python深度学习开发经验

CODING 代码资产安全系列之 —— 构建全链路安全能力，守护代码资产安全

本文作者：王振威-CODING研发总监CODING创始团队成员之一，多年系统软件开发经验，擅长Linux，Golang，Java，Ruby，Docker等技术领域。
CODING_DevOps·2021-12-01 18:00

JetBrains 发布下一代 IDE，无比轻量，几秒就能启动干活，IDEA 可以扔了。。

JetBrains确实很牛逼，有20余年的IDE开发经验，旗下就有多款明星IDE产品，这次决定打造一款轻量级的全新编辑器：Fleet，从头开始构建，全新设计的UI，使用了IntelliJ代码处理引擎，分布式的
·2021-12-01 15:48

三年开发经验, 字节跳动抖音组离职后, 一口气拿到 15 家公司 Offer

先聊了聊为什么离开现在公司，毕竟现在这么火我做的项目中的一些解决方案，组件化、字节码注入、包体积的极致优化直播的架构设计三面设计一个上传日志的大小，涉及到，性能、文件大小、怎样压缩、时机、TopK问题等聊了聊在字节跳动做的事情总结是一家创业公司，给的薪资还是挺不错的，但是由于是996，没有加班工资，多出来的钱可能就是加班工资吧，后面听hr说公司正在打算取消9962公司：探探是通过脉脉上网红马映怡推
m0_64384350·2021-11-28 16:28

程序员需要达到什么水平才能顺利拿到 20k 无压力？

4会背题，同时最好有值钱技术的项目开发经验。5这点也是必须的，肯加班，能承受比较大的压力。然后展开分析。1先别老想着钱，老想着钱，有可能因蝇头小利而反复跳槽。同时要明白，到一个
hsm_computer·2021-11-27 16:00

2年经验字节跳动、腾讯、OPPO、小米Android开发面试总结

前言本人双非本科，2年小厂Android开发经验，年中辞职后逼自己每天学习，因为想去大厂面试，最后也拿到了想要的结果，本文对这次的面试过程做一个总结。
·2021-11-27 10:38

[Python人工智能] 三十三.Bert模型 (2)keras-bert库构建Bert模型实现文本分类

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2021-11-26 14:57

SpringBoot结合Neo4j自定义cypherSql的方法

结合这种问题，结合目前开发经验，可以使用neo4j框架的session进行原生cypherSql的执行。所以结
·2021-11-25 16:08

[Python人工智能] 三十二.Bert模型 (1)Keras-bert基本用法及预训练模型

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章结合文本挖掘介绍微博情感分类知识，包括数据预处理、机器学习和深度学习的情感分类。
Eastmount·2021-11-24 10:44

App 端自动化的最佳方案，完全解放双手！

（详细）但是对于很多人来说，首先编写一款App需要一定的移动端开发经验，其次还需要另外编写无障碍服务应用，如此显得有一定难度的本篇文章将介绍另外一种方案，即：利用前面文章介绍的AutoJS来实现自动给微信群发送新闻早报
·2021-11-23 22:30

App 端自动化的最佳方案，完全解放双手！

（详细）但是对于很多人来说，首先编写一款App需要一定的移动端开发经验，其次还需要另外编写无障碍服务应用，如此显得有一定难度的本篇文章将介绍另外一种方案，即：利用前面文章介绍的AutoJS来实现自动给微信群发送新闻早报
AirPython·2021-11-23 21:00

公开揭密团队成员开发鸿蒙 OpenHarmony 的完整过程(收获官方7k奖金和开发板等，2w字用心总结)

背景随着OpenHarmony组件开发大赛结果公布，我们的团队成员被告知获得了二等奖，在开心之余也想将我们这段时间宝贵的开发经验写下来与大家分享，当我们看到参赛通知的时候已经是9月中旬的时候，此时已经是作品可以提交的时间了
·2021-11-22 07:57

介绍一款开源电商网站的购物车添加功能的实现

即使没有多少Angular开发经验的前端程序员，阅读本文之后，也能对Spartacus电商网站
·2021-11-21 21:48

北京｜自动驾驶公司招Python开发工程师 25k-40k*15薪

要求：统招本科计算机相关专业，3年及以上Python开发经验；精通python，Linux环境，熟悉前后端交互；熟悉Django、Flask、Tornado、Web2py等主流架构；熟悉MySQL、Redis
·2021-11-19 16:59

Python深度学习之使用Albumentations对图像做增强

目录一、导入所需的库二、定义可视化函数显示图像上的边界框和类标签三、获取图像和标注四、使用RandomSizedBBoxSafeCrop保留原始图像中的所有边界框五、定义增强管道六、输入用于增强的图像和边框七、其他不同随机种子的示例一、导入所需的库importrandomimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimportalbumentationsasA二
·2021-11-18 13:08

视野 | OpenSearch，云厂商的新选择？

王奇顾问软件工程师目前从事PaaS中间件服务（Redis/MongoDB/ELK等）开发工作，对NoSQL数据库有深入的研究以及丰富的二次开发经验，热衷对NoSQL数据库领域内的最新技术动态的学习，能够把握行业技术发展趋势
·2021-11-17 11:27

盘点 | 主流云原生数据库技术方案

作者：柯煜昌顾问软件工程师目前从事RadonDB容器化研发，华中科技大学研究生毕业，有多年的数据库内核开发经验。
RadonDB·2021-11-17 11:21

python 入门 django 入门 (二) models操作

本人java10年开发经验，现就职于电信，因工作需要学习python，记录自己的学习记录。后面也会持续分享真实工作经验，及项目。欢迎大家互关，一起学习!!
说重点丶·2021-11-17 09:31

python入门 django入门 （一）

本人java10年开发经验，现就职于电信，因工作需要学习python，记录自己的学习记录。
说重点丶·2021-11-15 15:14

python深度学习tensorflow和fme结合，实现档案扫描件数据自动分类

文章目录前言一、深度学习基础知识简介1、什么是深度学习2、深度学习的原理3、深度学习应用场景二、深度学习环境搭建1.深度学习库的安装2.CUDA和对应版本的cudnn下载三、实战教学1.基础数据集的准备2、图片数据集转换为可训练数据集3、模型搭建4、模型初始化和模型训练以及模型保存5、模型再优化6、使用模型进行预测总结前言之前我发过一遍用fme调用谷歌的汉字识别库来实现扫描件分类的文章，虽然能减少
努力的悟空·2021-11-14 23:28

为了提高工作效率：通过pycharm的模板代码减少重复工作

我们可以更加日常开发经验总结出一些常用的模板代码来帮助我们实现一秒五行的代码开发效率。
编程简单学·2021-11-12 14:00

python深度学习人工智能BackPropagation链式法则

目录1.链式法则2.前向传播3.后向传播4.计算方式整理5.总结1.链式法则根据以前的知识，如果我们需要寻找到目标参数的值的话，我们需要先给定一个初值，然后通过梯度下降，不断对其更新，直到最终的损失值最小即可。而其中最关键的一环，就是梯度下降的时候，需要的梯度，也就是需要求最终的损失函数对参数的导数。如下图，假设有一个神经元，是输入层，有2个数据，参数分别是w1和w2，偏置项为b，那么我们需要把这
·2021-11-12 11:14

Python 人工智能 5秒钟偷走你的声音

介绍Python深度学习AI-声音克隆、声音模仿，是一个三阶段的深度学习框架，允许从几秒钟的音频中创建语音的数字表示，并用它来调节文本到语音模型，该模型经过培训，可以概括到新的声音。
·2021-11-12 09:28

存储大师班 | 浅谈 RDMA 与无损网络

魏国武QingStor资深研发工程师近10年企业级软件开发经验，专注于大规模分布式存储研发，擅长集群性能调优、高可用研究及容灾。
·2021-11-11 15:11

招聘：交易系统开发(C++）

招聘：交易系统开发(C++）年薪：70-120万+提成关键词：C++，量化交易系统开发经验，低延迟推荐奖：10000地点：上海公司介绍：新兴量化交易公司，业务多元岗位职责：1.负责设计和搭建量化交易系统框架
·2021-11-10 10:32

《Python深度学习》第三章笔记

神经网络入门神经网络的核心组件层模型损失函数与优化器神经网络解决基本的分类问题与回归问题二分类问题（电影评论分类）准备数据构建网络验证多分类问题（新闻分类）准备数据构建网络验证重新训练模型回归问题（预测房价）神经网络的核心组件层，多个层组合成网络（模型）。输入数据和相应的目标。损失函数，用于学习的反馈信号。优化器，决定学习过程如何进行。多个层链接在一起组成网络，将输入数据映射为预测值。然后损失函数
烟雨行客·2021-11-10 00:59

技术干货｜开源项目-FlyFish使用攻略分享

）CaryZhou（周凯）为云智慧智能研究院-技术创新实验室前端工程师，致力于云智慧开源项目FlyFish和LCAP产品的研发，支撑内部研发交付体系可视化业务线，拥有丰富的低代码平台和SaaS平台设计开发经验
·2021-11-09 15:42

《Python深度学习》第二章笔记

《Python深度学习》第二章笔记1.第一个神经网络示例2.张量与张量运算张量（输入网络的数据存储对象）张量运算（层的组成要素）逐元素运算广播张量点积张量变形3.神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习随机梯度下降链式求导
烟雨行客·2021-11-09 00:08

《Python深度学习》第一章笔记

《Python深度学习》第一章笔记1.1人工智能、机器学习、深度学习人工智能机器学习深度学习深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史概率建模早期神经网络核方法决策树、随机森林与梯度提升机回到神经网络
烟雨行客·2021-11-07 23:19

Mac m1搭建python深度学习环境+pycharm

0、确保已经安装zsh参考教程https://www.jianshu.com/p/677a9bb1ac29https://www.jianshu.com/p/677a9bb1ac291、下载miniforge3下载链接：https://github.com/conda-forge/miniforge/#download选择macarm64位架构:2、打开terminal，cd到下载好的minifa
Crayon8898·2021-11-05 12:12

python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取

目录之前的笔记里实现了softmax回归分类、简单的含有一个隐层的神经网络、卷积神经网络等等，但是这些代码在训练完成之后就直接退出了，并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练结果可以复用，需要将训练好的神经网络模型持久化，这就是这篇笔记里要写的东西。TensorFlow提供了一个非常简单的API，即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型。下面代码给出了保存Te
·2021-11-04 10:21

【实用！】聊聊React组件状态设计，一定能帮你避坑~

依照开发经验和官方文档，我对rea
·2021-11-04 10:08

面试题：深克隆和浅克隆的实现方式

考察人群：2到5年开发经验。背景知识详解先了解下浅克隆和深克隆的定义：浅克隆：被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值，而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象。
Java大将军·2021-10-31 14:29

深圳|顺丰科技-诚招前端开发工程师 职级T8-T11 薪资20k-40k * 15

要求：具备三年以上前端开发经验，参与过大型互联网产品的设计研发工作优先；扎实的前端基础，熟练掌握HTML5、CSS，
·2021-10-21 15:49

"简单"的优化--希尔排序也没你想象中那么难

不过这篇文章呢，还是想跟大家聊一聊数据结构与算法，学校也是大二上才开设了数据结构这门课，希望可以一边学习数据结构一边积累后台项目开发经验。
Melo~·2021-10-21 13:00

[算法]“简简单单”的插入排序，你还没掌握吗？

不过这篇文章呢，还是想跟大家聊一聊数据结构与算法，学校也是大二上才开设了数据结构这门课，希望可以一边学习数据结构一边积累后台项目开发经验。
Melo~·2021-10-21 13:00

Python深度学习神经网络基本原理

目录神经网络梯度下降法神经网络梯度下降法在详细了解梯度下降的算法之前，我们先看看相关的一些概念。1.步长（Learningrate）：步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用上面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。2.特征（feature）：指的是样本中输入部分，比如2个单特征的样本（x(0),y(0)）,（x(1),y(1)
·2021-10-20 17:28

Python深度学习实战PyQt5菜单和工具栏功能作用

目录1.创建主窗口1.1窗口类型1.2编辑窗口的属性1.3图形界面设计的预览2.建立菜单栏2.1建立一级菜单2.2建立二级菜单2.3关联动作3.建立工具栏3.1添加工具栏3.2添加和编辑动作对象3.3向工具栏添加动作对象4.编写Python应用程序调用图形界面1.创建主窗口上文中我们建立的图形界面程序GUIdemo2.py，通过导入图形界面uiDemo1.py，已经实现了主窗口的创建。1.1窗口类
·2021-10-18 13:39

Python深度学习实战PyQt5基本控件使用解析

目录1.PyQt5控件简介1.1什么是控件1.2编辑控件的属性1.3PyQt5的控件类型输入控件：显示控件：高级控件：2.按钮控件2.1按钮控件简介2.2按键按钮（QPushButton）2.3其它按钮3.输入控件3.1输入控件简介3.2文本输入控件3.3调节输入控件4.Python应用程序调用图形界面1.PyQt5控件简介1.1什么是控件控件也称控件对象，是Qt用户界面上最基本的组件类型，也是构
·2021-10-18 13:06

Python深度学习实战PyQt5安装与环境配置过程详解

目录1.PyQt5图形界面开发工具1.1从CLI到GUI1.2PyQt5开发工具2.安装PyQt5和QtToolspip安装PyQt5pip安装QtTools3.QtDesigner和PyUIC的环境配置3.1在PyCharm添加CreateTools3.2添加QtDesigner工具3.3添加PyUIC工具4.QtDesigner和PyUIC的快速入门4.1QtDesigner的启动和入门新建一
·2021-10-18 13:06

Python深度学习实战PyQt5布局管理项目示例详解

目录1.从绝对定位到布局管理1.1什么是布局管理1.2Qt中的布局管理方法2.水平布局（HorizontalLayout）3.垂直布局（VerticalLayout）4.栅格布局（GridLayout）5.表格布局（FormLayout）6.嵌套布局7.容器布局布局管理就是管理图形窗口中各个部件的位置和排列。图形窗口中的大量部件也需要通过布局管理，对部件进行整理分组、排列定位，才能使界面整齐有序、
·2021-10-18 13:05

Python深度学习实战PyQt5信号与槽的连接

目录1.信号与槽（Signalsandslots）1.1信号与槽的原理1.2信号发送者与槽的接收者2.QtDesigner建立信号与槽的连接2.1信号与槽的连接：不同的发送者与接收者，槽函数为控件的内置函数QtDesigner设置信号/槽的连接的操作步骤如下：2.2信号与槽的连接：不同的发送者与接收者，槽函数为自定义函数QtDesigner设置信号/槽的连接的操作步骤如下：2.3信号与槽的连接：相
·2021-10-18 13:05

Python深度学习实战PyQt5窗口切换的堆叠布局示例详解

目录1.堆叠布局简介1.1什么是堆叠布局（StackedLayout）1.2堆叠布局的实现方法2.创建多窗口切换的堆叠布局3.堆叠布局的主程序设计3.1QStackedWidget类3.2建立信号/槽连接3.3页面控制程序3.4堆叠布局中的控件操作软件项目中经常需要多种不同的图形界面，以适应不同的任务场景。选项卡控件（QTackedWidget）通过标签选择打开对应的对话框页面，不需要另外编程。堆
·2021-10-18 13:05

C++常见的三种内存破坏的场景和分析

有一定C++开发经验的同学大多数踩过内存破坏的坑,有这么几种现象:比如某个变量整形，在程序中只可能初始化或者赋值为1或者2,但是在使用的时候却发现其为0或者其他的情况。
C语言与CPP编程·2021-10-18 08:00

Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

目录一、基础理论1、TensorFlow2、TensorFlow过程1、构建图阶段2、执行图阶段（会话）二、TensorFlow实例（执行加法）1、构造静态图1-1、创建数据（张量）1-2、创建操作（节点）2、会话（执行）API：普通执行fetches（多参数执行）feed_dict（参数补充）总代码一、基础理论1、TensorFlowtensor：张量（数据）flow：流动Tensor-Flow
·2021-10-16 23:52

两年滴滴和头条的后端开发经验！字字都是肺腑之言！

先简单交代一下背景吧，某不知名985的本硕，17年毕业加入滴滴，当时找工作时候也是在牛客这里跟大家一起奋战的。今年下半年跳槽到了头条，一直从事后端研发相关的工作。之前没有实习经历，算是两年半的工作经验吧。这两年半之间完成了一次晋升，换了一家公司，有过开心满足的时光，也有过迷茫挣扎的日子，不过还算顺利地从一只职场小菜鸟转变为了一名资深划水员。在这个过程中，总结出了一些还算实用的划水经验，有些是自己领
·2021-10-15 21:18

前端组件化开发实践总结

这篇文章就把我在开发中总结的一些组件化开发经验分享一下。示例中的所有代码都是伪代码，你可以按照实际情况应用到React或Vue的项目中。前端组件化发
峰华前端工程师·2021-10-13 12:43

Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集。如今，MNIST数据集更像是一个健全的检查，而不是一个基准。为了提高难度，我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionim
·2021-10-12 10:27

Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型与softmax回归的简洁实现相比，唯一的区别是我们添加了2个全连接层。第一层是隐藏层，它包含256个隐藏单元，并使用了ReLU激活函数。第二层是输出层。net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,25
·2021-10-11 19:34

Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减（L2正则化）时看到的那样，参数的范数也代表了一种有用的简单性度量。简单性的另一个有用角度是平滑性，即函数不应该对其输入的微笑变化敏感。例如，当我们对图像进行分类时，我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的。dropout在正向传播过程中，计算每一内部层同时注入噪声，这已经成为训练神经网络的标准技术。这种方法之
·2021-10-11 16:58

Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解

目录互相关运算卷积层特征映射由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。互相关运算严格来说，卷积层是个错误的叫法，因为它所表达的运算其实是互相关运算（cross-correlation），而不是卷积运算。在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。首先，我们暂时忽略通道（第三维）这一情况，看看如何处理二维图像数据和隐藏表示。下图中，输入是高度为3、宽度为3的二维张量
·2021-10-11 16:26
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