卷积ai_pytorch概念pytorch
数据库——基本概念
1、什么是数据库？ 数据库，DataBase，简称db，存储数据的仓库。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。 2、什么是数据库管理系统？ 数据库管理系统，DataBaseManagementSystem，简称DBMS，管理数据库的系统，可以对数据库中的数据进行增删改查。 常用的数据库管理系统有：M ......
kafka 分区概念
消费者api kafka文档 偏移量和消费位置 主题被分为分区集合，分区内是完全有序的，每一个分区在任何时间只被分给订阅此主题的消费组里的一个消费者消费 每一个分区的偏移量只是一个int，代表着下一个要消费的消息的偏移量 因为每个分区同一时间只被一个消费组里的一个消费者消费，所以消息消费确认不用记录 ......
Java基础概念
JVM (Java Virtual Machine) java跨平台原理： 总结：在需要运行Java应用程序的操作系统上，安装一个与操作系统对应的Java虚拟机(Java Virtual Machine)即可。 JRE (Java Runtime Environment) 是Java程序的运行时环境 ......
umich cv-4-2 经典卷积网络架构
这节课中主要讨论了卷积神经网络的发展历史以及几种经典结构是如何构建的 卷积网络经典结构 AlexNet VGG GoogleNet Residual Network AlexNet 在2012年的时候，Alexnet神经网络提出，这时网络的架构比如说各个层之间要如何排列组合，使用多少卷积层池化层，每 ......
windows的深度学习环境软件版本（cuda/cudnn/pytorch）
恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
umich cv-4-1 卷积网络基本组成部分介绍
这节课中介绍了卷积网络的基本组成部分(全连接层，激活函数，卷积层，池化层，标准化等)，下节课讨论了卷积神经网络的发展历史以及几种经典结构是如何构建的 卷积网络组成部分 前言 卷积层 池化层 normalization 前言 在之前提到的全连接神经网络中，我们直接把一个比如说32 * 32 * 3的图 ......
第一章：Linux的一些基本概念
一些概念 在Linux系统中，每个设备都被当成一个文件对待 如，SATA接口的硬盘的文件名即为/dev/sd[a-d]。 几乎所有硬件设备文件都在/dev这个目录内。 窗口 Linux默认会为用户提供六个终端让用户登录，切换方式：Ctrl+Alt+ F1~F6 其中F1对应图形用户界面模式 目录 当 ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
关键概念
Java 游戏开发中的关键概念 1. LibGDX： LibGDX是一个流行的Java游戏开发框架。它提供了一组用于跨不同平台创建 2D 和 3D 游戏的工具和库。 2.游戏循环：游戏开发通常涉及不断更新和渲染游戏元素的游戏循环。Java 的效率是管理此循环的宝贵财富。 3. Sprite 动画：J ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索
本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构
为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）
循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点： “<eos>”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停 ......
爬虫概念篇
爬虫是什么爬虫可以做什么1）收集数据2）尽职调查3）刷流量和秒杀爬虫开发中有哪些技术 爬虫主要目的是获取网页内容并解析获取网页：1）一个是requests2）另一个是爬虫框架Scrapy解析网页内容：1）正则表达式2）XPath3）BeautifulSoup常规反爬虫措施: 访问频率检查 验证码 登 ......
使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一 ......
使用卷积神经网络训练手写数字识别模型(CNN)
https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 目录结构 README.md # Basic MNIST Example pip install -r requirements.txt python main.py # CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 py ......
4. 卷积神经网络
1. 机器学习中两个主要问题 1.1 回归 1.2 分类 分类是可交换的，可以将狗称为第一类，猫是第二类，也可以反过来。 卷积是可交换的 上式是分类的损失函数，\(y\)是0或1，\(\hat {y} \epsilon [0 , 1]\) 2. 数学过程 上图就是卷积的运算 后证明：若\(u(x) ......
PyTorch大更新，编译代码速度暴增35倍！视觉模型一键部署，头显Quest 3可用
前言 最近，在Pytorch发布会上，发布移动端Pytorch解决方案ExecuTorch，实现在移动端设备上大范围地部署AI工具，并推出最新版本Pytorch2.1，推理速度大幅提升。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新 ......
深度学习（pytorch载入onnx测试）
测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集
机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
数据库相关概念
数据库系统相关概念 数据库优点 数据持久性（Data Persistence）： 数据库系统可以将数据永久存储在磁盘上，即使系统关闭或断电，数据也不会丢失。 数据共享和多用户访问（Data Sharing and Multi-User Access）： 多个用户可以同时访问数据库，而不会发生冲突，这 ......
10月19日网络编码基础概念
目录网络编程网络协议讲解为什么要学习网络编程网络物理层：电信号数据链路层:网络层:传输层:tcp协议:三次握手:四次挥手:dos和ddos攻击:端口半连接池活跃连接:这些是当前处于活跃状态的连接，可以用于数据传输。半连接:半连接是一种连接状态，表示连接已经建立，但没有完全连接，无法进行数据传输。它通 ......
数据库基本概念
数据库基本概念 记录 (record) 码/键 (keys) 索引 (indexes) 一致性 (consistency) 规范化 (normalization) 外码/关键字 (foreign keys) 联系 (relationships) 基数 (cardinality) 查询语句 查询优化和 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络
之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......
卷积认知
前言 博主研究生时期研究的课题有关于点云的深度学习。对于点云这一三维数据形式的深度学习研究，相关工作启发于二维图像深度学习处理，由此对于点云的特征提取也采用卷积这一形式。但在实践过程中，点云的卷积衍生出了多种方法。 因此该随笔主要内容为对卷积这一概念的个人理解与梳理。 卷积字面意义的探讨 参考他人的 ......
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
在快速发展的自然语言处理领域，Transformers 已经成为主导模型，在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能，包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前，条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具，特别是线性链CRFs，它将序列建模为有向图，而CRFs更普遍地可以用于任意图 ......
什么是卷积
参考文献：https://blog.csdn.net/zhibing_ding/article/details/125254670 不断的学习，就会有不同的认识和理解. 卷积操作的基本思想是提取输入数据的局部特征，这有助于网络捕捉图像中的空间结构和模式。 卷积核是一个小的矩阵，通常是正方形的，它在输 ......
浅析CRM系统中的“联系人”概念
CRM客户管理系统中的联系人指的是为了产生商机和建立关系而需要进行沟通的对象，强调联系和活动对象而客户强调的是交易对象。联系人管理也是CRM系统的核心功能之一。下面我们来详细说说，CRM系统中的联系人是什么？如何进行联系人管理？ ......
卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层的作用(摘录)
1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。 比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。 再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络
将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......