概论 深度week1 week

【Java 并发】【九】【AQS】【三】基于AQS的共享锁实现、底层源码深度剖析

1 前言 上一节我们详细讲解了基于AQS实现的互斥锁机制,进行了深入的剖析,包括从acquire入口源码开始,剖析了获取锁失败调用addWaiter方法加入等待队列,知道了Node节点是怎么插入等待队列的;同时还剖析acquireQueue方法的源码,解析了插入等待队列之后的节点什么时候被挂起,什么 ......
底层 AQS 源码 深度 Java

【LeetCode剑指offer 02】矩阵中的路径(老鼠走迷宫plus,应用深度优先搜索与回溯机制)

矩阵中的路径 https://leetcode.cn/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/ 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。 单词必须按照 ......
矩阵 迷宫 路径 深度 LeetCode

【Java 并发】【九】【AQS】【二】基于AQS的互斥锁机制、底层源码深度剖析

1 前言 上一节我们从整体上分析了什么是AQS以及AQS内部的数据结构,那么这节我们就从acquire和release入手,分析一下AQS为独占锁提供的机制:到底是怎么在获取资源失败进入等待队列的?以及释放资源的时候怎么唤醒后继节点的线程竞争锁的? 2 acquire 方法源码解析 首先我们看一下A ......
底层 AQS 源码 深度 机制

转载自团队博客:基于深度学习的人脸识别会议签到系统

电梯演讲:https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型: 1,主界面 2,会议管理 3,人员管理 4,会议室管理 ......
会议签到 人脸 深度 团队 会议

深度学习基础入门篇[一]:神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数

深度学习基础入门篇[一]:神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数 1.神经元 在生物学中,神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态,一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后,这个神经元细胞就被激活,处于兴奋状态,并向其他神经元传递信息。基于神经元 ......
神经元 单层 多层 函数 深度

树:剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度

题目描述: 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], 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索 ......
深度 Offer 55

动手深度学习pytorch

<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一:过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014),有助于减轻过拟合的危 ......
深度 pytorch

深度学习-情感分析

title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据(IMDB 数据集),影评被分为两类:正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型,对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题,研究对象是电影评论类的文本,我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB(I ......
深度 情感

深度学习-pytorch模型构建

title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题,使用 PyTorch,自己构建并训练一个线性回归模型,来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y,具体代码如下: import nump ......
深度 模型 pytorch

111. 二叉树的最小深度

给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度 111

深度学习基础-pytorch1

DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步,首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制,即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合,来得到数据迭代器。在训练或预测时,数据迭代器能够输出每一批次所需的数据,并 ......
深度 pytorch1 pytorch 基础

104.二叉树的最大深度

给定一个二叉树,找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], class Solution { public: int getdepth(TreeNode* n ......
深度 104

基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真

1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本,图像是固定⼤小 ......
数字 学习网络 深度 数据库 数据

[Leetcode Weekly Contest]339

链接:LeetCode [Leetcode]2609. 最长平衡子字符串 给你一个仅由 0 和 1 组成的二进制字符串 s 。 如果子字符串中 所有的 0 都在 1 之前 且其中 0 的数量等于 1 的数量,则认为 s 的这个子字符串是平衡子字符串。请注意,空子字符串也视作平衡子字符串。 返回 s ......
Leetcode Contest Weekly 339

原型展示:基于深度学习的人脸识别会议签到系统

电梯演讲:https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型: 1,主界面 2,会议管理 3,人员管理 4,会议室管理 ......
会议签到 人脸 原型 深度 会议

【动手学深度学习】2.4 ~ 2.7 节学习(微积分、自动求导、概率、查阅文档)

2.4 微积分 2.4.3 梯度 梯度是一个多元函数所有变量偏导数的连接。具体而言:设函数 $f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ 的输入是一个 $n$ 维向量 $\boldsymbol{x} = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T$,输出是一 ......
微积分 概率 深度 文档 2.4

深度学习—AlexNet_CIFAR100代码

1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torch.utils.data import DataLoader 7 fro ......
AlexNet_CIFAR 深度 AlexNet 代码 CIFAR

深度学习—VGG16_CIFAR100代码

1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torchvision.datasets import CIFAR100 7 f ......
深度 代码 CIFAR VGG 100

考研周记-week6

3.27~4.2 记录一下本周的考研进度情况 英语 本周英语依然是背单词+扇贝阅读,时间基本上都能控制在1个半小时之内,按照目前的作息时间,英语的学习应该是在8.30~10:00这个时间段。 数学 数学方面,本周学完了常微分方程和无穷级数,还看了一部分积分学的应用,考研数学高数部分剩的内容已经不多了 ......
周记 week6 week

深度学习 | 一

新时代的伟大发明啊. 让我们通过实际操作来认识如何 "深度学习" 吧. 1 环境 深度学习需要一些特殊环境. 1.1 GPU GPU 更适合来做矩阵运算, 神经网络里面设计到大量的矩阵运算, 因此用 GPU 比用 CPU 更好. 如果您的本地配置不是很好且预算不够充分, 不妨试一试云 GPU. 1. ......
深度

week5

# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: LIUYUEXIANG """ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt inputfile = 'data/original_data.xls' # 输入的数据文 ......
week5 week

ACM预备队-大一下学期week(3)集训

1.饿饿,饭饭2 题目链接:饿饿 饭饭2 - Problem - Daimayuan Online Judge 1 #include <iostream> 2 using namespace std; 3 4 int main() { 5 int T; 6 cin >> T; 7 while (T- ......
预备队 学期 week ACM

2024考研408Week3

一、本周总结:使用时间:(先目标40h,未达到)总计20h16min,数学8h52min,专业课4h4min,英语7h20min。本周因酒店安排的空间较小+自制力不好,导致周一到周五效率不高,周末效率还可以。 二、存在问题:1.数学、专业课投入时间均不够,专业课很多概念理解不深刻。 三、进步:1. ......
Week3 2024 Week 408

动手深度学习 --mxnet中找不到np的问题

命令: from mxnet import np 背景: 使用d2l中文版提供的环境文件 错误信息: ImportErrorAppData Local Temp/ipykernel 8504/2709868731.py in <module>-> l from mxnet import npxImp ......
深度 问题 mxnet

深度学习| 循环神经网络RNN与应用

循环神经网络 1. 场景与多种应用 模仿论文(生成序列) 模型Linux内核代码“写程序” (生成序列) 模仿小四的作品(生成文本序列) 机器翻译 Image to text/ 看图说话 我们知道神经网络结构如下: 那循环神经网络和它是什么关系呢? 循环神经网络 为什么有BP神经网络,CNN,还要R ......
神经网络 深度 神经 网络 RNN

深度学习概念辨析——Epoch、Batch、Iteration

本文转载自简书https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7 写在前面 在训练神经网络的时候,我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊,看了网上的一些文章后,在这里做几个小小的总结。 名词解释: 【 图片来源:https ......
Iteration 深度 概念 Epoch Batch

深度学习之量化概念初步理解

也许标题并不是很对,但 一再听到有人提起量化这个词,搜索了下,稍作整理如下: 量化任务的简要总结:1、量化映射方法,也就是将float-32映射到Int数据类型,每个间隔是相等的还是不相等的,这里就是均匀量化(uniform quantization)和非均匀量化(non-uniform quant ......
深度 概念

深度学习——用简单的线性模型构建识别鸟与飞机模型

本文仅为深度学习的入门学习,故采用线性模型而非CNN处理图像数据集。 一、准备工作 1. 下载CIFAR-10数据集 这是一个$32\times32$像素的RGB图像集合,用于学习使用。 from torchvision import datasets data_path = "./data/" c ......
模型 飞机模型 线性 深度 飞机

Vue3 深度选择器原理

一、Demo <!-- 补录身高与体重 --> <script lang="ts" setup> import { ref } from 'vue'; const isShow = ref(true); const height = ref(); const weight = ref(); </sc ......
深度 原理 Vue3 Vue

快递的旅行日记 - 深度挖掘快递物流地图轨迹查询API 的使用场景

写在前面 全球化经济的不断发展使得快递业变得越来越重要,而快递物流地图轨迹查询 API 也因此应运而生。 该 API 可以帮助用户追踪物流信息,了解快递的运输状态,方便快递企业、个人用户以及电商平台等多方面的需求。 快递物流地图轨迹查询 API 的技术原理 快递物流地图轨迹查询 API 主要依靠物流 ......
轨迹 深度 场景 物流 地图