课程学习

# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......

# 概念 对于一个很多询问的题，假如对于一个询问可以二分处理，同时一次 check 可以只用 $n$ 的时间处理所有询问的 check 结果，我们可以使用整体二分来做这个题。 # 思想 设函数 $\operatorname{solve}(S, L, R)$ 为现在正在处理询问序列 $S$ 里的询问， ......

# C++《面向对象程序设计课程设计》[2023-06-16] 《面向对象程序设计课程设计》任务书 时间： 班级： 一 分组和评分 + 周一上午 8：30 作业布置 + 周四 5/6 节开始，周五 12 点前检查，提问并打分； + 每人完成自己的课程设计报告，不能复制其他同学的报告内容，报告中主要说 ......

## 小记 markdown语法是写博客所需要的基本的语法，而且也比较容易掌握，以下是我个人学习的基础的语法。 ## 标题 一共有六级标题，先说一级标题 一级标题的语法是 #+空格+标题 二级标题的语法是 ##+空格+标题 ......想创建多少级的标题就在前面加多少个#号 ## 字体 **粗体** ......

摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》，作者：汀丶 。 1. ......

## 一、MyBatis-Plus简介 ### 1、简介 MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 `MyBatis的增强工具`，在 MyBatis 的基础上`只做增强不做改变`，为`简化开发、提高效率而生`。 ### 2、特性 - `无侵入`：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如 ......

理解时间序列数据 在深入研究异常检测技术之前，先简单介绍时间序列数据的特征。时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。 让我们可视化下载的时间序列数据 # ......

目前看到的最通俗易懂、由浅入深的图解机器学习和GPT原理的系列文章，这是第一篇，由我和 GPT-4共同翻译完成，分享给大家。 ......

1. 从0开始入手到上手一个新的框架，应该怎么展开？ 2. flask这种轻量级的框架与django这种的重量级框架的区别？ 3. 针对web开发过程中，常见的数据库ORM的操作。 4. 跟着学习flask的过程中，自己去学习和了解一个新的框架（Sanic，FastAPI） 旧的常用框架：djang ......

# 请求全局钩子[hook] 此处的全局钩子，其实就是类似django里面的中间件。 也就是只要调用或者注册了，在http请求响应中是必然执行的。 在客户端和服务器交互的过程中，有些准备工作或扫尾工作需要处理，比如： - 在项目运行开始时，建立数据库连接，或创建连接池； - 在客户端请求开始时，根据 ......

数据库操作 数据库驱动（drivers）模块：pymysql、MySQLDB # ORM **ORM** 全拼`Object-Relation Mapping`，中文意为 **对象-关系映射**。主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。 ORM提供了一种面向对象操作数据库的方式给开发者。不需要编写原 ......

[toc] 深度学习是人工智能领域的重要组成部分，其使用神经网络模型进行数据处理和预测，已经在诸如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的进展。然而，在深度学习中，模型选择和参数调优是非常关键的步骤，直接影响到模型的效果和性能。本文将介绍深度学习中的模型选择与参数调优的技术原理、实现步骤 ......

[toc] 24. "企业级实战开发：深度学习技术在智能营销领域的应用" 近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术在智能营销领域的应用也越来越广泛。在这篇文章中，我们将介绍深度学习技术在智能营销领域的应用，包括技术原理、实现步骤和示例应用等方面。 ## 1. 引言 智能营销是指利用人工智能技 ......

参照官网说明，地址：https://reactnative.dev/docs/environment-setup 注意事项： 1. 尽量用最新版本React Native 2. 尽量用最新版本node，多版本的node，可以用nvm-window进行管理切换 3. 修改android/build.g ......

1.File文件的增删查 （1）增 public void addFile（File file）{ file.createNewFile(); } (2)删 public void deleteFile(File file){ file.delete(); } (3)查 public void fi ......

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

# 国产MCU-CW32F030开发学习--按键检测 bsp_key 按键驱动程序用于扫描独立按键，具有软件滤波机制，采用 FIFO 机制保存键值。可以检测 如下事件： - [x] 按键按下。 - [x] 按键弹起。 - [x] 长按键。 - [x] 长按时自动连发。 我们将按键驱动分为两个部分来介 ......

[toc] 人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展，机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中，基于深度学习的机器人技术成为 ......

[toc] 人工智能是近年来快速发展的领域，尤其是在推荐系统中，利用深度学习技术可以实现更加智能化的推荐。本文将介绍如何利用深度学习技术实现智能推荐系统，并针对实现过程中可能遇到的问题进行解答和讨论。 ## 1. 引言 智能推荐系统是将用户历史行为数据与其他数据源(如社交数据、媒体数据等)进行融合， ......

[toc] 深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着人工智能应用的不断发展，深度学习技术在各个领域的应用也越来越广泛。未来编程语言的发展将离不开深度学习技术，因为深度学习技术将广泛应用于各种应用场景，如智能安防、智能 ......

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......

[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......

[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......

[toc] 利用人类反馈学习进行智能安全控制和智能控制系统 随着人工智能技术的不断发展，智能安全控制和智能控制系统越来越受到人们的关注。这些系统可以通过学习人类行为和反馈，实现对智能体的自适应控制，提高智能体的安全性和鲁棒性。本文将介绍如何利用人类反馈学习进行智能安全控制和智能控制系统的设计、实现和 ......

[toc] 引言 随着人工智能技术的不断发展，机器人、智能环保和治理等领域也受到了越来越多的关注。在这些领域中，多模态数据融合与推理学习技术已经成为了关键的核心，它可以使得机器人更加智能、环保和治理更加高效。本文章将介绍基于多模态数据融合与推理学习与机器人与智能环保与治理的技术原理、实现步骤、应用示 ......

[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域，深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面，为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术，以及实现和应用实例。 二、技术 ......

[toc] 引言 随着人工智能技术的不断发展，机器人、智能环保和治理等领域也受到了越来越多的关注。在这些领域中，多模态数据融合与推理学习技术已经成为了关键的核心，它可以使得机器人更加智能、环保和治理更加高效。本文章将介绍基于多模态数据融合与推理学习与机器人与智能环保与治理的技术原理、实现步骤、应用示 ......

[toc] 利用人类反馈学习进行智能安全控制和智能控制系统 随着人工智能技术的不断发展，智能安全控制和智能控制系统越来越受到人们的关注。这些系统可以通过学习人类行为和反馈，实现对智能体的自适应控制，提高智能体的安全性和鲁棒性。本文将介绍如何利用人类反馈学习进行智能安全控制和智能控制系统的设计、实现和 ......

1、安装django pip install -U django #安装django 2、创建django工程、启动工程 创建项目 django-admin startproject django_test #安装完django后会有django-admin命令 #django_test是项目名称， ......