步幅 深度pytorch 6.7
PyTorch 神经网络基础
模型构造 在代码里 任何一个层或者神经网络都应该是Module的子类 通过继承nn.Module 可以更灵活的去自定义我们的操作 参数管理 自定义层 带参数的层需要给出输入的维度和输出的维度 读写文件 ......
国产深度学习框架吸引用户的一种免费手段——免费GPU时长
国产的深度学习框架基本成为了一个头部公司的标配了，不论是阿里、百度还是华为都推出了自己的深度学习框架，这几家公司为了吸引用户也都采取了免费使用GPU的活动，但是与阿里、百度的不同，华为是与固定的高校的实验室合作，为合作的大学实验室提供免费算力，并且这个算力的使用时限目前应该是没有限制的；而与华为不同 ......
深度学习笔记
一：深度学习常见的应用场景 深度学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些深度学习的常见应用场景： 计算机视觉：深度学习在图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成和图像分割等计算机视觉任务中表现出色。它可以帮助识别和理解图像中的内容，从而应用于自动驾驶、视频监控、医学影像分析等领域。 自然语言处理：深度 ......
PyTorch 系列
PyTorch【】-模型保存、加载、加载内置模型 PyTorch 模型所有属性 及 应用 PyTorch 形变操作汇总（包括形状、维度、合并拆分等） PyTorch-优化器optim与学习率 PyTorch-池化 PyTorch【】-tensoboard 详解 PyTorch-function 之 ......
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-TensorFlow进行手写数字识别
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-TensorFlow进行手写数字识别 产品官网：https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，本篇中 ......
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别 产品官网：https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，介绍配置使用 Scikit ......
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别【进阶】
华为云耀云服务器L实例-深度学习环境配置-鸢尾花分类的识别【进阶】 产品官网：https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，我们将在华为云耀云 ......
pytorch转onnx中关于卷积核的问题
pytorch导出onnx过程中报如下错误： RuntimeError: Unsupported: ONNX export of convolution for kernel of unknown shape. 我报错的部分代码如下： def forward(self, input): n, c, ......
C++ 深度学习简单示例
这是一个简单的C++控制台程序示例，用于实现一个简单的神经网络，进行二进制分类任务。请注意，这只是一个基本示例，没有使用任何深度学习库，因此它可能不具备高度优化和效率。 #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> // 定义神经网络的 ......
算法学习Day16二叉树深度
Day16二叉树深度 By HQWQF 2023/12/28 笔记 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]， 返回 ......
快速使用 Pytorch 的混合精度进行训练
使用混合精度的代码示例 以非常基础的训练代码片段为例： for epoch in range(epochs): model.train() for i, (images, labels) in enumerate(loader_train): images = images.to(device) l ......
代码随想录算法训练营第十六天 |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
一、104.二叉树的最大深度 题目链接： LeetCode 104. 二叉树的最大深度 学习： 思路： 分别求左子树和右子树的高度，返回给根结点，加1之后是根结点的深度，这是后序遍历的思路 二、559.n叉树的最大深度 题目链接： LeetCode 559. N 叉树的最大深度 学习前： 思路： 后 ......
深度！把握这三点，即可挑选出最适合能源行业的数据摆渡解决方案
在能源行业中，网络隔离通常采用物理隔离方式，即将能源行业网络与外部网络进行物理隔离，避免外部网络对能源行业网络的攻击和入侵。 同时，网络隔离也可以采用逻辑隔离方式，即在能源行业网络和外部网络之间设置防火墙、入侵检测系统等设备，对访问进行控制和过滤，确保只有授权人员可以访问能源行业网络。 网络隔离是为 ......
基于深度学习网络的美食检测系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 美食检测是一项利用计算机视觉技术来识别和分类食物图像的任务。 特征提取是食品检测的核心步骤，其目的是从输入图像中提取出有效的特征，以便于后续的分类。常见的特征提取方法包括手工提取特征和深度学习网络提取特征。 手工 ......
m基于深度学习网络的美食识别系统matlab仿真,带GUI界面
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 基于深度学习网络的美食识别系统是一个复杂的机器视觉应用，它结合了深度学习、图像处理、模式识别等多个领域的知识。GoogleNet是一种深度卷积神经网络（CNN），它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。该模型可以自动学习 ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode111. 二叉树的最小深度
题目描述 思路 二叉树的最小深度就是第一个叶子节点所在的层数 方法一：前序遍历(递归、dfs) /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeN ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode104. 二叉树的最大深度
题目描述 思路 熟练掌握二叉树的遍历算法 方法一：层序遍历(迭代)+计数 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; ......
深度Q神经网络(DQN)
有了上节课值函数近似的铺垫，这节课就来到了DQN,推开了深度强化学习的大门 为什么要学习DQN呢，为什么一定要有神经网络的参与呢，AI的发展肯定是为了帮助人类去完成一些事情，而人类的世界是很复杂的，很抽象的，不可能你几个数据就能训练出一个很厉害的模型，所以你需要上百万甚至不止的数据，那么，你从哪得到 ......
人脸识别技术演进：从几何算法到深度学习的深度剖析
本文全面探讨了人脸识别技术的发展历程、关键方法及其应用任务目标，深入分析了从几何特征到深度学习的技术演进。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿 ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
更好的阅读体验请点击：《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍： 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
深度解读：阿里云全球首发的容器计算服务 ACS 诞生背景、核心技术与应用场景
容器计算服务 ACS 自从在云栖大会发布并开启邀测后，引起了开发者和企业客户的广泛关注，并收到了大量的产品试用申请。本文整理自容器计算服务 ACS 首席架构师懿川的分享，包含了产品的诞生背景、核心特性、关键技术和典型应用场景，帮助大家更加全面、更加立体的了解 ACS，旨在还原 ACS 帮助客户更好的... ......
m基于深度学习的OFDM通信系统频偏估计算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 训练曲线： 误码率曲线： 2.算法涉及理论知识概要 正交频分复用（OFDM）是一种高效的无线通信技术，广泛应用于各种无线通信系统。然而，OFDM系统对频率偏移非常敏感，频偏会导致子载波间的正交性丧失，进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通 ......
C#深度理解：数组、集合、哈希、字典、堆、栈 优缺点
一、数组 1、Array 固定数组 优点： 1). 快速访问：数组通过索引来访问元素，访问速度非常快，因为可以通过索引进行直接定位。 2). 内存连续存储：数组在内存中以连续的方式存储元素，这样有助于提高数据的读取和写入效率。 3). 多维支持：C#中的数组支持多维（二维、三维等）数据结构，可以用于 ......
PYTORCH基础(15)torch.nn库五大基本功能：nn.Parameter、nn.Linear、nn.functioinal、nn.Module、nn.Sequentia
第1章 torch.nn简介 1.1 torch.nn相关库的导入 #环境准备 import numpy as np # numpy数组库 import math # 数学运算库 import matplotlib.pyplot as plt # 画图库 import torch # torch基础 ......
Spring 框架模块深度解析：核心容器、数据访问、Web 层与其他关键模块
Spring 可能成为您的所有企业应用程序的一站式商店。但是，Spring 是模块化的，允许您挑选适用于您的模块，而无需引入其他模块。下面的部分提供了 Spring Framework 中所有可用模块的详细信息。Spring Framework 提供了大约20个模块，可以根据应用程序要求使用。 核心 ......
深度剖析 Spring 框架在 Java 应用开发中的优势与应用
Spring 是用于企业 Java 应用程序开发的最流行的应用程序开发框架。全球数百万开发人员使用 Spring Framework 创建高性能、易于测试和可重用的代码。Spring Framework 是一个开源的 Java 平台。它最初由 Rod Johnson 编写，并于 2003 年 6 月 ......
m基于Yolov2深度学习网络的驾驶员打电话行为预警系统matlab仿真,带GUI界面
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 随着汽车数量的不断增加，交通安全问题日益突出。其中，驾驶员手持电话行为是导致交通事故的一个重要原因。为了降低这类事故的发生率，本文提出了一种基于Yolov2深度学习网络的驾驶员手持电话行为预警系统。该系统能够实时监测驾 ......
HBase深度历险 | 京东物流技术团队
简介 HBase 的全称是 Hadoop Database，是一个分布式的，可扩展，面向列簇的数据库，是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。本文会像剥洋葱一样，层层剥开她的心，直到一丝不挂。 特点 首先我们看一下hbase有哪些特点： •高性能 基于LSM树的数 ......
基于pytorch写一个三层神经网络，训练数据并导出模型
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利
新闻链接： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询： https://pss-system.c ......