址空间，继续执行新程序的代码，但该进程的PID（进程ID）保持不变。也就是说，执行exec后，原来进

charlie114514191·2025-03-10 21:03

从0开始的操作系统手搓教程44——实现更好的shell

目录添加ctrl+u和ctrl+l快捷键修订readline预备解析上电批添加syscall实现ps路径转化内建的其他指令补充上电添加ctrl+u和ctrl+l快捷键在Linux系统中，快捷键如“Ctrl+u”和“Ctrl+l”是由操作系统提供的标准功能，但它们的实现方式并不是直接由键盘驱动程序（keyboard.c）来处理的。这是因为键盘驱动程序是一个较低层次的程序，它的主要任务是处理硬件中断并

charlie114514191·2025-03-10 21:03

《踩坑与填坑：细数早期 Vue2 项目那些事儿，附一手优化经验》

前端实现导入文件的步骤(运用vue.js—导入）1,利用inputtype=file原生属性绑定change事件2，为触发按钮绑定事件导入3、按钮绑定的事件中触发inputchange事件```javascript//导入表格`在这里插入代码片`asyncimportData(){this.$refs.userImport.click()},4，清空inputflie文件（element.oute

内向的小农·2025-03-10 21:02

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

算法竞赛中常用的STL容器

竞赛中常见STL的容器1.string类2.vector3.stack4.queue5.priority_queue6.set7.map8.pair总结前言在我们的算法竞赛中，为了节约时间，我们不可能去手撕一个数据结构

メ稀饭你的笑·2025-03-10 19:46

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

python爬取房源数据_python爬取安居客二手房网站数据（转）

之前没课的时候写过安居客的爬虫，但那也是小打小闹，那这次呢，还是小打小闹哈哈，现在开始正式进行爬虫书写首先，需要分析一下要爬取的网站的结构：作为一名河南的学生，那就看看郑州的二手房信息吧！

weixin_39897758·2025-03-10 18:04

一款好用的工具，太流批了

此外，它的快捷键（Ctrl+Win+←→）非常不方便，必须要用两只手才能按出。因此，给大家推荐一款轻量到极致的虚拟桌面软件—

luyun020202·2025-03-10 16:23

Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析

全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-10 15:50

手机投屏到电脑，将一加手机投射到Linux大屏共享娱乐

以一加手机投屏到Linux系统电脑为例，教大家将手机投屏到电脑的方法（安卓、iOS可投屏到Windows、macOS或Li

AirDroid_cn·2025-03-10 15:50

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。

侠之大者231·2025-03-10 15:49

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

拉格朗日插值多项式（Lagrange Interpolation）原理 + Python 代码

Numerical%20Analysis/%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E6%8F%92%E5%80%BC/Lagrange.html代码依赖第三方库：1.numpy2

Illusionna.·2025-03-10 14:37

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

Numpy 自学笔记（一）

@numpyNumpy自学笔记（一）更加详细的学习资料请见：https://www.numpy.org.cn/user/一.基础知识NumPy的数组类被调用ndarray。它也被别名所知array。

.Queenie.·2025-03-10 10:47

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas

Wis4e·2025-03-10 09:09

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。

Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集，進行清理、轉換和統計運算。-舉例：處理歷史市場數據，分析價格趨勢、交易量等。###2.

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

从零手写Tomcat核心架构：构建简易Servlet容器实战指南

一、自研Tomcat的意义与核心目标在当今分布式架构盛行的时代，理解Web容器底层原理是突破中间件黑盒的关键。本文将基于HTTP协议与Servlet规范，实现一个具备基础Servlet动态请求处理能力的精简版Tomcat（命名为MiniCat），其核心架构目标包括：HTTP通信层：实现TCP连接管理和基础报文解析生命周期管理：支持Servlet的init-service-destroy流程请求分发

bigH2004·2025-03-10 05:33

【ShuQiHere】解密诺奖得主：约翰·霍普菲尔德与人工神经网络的革命

【ShuQiHere】目录引言：跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后：人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例：实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里

ShuQiHere·2025-03-10 03:22

pyscript的用法

Python生态：提供流行的Python和科学计算软件包（例如numpy,pandas,scikit-learn等）。

新时代_打工人·2025-03-10 03:19

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

今天这道题看了好久的题解，才理解意思，看来有的时候刷题也要积累一些知识。

importnumpyasnpr,c=len(board),len(board[0])board_exp=np.array([[0for_inrange(c+2)]for

suohanfjiusbis·2025-03-10 02:14

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

dataframe数据常用python操作

dataframe数据常用python操作dataframe数据常用知识点1.创建dataframe1.1使用字典创建DataFrame：1.2使用列表创建DataFrame：1.3使用numpy数组创建

shlay·2025-03-09 22:05

manus是什么，如何注册使用

核心定义与定位名称含义源自拉丁语“MensetManus”（意为“手脑并用”），强调其既能像人类一样思考规划，又能调用工具完成具体操作任务的特性。技术定位属于**A

fzip·2025-03-09 21:30

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

Python实现网络通信：Socket模块与TCP/IP协议全解析

全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-09 19:42

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

Manus：通用型Agent的技术革新与多元应用场景

一、Manus前沿洞察Manus，作为Monica团队匠心打造的全球首款通用型Agent产品，名称源于拉丁文“mensetmanus”，意即“手”，深刻寓意着知识与行动的深度融合。

蚂蚁质量·2025-03-09 16:16

【面经】CPP经典面试手撕{LRUCache、字典树、布隆过滤器}

文章目录LRUCache字典树布隆过滤器LRUCacheclassLRUCache{usingListIt=list>::iterator;list>_LRUlist;int_capacity;unordered_map_hashmap;public:LRUCache(intcapacity):_capacity(capacity){}intget(intkey){autoit=_hashmap.

阿猿收手吧！·2025-03-09 16:15

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的

软件职业规划·2025-03-09 15:07

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

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