概论 深度week1 week
2024备考Week12
一、本周总结：使用时间：（先目标40h，未达到）总计24h39min，数学12h14min，申论4h7min，英语3h59min，专业课2h56min。整体效率比之前高，在逐步恢复学习状态中。 二、存在问题：1.未完全融入学习状态，还需进一步提升 ......
深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解
# 深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解 # 一、数据增广 在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 Ima ......
小灰灰深度学习day6——线性代数
import torch #标量由只有一个元素的张量表示 ''' x = torch.tensor(3.0) y = torch.tensor(2.0) print(x + y) print(x * y) print(x / y) print(x ** y) ''' ''' 向量可以被视为标量值组成 ......
NWP和深度学习融入物理知识在预测天气方面有一些区别。
NWP和深度学习融入物理知识在预测天气方面有一些区别。 NWP是基于物理定律和数学方程构建的数值模型。它使用大气物理学、流体动力学和热力学等领域的物理知识来描述大气和地球系统的行为。NWP模型通过对物理过程进行建模和求解来预测天气变量的演变。这些模型需要对大气系统的初始状态和边界条件进行准确的观测和 ......
七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐
在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物，这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解，如果你想深入了解机器学习的内容，哪么推荐阅读。 Attention Is All You Need 在自然语言处理和序列建模领域，Vaswani等人的一篇论文《Attention Is All ......
深度学习降噪专题课：课程介绍
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： 扫码加QQ频道，获得相关代码等资料，与群主交流讨论： 文件等/dev/：设备文件保存位置/etc/：配置文件保存位置。系统内所有采用默认安 ......
N77007-BJ-DUYIFAN-Week1.4
切换到/etc/目录，列出fstab文件的详细信息，详细解决fstab一行，每个或每几个字符的详细含义。 【cd /etc; ls -l /etc/fstab】 [root@bj1-rocky-0-131 etc]# ll fstab -rw-r--r--. 1 root root 661 May ......
《深度剖析CPython解释器》16. Python函数机制的深度解析(第三部分): 闭包的底层实现以及调用
https://www.cnblogs.com/traditional/p/13580694.html 楔子 上一篇我们看了函数是如何调用的，这一次我们看一下函数中局部变量的访问、以及闭包相关的知识。 函数中局部变量的访问 我们说过函数的参数和函数内部定义的变量都属于局部变量，所以它也一样是通过静态 ......
Week1.3
1）如何通过一个简短的关键字，例如process 获取相关的命令。 命令：man -k process该命令会从所有MAN帮助手册中查找NAME信息的内容（注：只会在NAME里搜索），其中包含process的手册列出来，-k后可以加正则表达式进行搜索。例如：man -k ^wait 2）通过命令的描 ......
list_赋值/浅拷贝/深度拷贝
/* 一: 类比 二: 赋值 三: 浅拷贝 四: 深拷贝 */ 一: 类比 二: 赋值 if __name__ == '__main__': s1 = [1, 4, 9, 16, 25, [11, 22]] s2 = s1 print("s1: 0x%x" % id(s1), s1) # s1: 0 ......
m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： TOF数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域 ......
神经网络与深度学习
# 神经网络与深度学习（邱锡鹏） ## 第一部分 机器学习基础 ### 第1章 绪论 深度学习是机器学习的一个分支，指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。 一种可以比较好解决贡献度分配问题的模型是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN ......
vue3-element-plus DatePicker type=week 设置从周一到周日展示
main.js import ElementPlus from 'element-plus' import zhCn from 'element-plus/dist/locale/zh-cn.mjs' app.use(ElementPlus, { locale: zhCn, }).mount('#a ......
会流程图却不会UML活动图？活动图深度剖析，就怕你学不会！
### **1. UML活动图是啥？**  也许很多人都不怎么了解活 ......
如何使用 Nvidia 显卡 (CUDA) 为机器学习/深度学习设置 Windows 机器
如果您正在学习机器学习/深度学习，您可能正在使用免费的Google Colab。但是您可能想知道免费版本是否足够。 如果您买得起优质的 Nvidia 显卡（具有相当数量的 CUDA 内核），那么您可以轻松地使用您的显卡来完成此类密集型工作。 许多开发人员为此使用 Linux。但是，我不喜欢 Linu ......
基于ResNet18深度学习网络的mnist手写数字数据库识别matlab仿真
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 ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网 ......
动手学深度学习P3.1-线性神经网络-线性回归
# 3.1 线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 ## 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下： 1. 线性回归 ......
小灰灰深度学习day5——数据预处理
内容简介: 1.将数据写入.csv文件中 2.将数据从.csv文件中读出 3.利用插值法处理缺失的数据 4.将数据类型转化为torch张量类型 代码如下: import os os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) data_fi ......
深度学习算法预测（LSTM）
深度学习算法预测（LSTM） LSTM在时间序列预测领域有着不错的表现，在进行时间序列预测时，既可以对单变量序列进行预测，也可以对多变量序列进行有效地输出。 LSTM搭建将使用tensorflow的keras模块搭建，已高度封装，可直接取用。 共封装了3个主要的函数： fit用于模型训练； eval ......
N77 First week task
1. 图文并茂解释开源许可证 GPL、BSD、MIT、Mozilla、Apache和LGPL的区别？ 区别： GPL：是通用公开许可证的简称，享有运行、复制软件的自由，获得软件源代码的自由，以及改进软件并将自己改进的软件版本向社会传播发行的自由。 BSD：在软件复制上给予最小的限制，该协议允许作者使 ......
代码随想录算法训练营第16天 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 - 第6章 二叉树 part03
第六章 二叉树part03 今日内容： ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 迭代法，大家可以直接过，二刷有精力的时候 再去掌握迭代法。 详细布置 104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 什么是深度，什么是高度，如 ......
考研周记-week14
迟来的周记 5.22~5.28 记录一下本周的考研进度情况 英语 本周继续进度和往前一样，都是软件+单词书，临近六月，准备学习一些阅读课和语法课的知识。 数学 数学方面，本周继续线性代数的学习和高数的基础巩固，高数的基础巩固已经完成，最近又对某些章节进行了补充，做了一套自测题，感觉还可以，准备快速结 ......
week14_KNN
# 引言 ## K近邻算法介绍 一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，那么该样本也属于这个类别 求两点之间的距离，看距离谁是最近的，以此来区分我们要预测的这个数据是属于哪个分类 
震惊了！！！在python中， y = x + y;与 y += x;竟然有区别，且看如下代码: import torch ''' x = torch.arange(12) print(x) #reshape可以改变张量的形状而不改变元素的数量和元素值 X = x.reshape(-1,3) pri ......
《深度剖析CPython解释器》29. 源码解密 map、filter、zip 底层实现，对比列表解析式
楔子 Python 现在如此流行，拥有众多开源、高质量的第三方库是一个重要原因，不过 Python 的简单、灵巧、容易上手也是功不可没的，而其背后的内置函数（类）则起到了很大的作用。举个栗子： numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 将里面每一个元素都加1 print(list(ma ......