序列seq深度pytorch
浅析AI深度学习计算机视觉技术在智能监控领域的场景应用
在视频监控领域，智能监控大大提高了监控区域的控制效率，变被动“监督”为主动“监控”，有效避免了事故的发生，并能协助管理人员对日常安全工作进行管理，最大限度地降低误报和漏报现象，减少人力监管的成本。上述的两种部署方式，都可以应用在智慧工厂、智慧工地、智慧矿山、智慧校园、智慧社区等场景中，能弥补传统视频... ......
django 如何在序列化器中抛出错误 并且在视图中捕捉返回给前端
1.在create()中抛出错误 class YourSerializer(serializers.Serializer): def create(self, validated_data): # 进行数据验证是否满足条件 #得到数据过程以省略 condition = False if not co ......
深度Q网络：DQN项目实战CartPole-v0
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP ......
TensorFlow11.1 循环神经网络RNN01-序列表达方法
在自然界中除了位置相关的信息（图片）以外，还用一种存在非常广泛的类型，就是时间轴上的数据，比如说序列信号，语音信号，聊天文字。就是有先后顺序。 对于下面这个： 不如说我们输入有10个句子，每个句子都有4个单词，然后我们怎么把这些句子转化为具体的数值呢。如果一个表示方法能够很好的表示这个单词的特性的话 ......
物体检测的技术和算法：基于深度学习和图像处理
[toc] 20. 物体检测的技术和算法：基于深度学习和图像处理 随着人工智能的不断发展和计算机视觉技术的进步，物体检测已经成为了人工智能领域中非常重要的一个分支。物体检测是指通过对图像或视频进行自动检测，识别出物体所在的位置和类别，为后续的数据处理和应用提供支持。 在物体检测的技术和算法中，基于深 ......
时间序列分析(TimeSeriesAnalysis)是分析时间数据序列的方法和技术，包括自回归移动平均(ARI
[toc] 时间序列分析(Time Series Analysis)是分析时间数据序列的方法和技术，可以帮助研究者更好地理解趋势、周期性和季节性等问题。本文将介绍时间序列分析的基本原理、常见技术及其实现步骤和应用场景，并针对一些常见的问题进行解答。 ## 1. 引言 时间序列分析是一种基于数据序列的 ......
机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法
[toc] 文章标题：《41. 机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法》 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于各种领域，如智能语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。然而，这些技术也面临着一些安全问题，如模型偏见、数据泄露、攻击等。因此，对于机器学习 ......
25如何使用相关性学习进行时间序列的可视化
[toc] 如何使用相关性学习进行时间序列的可视化 时间序列分析是人工智能和机器学习领域中的重要应用之一，可以帮助我们更好地理解时间序列数据中的趋势和相关性。本文将介绍如何使用相关性学习进行时间序列的可视化。 ## 1. 引言 时间序列数据可以看作是一组时间点的观测值，可以帮助我们分析时间和事件的关 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 ## 1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN ......
深度卷积神经网络（AlexNet）
# 1. AlexNet $2012$ 年，$AlexNet$ 横空出世。使用 $8$ 层卷积神经网络，赢得 $ImageNet\ 2012$ 图像识别挑战赛。 $AlexNet$ 网络结构：  { 2 int result = 0; 3 if (!root) return result; 4 queue<TreeNode*> selected; 5 s ......
PyTorch与机器学习中的随机化：减少噪声和随机性
[toc] 24. PyTorch与机器学习中的随机化：减少噪声和随机性 随着机器学习的不断发展，随机化技术变得越来越重要。随机化可以引入更多的噪声和随机性，从而在训练过程中减少模型的不确定性。在 PyTorch 中，随机化技术是机器学习中非常重要的一部分，其主要目标是减少噪声和随机性，从而提高模型 ......
从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响
[toc] “从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响” 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这篇技术博客文章中，我们将探讨人脸识别技术的发展历程，以及深度学习技术在人脸识别领域的应用和未来趋势。 引言 - 1.1. 背景介绍 - 人脸识别技术：一种基于图 ......
深度学习在智能制造中的挑战与机遇
[toc] 《深度学习在智能制造中的挑战与机遇》 引言 智能制造是未来经济发展的重点和方向，而深度学习作为人工智能领域的关键技术之一，在智能制造中具有广泛的应用前景。本文将介绍深度学习在智能制造中的技术原理和应用场景，以及如何优化和改进深度学习模型，为智能制造的发展提供参考。 一、背景介绍 智能制造 ......
【神经网络】基于自注意力机制的深度学习
[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案
[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......
模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境
[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......
深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用
[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......
基于深度学习的图像识别与目标检测
[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......
【深度学习】神经网络和优化器的关系
[toc] 20. 【深度学习】神经网络和优化器的关系 随着人工智能和机器学习的快速发展，神经网络已经成为深度学习中最重要的技术之一。神经网络是一种基于人工神经网络的模型，其可以自动地学习和适应复杂的数据分布。然而，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此需要优化器来加速训练过程。在本文中， ......
【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升
[toc] 文章题目：《74. 【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升》 文章摘要：本文介绍了基于深度学习的语音识别和语音合成技术的性能提升，主要从技术原理、实现步骤、应用示例、优化和改进等方面进行深入讲解。 文章目录： 一、引言 二、技术原理及概念 三、实现步骤与流程 四、应用示例 ......
【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类
[toc] 54. 【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类 ## 1. 引言 近年来，深度学习在数据挖掘和分类领域的应用日益广泛。其核心思想是将传统机器学习算法中的数据输入到神经网络中进行多层计算和反向传播，从而得到更准确的预测结果。循环神经网络是深度学习中的一个重要分支，其主要的特点是能够处 ......
智能控制系统中的深度学习：让家居更智能，更聪明
[toc] 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，智能控制系统作为其中的一个重要分支，正在被越来越多地应用在日常生活中。深度学习作为其中的一种关键技术，已经在智能控制系统中发挥着越来越重要的作用。本文将介绍智能控制系统中的深度学习技术，让家居更智能，更聪明。 1.1. 背景介绍 智能控制系统是一种 ......
基于深度学习的自动化推理：基于图论和计算图模型的推理
[toc] 《基于深度学习的自动化推理：基于图论和计算图模型的推理》 一、引言 随着人工智能和深度学习技术的快速发展，自动化推理成为了人工智能领域的一个重要研究方向。自动化推理能够提高人工智能系统的性能，降低人工干预的成本，是人工智能领域中的一个重要挑战。图论和计算图模型是自动化推理中非常重要的两个 ......
phar反序列化漏洞简单介绍
# phar反序列化漏洞介绍 什么是phar: phar类似于java中的jar打包 ## phar的结构： stub phar文件标识，格式为`xxx;` (头部信息) **manifest**压缩文件的属性等信息，以**序列化**存储； contents压缩文件的内容； signature签名， ......
FIFO深度计算
个人导航网站：yun916831.github.io 1.1 数据突发长度(burst length) 要理解数据的突发长度，首先我们来考虑一种场景，假如模块A不间断的往FIFO中写数据，模块B同样不间断的从FIFO中读数据，不同的是模块A写数据的时钟频率要大于模块B读数据的时钟频率，那么在一段时间 ......
文本识别分类系统python，基于深度学习的CNN卷积神经网络算法
## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......