深度 机器 理论

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......

在开始学习”AI深度学习”之前，我们要先搞明白AI深度学习能非常智能的本质原因是什么，只有搞懂了本质，才能作为你学习与掌握 “AI深度学习”的基石，为后续的学习打下坚实的基础。所以搞懂今天这边文章非常的重要，我接下来将用一个例子，来说明”AI深度学习”，能使我们的计算机程序非常智能的本质原因是什么。 ......

广度优先算法介绍 整个的广度优先爬虫过程就是从一系列的种子节点开始，把这些网页中的"子节点"(也就是超链接)提取出来，放入队列中依次进行抓取。被处理过的链接需要放 入一张表(通常称为Visited表)中。每次新处理一个链接之前，需要查看这个链接是否已经存在于Visited表中。如果存在，证明链接已经 ......

算法分析与设计 第十次理论作业 目录算法分析与设计 第十次理论作业一. 填空题（共1题，20分）二. 判断题（共3题，60分）三. 单选题（共1题，20分） 一. 填空题（共1题，20分） (填空题) 根据本课程的学习内容，列举出一种既可以用动态规划算法、也可以用回溯法和分支限界法求解的问题：___ ......

算法分析与设计 第九次理论作业 目录算法分析与设计 第九次理论作业一. 单选题（共3题，30分）二. 填空题（共5题，50分）三. 简答题（共1题，20分） 一. 单选题（共3题，30分） (单选题, 10分) 优先队列通常采用（ ）来实现。 A. 栈 B. 堆 C.队列 D.二叉查找树 正确答案: ......

算法分析与设计 第八次理论作业 目录算法分析与设计 第八次理论作业一. 单选题（共1题，10分）二. 填空题（共3题，30分）三. 判断题（共3题，30分）四. 简答题（共1题，30分） 一. 单选题（共1题，10分） (单选题, 10分) 关于装载问题，以下叙述不正确的是（）。 A. 装载问题是一 ......

算法分析与设计 第七次理论作业 目录算法分析与设计 第七次理论作业一. 单选题（共2题，20分）二. 填空题（共8题，80分） 一. 单选题（共2题，20分） (单选题) 回溯法在搜索解空间树时所采取的策略是（ ）。 A. 广度优先加剪枝 B. 活结点优先 C. 深度优先加剪枝 D. 优先级高的结点 ......

算法分析与设计 第六次理论作业 目录算法分析与设计 第六次理论作业一. 单选题（共4题，50分）二. 填空题（共3题，37.5分）三. 简答题（共1题，12.5分） 一. 单选题（共4题，50分） (单选题) 关于哈夫曼算法的正确性，以下叙述中正确的是（ ）。 A.最优前缀码问题只满足贪心选择性质， ......

一、性能测试理论知识 1、常用的七种性能测试方法 (1) 后端性能测试：其实，你平时听到的性能测试，大多数情况下指的是后端性能测试，也就是服务器端性能测试。后端性能测试，是通过性能测试工具模拟大量的并发用户请求，然后获取系统性能的各项指标，并且验证各项指标是否符合预期的性能需求的测试手段。 (2) ......

算法分析与设计 第五次理论作业 一. 单选题（共5题，50分） (单选题) 贪心算法的基本要素是（ ）。 A.最优子结构性质与贪心选择性质 B.重叠子问题性质与贪心选择性质 C.最优子结构性质与重叠子问题性质 D.最优子结构性质和递归性质 正确答案: A:最优子结构性质与贪心选择性质; (单选题) ......

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......

1.AttributeError: module 'torch' has no attribute '_six'报错： 答：指的是安装的pytorch版本里面没有_six.py文件，因为在pytorch2.0版本以后不在具有此文件。 2.两个解决方法 答：①将2.0版本以前的_six.py文件复制到 ......

———————拷贝构造——————— 🎈由于系统的浅拷贝就是直接赋值 🎈所以可能出现共用内存空间的情况 🎈如下图newperson通过浅拷贝创建出来 🎈改变newperson的参数影响到了person类 #include "iostream" using namespace std; ext ......

大家好，欢迎来到程序视点！今天，我们一起来分享下一个创建型模式：构建者模式。 定义 先来看下它的定义。 建造者模式，是将一个复杂的对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 小二哥就问大家，看到这个定义懵逼不懵逼？什么叫对象的构建和它的表示分离?如果你能解释清楚这个问题，那这篇 ......

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

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 基于深度学习网络的手势识别算法是一种通过训练模型来识别手势的技术。其原理主要利用深度学习网络对图像或视频序列进行特征提取和分类。 手势识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别输入图像或视频序列中的手势。具体而 ......

大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......

概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ，并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规 ......

为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......

导语 源启分布式PaaS平台围绕应用视角为用户提供应用运行的全生命周期管控能力，提供注册中心、服务路由、网关、服务治理等中间件技术支持，实现应用之间的联通，解决客户多厂商产品不兼容、产品组合不可选择、孤岛效应等问题，满足企业级应用集成需要，实现降本增效。 在《洞若观火，明察秋毫：源启一体化监控平台构 ......

专有名词概念 标签（Labels）：预测列，需要预测的内容 特征（Features）：用于帮助预测标签的列 模型（Model）：模型是通过训练数据学习到的机器学习算法。它可以用来预测未知数据的标签 官方地址：ML.NET |专为 .NET 设计的机器学习 (microsoft.com) 准备环境 必 ......

训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......

1.背景知识：回归与分类 2.intro:全连接神经网络 3.卷积神经网络（CNN） 4.循环神经网络（RNN） 5.特殊的RNN：LSTM 6.自注意机制（self-attention）与transformer 7.对抗神经网络（GAN） 8.模型攻防（model attack & model d ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co ......

深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），都是图形搜索算法，相似又却不同，在应用上也被用到不同的地方。 一、深度优先搜索（DFS） 深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索 ......