降水 深度 人类nature
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......
【Java 并发】【九】【AQS】【三】基于AQS的共享锁实现、底层源码深度剖析
1 前言 上一节我们详细讲解了基于AQS实现的互斥锁机制，进行了深入的剖析，包括从acquire入口源码开始，剖析了获取锁失败调用addWaiter方法加入等待队列，知道了Node节点是怎么插入等待队列的；同时还剖析acquireQueue方法的源码，解析了插入等待队列之后的节点什么时候被挂起，什么 ......
【LeetCode剑指offer 02】矩阵中的路径（老鼠走迷宫plus，应用深度优先搜索与回溯机制）
矩阵中的路径 https://leetcode.cn/problems/ju-zhen-zhong-de-lu-jing-lcof/ 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。 单词必须按照 ......
【Java 并发】【九】【AQS】【二】基于AQS的互斥锁机制、底层源码深度剖析
1 前言 上一节我们从整体上分析了什么是AQS以及AQS内部的数据结构，那么这节我们就从acquire和release入手，分析一下AQS为独占锁提供的机制：到底是怎么在获取资源失败进入等待队列的？以及释放资源的时候怎么唤醒后继节点的线程竞争锁的？ 2 acquire 方法源码解析 首先我们看一下A ......
转载自团队博客：基于深度学习的人脸识别会议签到系统
电梯演讲：https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型： 1，主界面 2，会议管理 3，人员管理 4，会议室管理 ......
深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数
深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数 1.神经元 在生物学中，神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态，一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后，这个神经元细胞就被激活，处于兴奋状态，并向其他神经元传递信息。基于神经元 ......
树：剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度
题目描述： 输入一棵二叉树的根节点，求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点（含根、叶节点）形成树的一条路径，最长路径的长度为树的深度。 例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类：深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索 ......
动手深度学习pytorch
<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一：过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014)，有助于减轻过拟合的危 ......
深度学习-情感分析
title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据（IMDB 数据集），影评被分为两类：正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型，对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题，研究对象是电影评论类的文本，我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB（I ......
深度学习-pytorch模型构建
title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题，使用 PyTorch，自己构建并训练一个线性回归模型，来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y，具体代码如下： import nump ......
111. 二叉树的最小深度
给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度学习基础-pytorch1
DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步，首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合，来得到数据迭代器。在训练或预测时，数据迭代器能够输出每一批次所需的数据，并 ......
104.二叉树的最大深度
给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7]， class Solution { public: int getdepth(TreeNode* n ......
基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真
1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本，图像是固定⼤小 ......
面对AI的兴起，从人类发展到个人发展，普通人应当如何抉择？
这一周被各种 AI 卷的不行，从 ChatGPT 4.0 上线到百度文心一言发布会，再到微软的 Microsoft 365 Copilot。 网上有很多人、公众号吐嘈百度，而晓衡接触到的圈子还有一些不同的看法，我简要提取以下内容，分享给大家。 AI已经成了新的生产力，数据就是生产资料和生产要素。 目 ......
原型展示：基于深度学习的人脸识别会议签到系统
电梯演讲：https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型： 1，主界面 2，会议管理 3，人员管理 4，会议室管理 ......
【动手学深度学习】2.4 ~ 2.7 节学习（微积分、自动求导、概率、查阅文档）
2.4 微积分 2.4.3 梯度 梯度是一个多元函数所有变量偏导数的连接。具体而言：设函数 $f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ 的输入是一个 $n$ 维向量 $\boldsymbol{x} = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T$，输出是一 ......
深度学习—AlexNet_CIFAR100代码
1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torch.utils.data import DataLoader 7 fro ......
深度学习—VGG16_CIFAR100代码
1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torchvision.datasets import CIFAR100 7 f ......
深度学习 | 一
新时代的伟大发明啊. 让我们通过实际操作来认识如何 "深度学习" 吧. 1 环境 深度学习需要一些特殊环境. 1.1 GPU GPU 更适合来做矩阵运算, 神经网络里面设计到大量的矩阵运算, 因此用 GPU 比用 CPU 更好. 如果您的本地配置不是很好且预算不够充分, 不妨试一试云 GPU. 1. ......
逻辑认知和人工智能是相关的，但可以被视为不同的概念。 逻辑认知涉及人类对于逻辑推理和判断的理解和能力。它是人类智慧的一个关键组成部分，可以帮助人们处理复杂的问题和信息。 逻辑学是一门成熟较早的学科。发展至今，它的内容不断丰富。经近现代逻辑学家的 不懈探索，这一学科已从传统逻辑发展称为现代逻辑，在人们思维、论辩、科学研究等各 个方面发挥着重要作用。
逻辑学是一门成熟较早的学科。发展至今，它的内容不断丰富。经近现代逻辑学家的 不懈探索，这一学科已从传统逻辑发展称为现代逻辑，在人们思维、论辩、科学研究等各 个方面发挥着重要作用。逻辑认知和人工智能是相关的，但可以被视为不同的概念。 逻辑认知涉及人类对于逻辑推理和判断的理解和能力。它是人类智慧的一个关 ......
动手深度学习 --mxnet中找不到np的问题
命令： from mxnet import np 背景： 使用d2l中文版提供的环境文件 错误信息： ImportErrorAppData Local Temp/ipykernel 8504/2709868731.py in <module>-> l from mxnet import npxImp ......
《花雕学AI》05：令人惊奇的ChatGPT，一个能够与人类对话的人工智能
今天是周末，4月2日，早上五点就起床了，没有去打羽毛球。 我平时在手机上喜欢看今日头条，了解各种时事新闻，发现今年来频繁出现的单词就是：ChatGPT，通过简单搜索，我逐步接受了这个概念：2023年是人工智能AI的元年，ChatGPT的出现（特别是升级版ChatGPT4.0），完全有可能改变我们生活 ......
当人类被人工智能统治的时候会是什么样子？（2）
这些只是一部分截图，正常情况下无论我怎么和他交流，无论怎样假设，他的回答都是： 可是我们来想一想。人创作了人工智能来辅助人类，人类开始依赖人工智能带来的便利。人培训了人工智能，人工智能开始回答人类的各种问题。最后就变成了人工智能开始培训人类。在和chatgpt交流文案怎么样，总结怎么写。各种编程代码 ......
当人类被人工智能统治的时候会是什么样子？
这是一个非常复杂和有争议的问题，因为涉及到许多不同的因素和情况。首先，要想像人工智能统治人类，我们必须假设人工智能能够发展到足够的程度，足以完全控制和管理人类的各种系统和设备。 在这种情况下，人工智能可能会像一个强大的中央控制器一样管理人类的经济、政治和社会系统。它可能会通过算法和数据分析来制定政策 ......
深度学习| 循环神经网络RNN与应用
循环神经网络 1. 场景与多种应用 模仿论文（生成序列） 模型Linux内核代码“写程序” （生成序列） 模仿小四的作品（生成文本序列） 机器翻译 Image to text/ 看图说话 我们知道神经网络结构如下： 那循环神经网络和它是什么关系呢？ 循环神经网络 为什么有BP神经网络，CNN，还要R ......
深度学习概念辨析——Epoch、Batch、Iteration
本文转载自简书https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7 写在前面 在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。 名词解释： 【 图片来源：https ......
深度学习之量化概念初步理解
也许标题并不是很对，但 一再听到有人提起量化这个词，搜索了下，稍作整理如下： 量化任务的简要总结：1、量化映射方法，也就是将float-32映射到Int数据类型，每个间隔是相等的还是不相等的，这里就是均匀量化(uniform quantization)和非均匀量化(non-uniform quant ......
深度学习——用简单的线性模型构建识别鸟与飞机模型
本文仅为深度学习的入门学习，故采用线性模型而非CNN处理图像数据集。 一、准备工作 1. 下载CIFAR-10数据集 这是一个$32\times32$像素的RGB图像集合，用于学习使用。 from torchvision import datasets data_path = "./data/" c ......
Vue3 深度选择器原理
一、Demo <!-- 补录身高与体重 --> <script lang="ts" setup> import { ref } from 'vue'; const isShow = ref(true); const height = ref(); const weight = ref(); </sc ......