降水 深度 人类nature
基于labview 的深度学习。 视频为物体识别。 通过摄像头采集的图片实
基于labview 的深度学习。 视频为物体识别。通过摄像头采集的图片实时识别。准确性高，稳定性强。ID:442500612972912993 ......
小修 Windows11 Pro 25398.1 深度精简 合成版 二合一 无更新
测试新系统之前，请记得备份好文档数据，遇到问题可及时还原。 本版介绍 • 纯净、无广告、流畅、右键设置、响应速度、适合家庭娱乐及简单办公/集成微软常用运行库合集、DX • 系统版本为 25398.1，合成版替换了一些旧组件及经典版计算器，索引(默认服务禁用)• 默认集成图片 heic 格式支持• 优 ......
不忘初心 Windows10 22H2 19045.3155 x64 无更新 纯净 深度精简 2023.7.9
注意此版不能更新补丁，支持人脸和指纹，此为深度精简版体积小、精简的比较多，适合软件不多的朋友使用，可以安装商店、以及其他UWP程序，可以登录微软账号。如有第三方软件打不开，请自行安装资源包里的微软常用运行库，为了保证稳定初心的系统全部都是离线精简和优化，非二次封装。系统纯净、流畅、进程少无任何第三方 ......
动手学深度学习0.0
动手学深度学习代码教程 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (zh-v2.d2l.ai) 动手学深度pdf教程 zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-pytorch.pdf ......
vue--day12--深度监视
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>天气案例- ......
哨兵 查找算法_右手 深度
1 import numpy as np 2 3 # 生成一个 10 *10 全为0的 array 4 5 maze = np.zeros((10,10),dtype=int) 6 # 给 array 使用 数字9包围 7 # 添加行 8 maze = np.insert(maze, 0, np.f ......
分布式ID｜从源码角度深度解析美团Leaf双Buffer优化方案
分布式ID的使用场景 基于MySql的初步方案 第一次优化：Leaf-segment数据库方案 第二次优化：Leaf-segment 双buffer优化 源码解析双buffer优化方案 背景 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等 ......
神奇的发现——所有的aarch64架构的CPU平台下的深度学习框架均不原生支持CUDA
一个记录： 神奇的发型——所有的aarch64架构的CPU平台下的深度学习框架均不原生支持CUDA 不论是mindspore、pytorch、TensorFlow框架只要是aarch64架构的CPU下的系统平台均是原生不支持CUDA版本的，如果你想要在aarch64架构下使用支持CUDA的深度学习框 ......
个人论文一：关于雾中单目自监督深度估计的研究
# 0.Paper 这是我们2022年的工作，关于雾中的单目自监督深度估计研究： > **Self-supervised monocular depth estimation in fog** > >Bo Tao**†**, Jiaxin Hu**†**, Du Jiang, Gongfa Li, ......
基础大模型能像人类一样标注数据吗？
自从 ChatGPT 出现以来，我们见证了大语言模型 (LLM) 领域前所未有的发展，尤其是对话类模型，经过微调以后可以根据给出的提示语 (prompt) 来完成相关要求和命令。然而，直到如今我们也无法对比这些大模型的性能，因为缺乏一个统一的基准，难以严谨地去测试它们各自的性能。评测我们发给它们的指 ......
09-贷中管理之深度预警
9.贷中管理之深度预警 9.1什么是贷中预警 即在贷中管理需对存量客群进行风险预警并及时做风险管控。 9.2贷中预警的问题 （1）预警的精确性如何提升，降低误杀率 （2）客户分层如何更细化与精确 （3）管控处置手段是否触达有效 （4）如何评价贷中预警整体的处置效果 9.3贷中预警核心框架 贷中预警策 ......
“多”维演进：智能编码的深度进化
我们在追求怎样的编码未来？ 无处不在的视频渗透、井喷式的流量增长、多元的场景技术需求、用户对视频体验的“不将就”……音视频行业的快速发展却伴随着“编码标准升级速度缓慢”、“硬件红利见底”、“编码复杂度带来的成本问题”等众多挑战。 视频编码还“卷”得动吗？ 究竟怎样的视频编码技术，才能满足既要又要的体 ......
运行调试深度学习代码小技巧_1
1.首先阅读数据预处理的代码，确定送入神经网络的输入x的张量形状。比如现在有个语音输入特征张量x形状为[16, 1, 256, 40]，【批量，通道数，像素宽度，特征维度】。 如果看不懂，可以先在网络的forward最开始进行print(x.shape)打印。 2.常见改变张量形状的方法： （1） ......
加速体细胞突变检测分析流程-系列2（ctDNA等高深度样本）
Sentieon●体细胞变异检测系列-2 Sentieon 致力于解决生物信息数据分析中的速度与准确度瓶颈，通过算法的深度优化和企业级的软件工程，大幅度提升NGS数据处理的效率、准确度和可靠性。 针对体细胞变异检测，Sentieon软件提供两个模块：TNscope和TNhaplotyer2。 TNs ......
深度解读AIGC存储解决方案
5月26日，2023数据基础设施技术峰会在苏州举办，腾讯云首席存储技术专家温涛受邀出席并分享了腾讯云领先的存储技术在AIGC场景中的应用，通过对AIGC业务流程和场景的提炼，从内容生成、内容审核和内容智理三要素介绍了如何智能的存储和管理数据。下面我们一起回顾下温涛的精彩分享。 ......
基于策略的深度强化学习
策略函数，输入为状态，输出动作a对应的概率。 利用神经网络去近似一个概率函数 softmax函数使概率加和等于1且都为正数。 Qπ用来评价在状态s下作出动作a的好坏程度，与策略函数π有关。 状态价值函数V，只与当前状态s有关 将策略函数π替换为神经网络 用梯度上升使策略函数提升 策略梯度算法的推导 ......
python计算降水距平
上一节计算了每月的平均降水量，现在要计算降水距平，算法是把每年每个月的降水量减去每月的平均降水量 数据分为两个excel 方法是把name和month作为key，pd.merge，再新增一列，两列做差 这两张表用两个dataframe存，把原excel的两个rain区分一下，变成rainA和rain ......
神经网络通过优化方法进行训练。然而，优化技术似乎不是深度学习中最重要的主题。为什么?神经网络训练和优化有什么区别?
在深度学习中，神经网络通过优化方法进行训练，目的是最小化损失函数并获得最佳的模型参数。然而，优化技术在深度学习中并不是最重要的主题，主要原因如下： 数据和模型的重要性：在深度学习中，数据的质量和数量以及模型的设计和复杂性对于模型的性能和泛化能力起着至关重要的作用。优化技术只是其中的一个环节，而数据和 ......
微型神经网络库MicroGrad-基于标量自动微分的类pytorch接口的深度学习框架
### 一、MicroGrad MicroGrad是大牛Andrej Karpathy写的一个非常轻量级别的神经网络库（框架），其基本构成为一个90行python代码的标量反向传播（自动微分）引擎，以及在此基础上实现的神经网络层。 其介绍如下： > A tiny scalar-valued auto ......
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 ......
JZ55 二叉树的深度
暴搜：两种个思路：DFS和BFS DFS： 里面有个容易误会的地方：每次迭代+1，不是针对子叶来说的，而是针对当前点来说的，由于遍历是自底向上的，因此当前遍历到的点对于已经遍历到的点来说就是根，因此深度+1. class Solution { public: int TreeDepth(TreeNo ......
4.Rasterization光栅化（反走样，深度缓存）
## 走样Aliasing(锯齿) ### 采样的广泛应用 - 采样不仅可以在图片的某个位置，也可以在时间轴上 - 动画就是一组图在时间的采样  { 2 if (Array.isArray(source)) { 3 const target = []; 4 for (let item of source) { 5 target.push(deepClone(item)); 6 ......
Halcon - 深度学习 - 目标分类
这是一个例子，通过读取桃子和梨的图片集来进行模型训练，得到一个可以识别桃子或是梨的深度学习识别器。 ********************************************* * Halcon-深度学习-分类测试 * 这是一个例子，通过读取桃子和梨的图片集来进行模型训练， * 得到一 ......
深度学习 训练模型 指标不变
在深度学习实验中遇到一个问题就是虽然loss有变化，但是在验证集中准确率一直没变， 且值接近你的验证集的正负样本比例。 这是因为，在模型中某一个位置使用看ReLU激活函数，导致值全都变换到了 非负数，再最后用sigmoid的时候全是>0.5的结果。 还有一种情况就是loss一直不变，这类情况说明反向 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作步骤：智能体`agen ......
【QoS预测】基于上下文的深度神经模型的多属性QoS预测
论文题目： Wu H, Zhang Z, Luo J, et al. Multiple attributes QoS prediction via deep neural model with contexts[J]. IEEE Transactions on Services Computing, ......
【QoS预测】基于深度协同过滤的位置感知QoS预测
论文题目： Jia Z, Jin L, Zhang Y, et al. Location-Aware Web Service QoS Prediction via Deep Collaborative Filtering[J]. IEEE Transactions on Computational ......
【QoS预测】用于QoS预测的基于多源特征学习的联合深度网络
论文题目： Xia Y, Ding D, Chang Z, et al. Joint deep networks based multi-source feature learning for QoS Prediction[J]. IEEE Transactions on Services Comp ......