材质 深度threejs
深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN
# 深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN # 1.Simple Neural Attentive Learner(SNAIL) 元学习可以被定义为一种序列到序列的问题， 在现存的方法中，元学习器的瓶颈是如何去吸收同化利用过去的经验。 注意力机制可以允许在历史 ......
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其直接子节点的深度为 D + 1 根节点的深度为 0 如果节点只有一个子节点，那么保证该子节点为左子节 ......
深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等
# # 深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等 # 1.元学习概述 ## 1.1元学习概念 元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”， 指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。 在基础学习过程中， 内部 ......
深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型
# 深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型 # 1.Model-Agnostic Meta-Learning Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)： 与模型无关的元学习，可兼容于任何一种采用梯度下降算法的模型。 ......
小灰灰深度学习之关于三维张量的一些索引
首先要感谢CSDN中http://t.csdn.cn/XyT4e这篇文章(我接下来写的内容,也和这篇文章基本一样) 下面是我实际操作得到的结果: 我们看第一种情况的代码: import torch b = torch.arange(1, 61).reshape(3, 4, 5) idx1 = tor ......
Vue-watch-deep 深度监听
首先明确一个概念，Vue 是可以监听到 多层级数据改变的，且可以在页面上做出对应展示。但是 Vue 提供的 watch 方法，默认是不提供 深度监听的( deep 默认为 false，也就是不开启深度监听) (刚挂载的时候是不执行的，只有挂载完成之后的变化才会执行。如果我们想要初次挂载的时候就l执行 ......
GIS融合之路（三）CesiumJS和ThreeJS相机同步
我们终于实现了双向的相机同步。完成了这些，GIS系统算是正式可以在山海鲸中使用了。而且后面的章节我们会提到，山海鲸开放了整合CesiumJS的接口，因此只需要开启反向相机同步，即可无缝的将之前的CesiumJS代码迁移过来了。 ......
基于无监督深度学习的电子健康档案数据挖掘技术研究进展
基于无监督深度学习的电子健康档案数据挖掘技术研究进展 摘要 介绍自编码器、生成式对抗网络、BERT等无监督深度学习方法，阐述其在电子健康档案数据挖掘领域中的应用及其挑战，指出无监督深度学习技术能够加速医疗知识发现和临床决策支持，促进个性化医学发展。 1. 引言 电子健康档案（Electronic H ......
深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
# 深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比 # 1.DeepFM模型 ## 1.1.模型简介 CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-or ......
深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解
深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解 ......
小灰灰深度学习day9——多线程读取小批量数据(这里运行的时候报错了,目前还不会解决,待更新……)
在这里先把代码放上来 import torch import time import numpy as np import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l imp ......
深度学习降噪专题课：总结
大家好，本课是本次专题课的最后一节课，给出了未来的研究改进方向，谢谢！ 加QQ群，获得相关资料，与群主交流讨论：106047770 本系列文章为线上课程的复盘，每上完一节课就会同步发布对应的文章 本课程系列文章可进入合集查看： [深度学习降噪专题课系列文章合集](https://www.cnblog ......
人民日报：天翼云持续拓展云网基础设施覆盖广度和深度
5月31日，由人民日报文化传媒有限公司主办的2023数字经济论坛在北京举行，本次论坛主题为“发展数字经济，共建数字中国”。人民日报社副总编辑徐立京、中国国际经济交流中心副理事长王一鸣、科学技术部高技术研究发展中心主任张洪刚、工业和信息化部信息技术发展司一级巡视员王建伟、中央网信办数据与技术保障中心主... ......
Python：深度学习杂草识别 Untitled3.ipynb
import osimport pandas as pdfrom torch.utils.data import Datasetfrom torch.utils.data import DataLoaderimport cv2 as cvimport numpy as np# from sklear ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种在卷积神经网络中常用的卷积操作，它可以有效地减少计算量和模型参数的数量，从而提高模型的效率和速度。 传统的卷积操作是在输入特征图的每个通道上进行的，使用一组卷积核对每个通道进行卷积计算。而深度可分离卷积将卷积操作分 ......
深度学习降噪专题课：实现WSPK实时蒙特卡洛降噪算法
大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络，学习LBF等深度学习降噪算法，实现实时路径追踪渲染的降噪 本课程偏向于应用实现，主要介绍深度学习降噪算法的实现思路，演示实现的效果，给出实现的相关代码 线上课程资料： [本节课录像回放](https://www.bilibili.com/video/BV1vm ......
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注） ......
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 ......
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制 ......
小灰灰深度学习day8——线性回归(从零开始实现与简洁的实现)
从零开始实现的代码如下: import math import random #随机梯度下降 随机的权重 import time import numpy as np from d2l import torch as d2l #实现过的函数写在d2l包中 ''' 加这两句是为了能画出散点图,不然会报 ......
youtobe深度学习推荐系统-学习笔记
# 简介 **前言** 本文是**Deep Neural Networks for YouTube Recommendations** 论文的学习笔记。淘宝的召回模型曾经使用过这篇论文里面的方案，后续淘宝召回模型升级到了MGDSPR：多粒度深度语义商品检索。 **转向深度学习** 和谷歌的其他产品一 ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
报告解读与下载 | 数据库深度复盘与2022国产数据库展望
报告解读与下载 | 数据库深度复盘与2022国产数据库展望 发布于 2022-03-08 17:40:20 5140 举报 编者注：本系列将选择一些行业分析报告进行分享，同时提供下载，与读者共同分析分享数据库行业的最新进展与动态。关注本公众号回复：下载 。可以找到获得下载链接。 本报告的核心观点： ......
threejs-css2dObject操作之物体遮挡标签后应该隐藏，而不是出现透视效果
先看coding之前的效果： 这些在背面的标签的，转到一定角度，被模型遮挡后，理论上就不应该被看到。这才是比较符合实际的 coding之后（另一侧对称点就被隐藏）： 具体代码(j借助于光线投影)： // 绑定鼠标事件，当用户移动视角后触发() function bindRayShotEvent() ......
【翻译】使用深度强化学习发现更快的排序算法
[toc] > [Faster sorting algorithms discovered using deep reinforcement learning | Nature](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06004-9) > 因为是机翻感 ......
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献 ......
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]：FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等 ......
小灰灰深度学习day7——画一元二次方程某一点的切线以及一些概念
#我们在这里画的是方程3*x**2 - 4*x 在x = 1处的切线#欠拟合:欠拟合指的是模型对训练数据的拟合度过低,误差值过大,自然泛化能力也不怎么好。 #泛化能力指模型对未知数据的拟合度 #过拟合:指模型对训练数据的拟合度较好,误差值较小,但是泛化能力并不好。 #对误差函数进行惩罚,从而提高模型 ......
深度学习—YOLO目标检测算法
一、整体流程介绍 二、数据准备 根据目标大小不同，考虑3种图像划分尺度，大中小； 而对锚框本身，有正、长、宽3种形态； Po有无中心坐标（0、1）、Bx、By、Bw、Bh，这里是5个特征值，再加上COCO数据集本身自带的80个类别； 故对于每个图像块均构造一个对应的标签列向量y，（5+80）* 3 ......