姥爷tensorflow深度
二叉树的最小深度
所以，如果左子树为空，右子树不为空，说明最小深度是 1 + 右子树的深度。 反之，右子树为空，左子树不为空，最小深度是 1 + 左子树的深度。 最后如果左右子树都不为空，返回左右子树深度最小值 + 1 。 1 int minshendu(Node* node) { 2 if (node == nul ......
求二叉树的最大深度
此为有返回值的递归问题 先确定终止条件(如果一个树为空树，它的高度就是0，我们直接返回0，根本不用递归） 写出通式(1+max(左子树的最大深度,右子树的最大深度)规模更小的子问题)，将通式写在return里面 1 int maxshendu(Node* node) { 2 if (node == ......
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： ``` 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 ``` **使用递归回溯* ......
OpenCV实战：从图像处理到深度学习的全面指南
> 本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。 # 1. OpenCV简介 ## 什么是OpenCV？ : invalid pointer
# transformer/tensorflow报错：ValueError: tensorflow.__spec__ is None , free(): invalid pointer 由于tensorflow版本（tf1）和transformer版本不匹配产生。 解决办法： ``` 1.升级ten ......
基于ResNet-101深度学习网络的图像目标识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 介绍ResNet-101的基本原理和数学模型，并解释其在图像识别中的优势。然后，我们将详细介绍如何使用深度学习框架实现ResNet-101，并在图像数据集上进行训练和测试。最后，我们将总结本文的主要内容并提出进一步的研究方向。 1.1、ResNet-101的基本原理 ResNet- ......
机器学习实战－基于Python3和C＋＋(5)- python之tensorflow（1）
[TOC] # tensor ```pyhon import tensorflow as tf x=tf.constant(19) y=tf.constant(22) x+y z=x+y print(z) tf.Tensor(41, shape=(), dtype=int32) a=tf.const ......
深度学习-->卷积神经网络
二维卷积层: from mxnet import autograd, nd from mxnet.gluon import nn # 定义函数corr2d，用于实现二维卷积操作 def corr2d(x, k): # 获取卷积核的高度和宽度 h, w = k.shape # 初始化输出y，其形状为( ......
js如何实现对象数组的深度复制 记录记录
背景： 偶然发现的bug，列表页做多选的时候，做了一次数据格式的转换 const temp = me.multipleSelection; temp.forEach(p=>{ p.trainTicketType = p.trainTicketType.split(','); requestList. ......
深度学习TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表
一、TensorFlow对应版本对照表 版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 te ......
在 Python 中使用 Tensorflow 预测燃油效率
预测燃油效率对于优化车辆性能和减少碳排放至关重要，这可以使用python库tensorflow进行预测。在本文中，我们将探讨如何利用流行的机器学习库 Tensorflow 的强大功能来使用 Python 预测燃油效率。通过基于 Auto MPG 数据集构建预测模型，我们可以准确估计车辆的燃油效率。让 ......
m基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率曲线,并用实际图片进行测试
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输"是一种无线通信系统，它利用正交频分复用（OFDM）和四相位偏移键控（QPSK）技术来传输图像数据，并借助深度神经网络（DNN）来进行信道估计，从而提高信号传 ......
【Python&目标识别】Labelimg标记深度学习（yolo）样本
人工智能、ai、深度学习已经火了很长一段时间了，但是还有很多小伙伴没有接触到这个行业，但大家应该多多少少听过，网上有些兼职就是拿电脑拉拉框、数据标注啥的，其实这就是在标记样本，供计算机去学习。所以今天跟大家分享下如何使用Labelimg去自己标记深度学习样本。 ......
ubuntu深度学习环境0-1配置记录
## Ubuntu20.04安装详细图文教程（双系统） http://t.csdn.cn/swb3R ## 换源 https://www.cnblogs.com/greamrod/p/12316048.html ## Ubuntu20.04安装搜狗输入法 http://t.csdn.cn/BOP68 ......
深度解析Vue Router原理：实战指南与实用技巧
本文将深入解析Vue Router的核心原理，帮助读者全面理解Vue Router在Vue.js单页面应用中的作用和工作原理。从URL路由、路由表、导航守卫到组件渲染等方面进行逐步剖析，让读者了解每个概念的含义和相互关系。
同时，我们将提供实战指南和实用技巧，通过丰富的代码示例和案例分析，帮助读者学... ......
火山引擎AB测试：广告实验深度打通巨量引擎，高效测试广告素材
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 近期，火山引擎AB测试DataTester上线了新版的广告AB实验，还推出了与巨量引擎深度打通的能力。用户可以在DataTester中直接进行广告落地页的创建，并可以完成与巨量2.0广告投放的适配，企业广告主及广告 ......
深度学习环境配置pytorch-GPU版本
一、下载与安装Anaconda 官网： https://www.anaconda.com/download 安装时添加环境变量勾选上，这样可以减少一步操作，不用再去自己手动添加了。 二、在anaconda里面创建虚拟环境  tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) ``` * 通过shape访问张量的形状和张量中元素的总 ......
基于Alexnet深度学习神经网络的人脸识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。 ......
深度学习数学公式汇总
## 激活函数 ### softmax函数 \begin{aligned} Softmax(z_{i}) = \frac{e^{z_{i}}}{\sum_{c = 1}\^{C}{e^{z_{c}}}} \end{aligned} 其中 $z_{i}$ 为第i个节点的输出值，C为输出节点的个数，即分 ......
Tensorflow数据的基本操作
```python # tensorflow里引入一个新的数据类型-张量(tensor)，与numpy的ndarray类似，是一个多维数组。和numpy的区别在于：numpy的ndarray只支持CPU计算，而张量支持GPU，可以通过GPU加速，提高速度，同时张量还支持自动微分计算，更适合深度学习 ......
Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26562 最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。 该项目包括： 将时间序列数据转换为分类问题。 使用 TensorFlow ......
苹果mac m1,m2芯片安装 pytorch和tensorflow的GPU版本
一、下载M芯片的anaconda，并安装 二 、安装GPU版本的pytorch1.安装 Xcode xcode-select --install 2.创建环境 conda create -n torch-gpu python=3.11 conda activate torch-gpu 3.打开pyt ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较 ......
第三章 指针才是C语言的精髓（嵌入式Linux与物联网软件开发 C语言内核深度解析）
这仅仅是读《嵌入式Linux与物联网软件开发：C语言内核深度解析》pdf的知识记录 地址：指的都是某个字节的地址。比如int a 的空间大小有4个字节，每个字节都有一个地址（也就是有4个地址），但是只有首字节地址才能作为整个a空间的地址。也就是说，整个内存以1个字节为基本单位划分无数个地址，同时假设 ......
深度学习刷SOTA的trick
作者：Gordon Leehttps://www.zhihu.com/question/540433389/answer/2549775065 1.R-Drop：两次前向+KL loss约束 2. MLM: 在领域语料上用mlm进一步预训练 (Post-training) 3. EFL: 少样本下， ......
【福利活动】深度体验OpenHarmony对接华为云IoT
本文主要介绍基于OpenHarmony 3.0来接入IoTDA，以BearPi-HM_Nano开发板为例，使用huaweicloud_iot_link SDK对接华为云物联网平台的简单流程。文末为大家提供了 体验活动 的福利，最高可得HUAWEI WATCH FIT手表、华为手环7、HUAWEI F ......