降水 深度 人类nature
深度学习中的深度学习
作者：禅与计算机程序设计艺术 《深度学习中的深度学习》技术博客文章 1. 引言 1.1. 背景介绍 深度学习作为一种新兴的机器学习技术，近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了举世瞩目的成果。它通过多层神经网络的构建，能够高效地学习复杂的非线性特征，从而实现对数据的准确预测。本文将介绍深 ......
基于深度学习的图像识别技术详解
作者：禅与计算机程序设计艺术 《2. 基于深度学习的图像识别技术详解》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着计算机科技的快速发展，计算机视觉领域也取得了显著的进步，而图像识别技术作为计算机视觉领域的重要分支之一，在众多应用场景中发挥着重要作用。 1.2. 文章目的 本文旨在对基于深度学习的图像识别技 ......
数据增强：如何让深度学习模型更好地处理图像数据
作者：禅与计算机程序设计艺术 数据增强：如何让深度学习模型更好地处理图像数据 作为一名人工智能专家，我经常会被问到如何让深度学习模型更好地处理图像数据。今天，我将深入探讨数据增强的概念和技术，以及如何通过数据增强来提高深度学习模型的性能。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着深度学习技术的快速发展， ......
基于深度学习的物体检测算法研究
作者：禅与计算机程序设计艺术 《88.《基于深度学习的物体检测算法研究》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着计算机视觉和人工智能的发展，物体检测技术在各个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、智能安防、医疗影像分析等。物体检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目的是在图像或视频中检测出物体的位置和范围，为 ......
在vue文件中使用 deep深度选择器
# 使用场景 有的时候我们需要在父组件中去修改第三方组件或者子组件的样式就会使用到`deep深度选择器`。比如：App组件中定义了.title的样式，也想让Test子组件中的.title也应用对应的样式 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/724275/2023 ......
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解 ......
python计算多站点n年每个月的降水平均值
#!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @author: Su @file: calculatejsjp.py @time: 2023/06/09 @desc: """ import pandas as pd # 读取数据 Data = pd. ......
深度优先搜索DFS与回溯
导入：数独问题 深入浅出程序设计竞赛187页 学生基础：必须在熟练掌握递归和暴力枚举的基础上 需要讲解：函数栈空间 P1706 全排列问题 #include<iostream> using namespace std; int n; int v[10];//标记i有没被选中 int a[10];// ......
避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练
[toc] 避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练 作为一名人工智能专家，程序员和软件架构师，我深刻理解深度学习算法在训练过程中可能会遇到的问题——梯度爆炸。因此，在本文中，我将结合自己的经验和知识，探讨如何避免梯度爆炸，让深度学习算法能够快速稳定地训练。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着人 ......
【深度学习】基于多注意力机制的语音识别与语音合成算法设计与实现
[toc] 基于多注意力机制的语音识别与语音合成算法设计与实现 ## 1. 引言 - 1.1. 背景介绍 语音识别与语音合成是人工智能领域中的重要研究方向，语音识别可以帮助人们理解和使用语言，语音合成则可以让人们更方便地与计算机进行交互。随着深度学习算法的快速发展，基于深度学习的语音识别与语音合成算 ......
深度学习在自然语言处理领域的应用案例
[toc] 深度学习在自然语言处理领域的应用案例 引言 随着深度学习技术的快速发展，自然语言处理领域也迎来了巨大的变革。深度学习通过学习大量语料库中的语法、语义、上下文信息，使得机器在处理自然语言任务时表现更为出色。在自然语言处理领域，深度学习技术已经应用到了文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等 ......
深度学习中的元学习与CatBoost的应用
[toc] 《深度学习中的元学习与 CatBoost 的应用》 1. 引言 1.1. 背景介绍 在深度学习这个领域，模型规模越来越庞大，训练时间也越来越长。为了提高模型的训练效率，研究人员提出了许多方法，其中包括迁移学习。迁移学习是指将在一个任务上训练好的模型，迁移到另一个相似的任务上，从而提高模型 ......
利用深度学习实现智能安全威胁检测人工智能安全领域热门博客文章
[toc] 《23. 利用深度学习实现智能安全威胁检测 - 人工智能安全领域热门博客文章》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，人工智能在网络安全领域的应用也日益广泛。人工智能安全威胁检测是人工智能在网络安全领域的一个重要应用，旨在通过深度学习等机器学习技术对 ......
深度学习在智能城市中的应用：实现城市运行的智能化管理
[toc] 深度学习在智能城市中的应用：实现城市运行的智能化管理 1. 引言 智能城市是一个利用先进的信息通信技术和物联网技术，实现城市运行的智能化管理、智能化服务、智能化安保、智能化交通等方面的综合性平台。近年来，随着深度学习技术的发展，智能城市建设得到了更快速、更高效的发展。本文旨在介绍深度学习 ......
深度解析SpringBoot内嵌Web容器
**你好，我是刘牌！** ## 前言 今天分享一个SpringBoot的内嵌Web容器，在SpringBoot还没有出现时，我们使用Java开发了Web项目，需要将其部署到Tomcat下面，需要配置很多xml文件，SpringBoot出现后，就从繁琐的xml文件中解脱出来了，SpringBoot将W ......
浅析AI深度学习计算机视觉技术在智能监控领域的场景应用
在视频监控领域，智能监控大大提高了监控区域的控制效率，变被动“监督”为主动“监控”，有效避免了事故的发生，并能协助管理人员对日常安全工作进行管理，最大限度地降低误报和漏报现象，减少人力监管的成本。上述的两种部署方式，都可以应用在智慧工厂、智慧工地、智慧矿山、智慧校园、智慧社区等场景中，能弥补传统视频... ......
深度Q网络：DQN项目实战CartPole-v0
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP ......
物体检测的技术和算法：基于深度学习和图像处理
[toc] 20. 物体检测的技术和算法：基于深度学习和图像处理 随着人工智能的不断发展和计算机视觉技术的进步，物体检测已经成为了人工智能领域中非常重要的一个分支。物体检测是指通过对图像或视频进行自动检测，识别出物体所在的位置和类别，为后续的数据处理和应用提供支持。 在物体检测的技术和算法中，基于深 ......
机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法
[toc] 文章标题：《41. 机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法》 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于各种领域，如智能语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。然而，这些技术也面临着一些安全问题，如模型偏见、数据泄露、攻击等。因此，对于机器学习 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 ## 1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN ......
深度卷积神经网络（AlexNet）
# 1. AlexNet $2012$ 年，$AlexNet$ 横空出世。使用 $8$ 层卷积神经网络，赢得 $ImageNet\ 2012$ 图像识别挑战赛。 $AlexNet$ 网络结构： ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1235684/202306/1 ......
从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响
[toc] “从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响” 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这篇技术博客文章中，我们将探讨人脸识别技术的发展历程，以及深度学习技术在人脸识别领域的应用和未来趋势。 引言 - 1.1. 背景介绍 - 人脸识别技术：一种基于图 ......
深度学习在智能制造中的挑战与机遇
[toc] 《深度学习在智能制造中的挑战与机遇》 引言 智能制造是未来经济发展的重点和方向，而深度学习作为人工智能领域的关键技术之一，在智能制造中具有广泛的应用前景。本文将介绍深度学习在智能制造中的技术原理和应用场景，以及如何优化和改进深度学习模型，为智能制造的发展提供参考。 一、背景介绍 智能制造 ......
【神经网络】基于自注意力机制的深度学习
[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案
[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......
模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境
[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......
深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用
[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......
基于深度学习的图像识别与目标检测
[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......