深度 机器 理论

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分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......

以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......

1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......

1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......

机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......

目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......

实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......

SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......

全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 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，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......

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深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......

可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......

CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......

数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......

LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......

腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......

秉着没事就胡言乱语的宗旨，这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼，按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的，毕竟硬件不在掌握之下，搞出的软件质量又不如外国的好，但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......

目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类：3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归（二分类） 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......

报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详 ......

一、配环境 创建环境 在Anaconda中输入 conda create -n pytorch python=3.6 ......

一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......

大家好 前文：机器学习项目精选 第一期 继续分享我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。 1、Python编程挑战 地址：https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python 30天Python编程挑战是一个逐步学习Py ......

char 和 varchar 的区别 char： 定长字符串（最多 255），插入长度小于固定长度时，用空格填充； 因为长度固定，所以存取更快，甚至能快 50%，但也会占用更多空间； varchar： 可变长字符串（最多65532），按数据长度存储。 MySQL 货币字段类型选择 用 DECIMAL ......

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 蔬菜水果种类识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别图像中的蔬菜和水果种类。其原理主要利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN）对图像进行特征提取和分 ......

2.10 m 个样本的梯度下降(Gradient Descent on m Examples) ​ 将2.9对一个样本的操作应用到m个训练样本上，我们要做的是计算这些微分，如我们在之前的训练样本上做的，并且求平均， 得到全局梯度值，把它直接应用到梯度下降算法中。 初始化𝐽 = 0, 𝑑𝑤1 = ......

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点态收敛\(\newcommand{\F}{\mathcal{F}}\newcommand{\B}{\mathcal{B}}\newcommand{\Var}{\text{Var}}\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\) 在定义连续随机变量的期望时候，我们是用一列离散的随机变量期 ......