tensorflow深度keras
深度学习（VGGNet）
VGGNet也是一个比较经典的深度学习网络模型。 模型结构如下： 这里选用了D模型，同样用该模型做个了个猫狗大战的训练，不过为了提高速度，我把图像resize为112*112了，相应的flatten之后就成56*3*3了，所以和原始模型有点不一样。 import torch import torch ......
学习tensorflow资源
学习tensorflow先不要着急买书，买教程，先看看官网社区的教程资源，比什么都强。 https://www.tensorflow.org/?hl=zh-cn 再有就是tf.wiki的简单粗暴tensorflow2 https://tf.wiki/zh_hans/ 最后在加上一个“文心一言”，不懂 ......
C语言深度剖析笔记
auto 声明自动变量，缺省时默认为auto union 声明联合数据类型 static 声明静态变量： 表示退出一块后仍存在的局部变量，后来被表示为能被其他文件访问的全局变量和 函数 register 声明寄存器变量： 尽可能将变量存入cpu寄存器内部，而不是默认的通过内存寻址访问 typedef ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.10 实战Kaggle比赛：预测比赛
# 4.10.1 下载和缓存数据集 ```python import hashlib import os import tarfile import zipfile import requests #@save DATA_HUB = dict() DATA_URL = 'http://d2l-dat ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.9 环境和分布偏移
# 4.9.1 分布偏移的类型 整节理论，详见书本。 # 4.9.2 分布偏移示例 整节理论，详见书本。 # 4.9.3 分布偏移纠正 整节理论，详见书本。 # 4.9.4 学习问题的分类法 整节理论，详见书本。 # 4.9.5 机器学习中的公平、责任和透明度 整节理论，详见书本。 # 练习 （1） ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化
# 4.8.1 梯度消失和梯度爆炸 整节理论，详见书本。 1. 梯度消失 ```python %matplotlib inline import torch from d2l import torch as d2l x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_ ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.7 前向传播、反向传播和计算图
# 4.7.1 前向传播 整节理论，详见书本。 # 4.7.2 前向传播计算图 整节理论，详见书本。 # 4.7.3 反向传播 整节理论，详见书本。 # 4.7.4 训练神经网络 整节理论，详见书本。 # 练习 （1）假设一些标量函数 $X$ 的输入 $X$ 是 $n\times m$ 矩阵。$f$ ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.6 暂退法
```python import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l ``` # 4.6.1 重新审视过拟合 整节理论，详见书本。 # 4.6.2 扰动的稳健性 整节理论，详见书本。 # 4.6.3 实践中的暂退法 整节理论 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.5 权重衰减
# 4.5.1 范数与权重衰减 整节理论，详见书本。 # 4.5.2 高维线性回归 ```python %matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l ``` ```python # ......
tensorflow 数据及操作整理
目录： # 1. 类型 # 2. 基础操作 # 3. 运算相关 # 4. 求导相关 数据类型： ############################## # 标量（0 维数组）、 # 向量（1 维数组）、 # 矩阵（2 维数组） # 张量 （Tensor）, 概念上等同于多维数组 # 1. 类型 ......
深度解密 go Context
问题： 不处理Done 为怎么样，会泄漏吗？ 问题：Done() 是如何实现，全部子context接受的？ 问题：没有及时处理context 的Done 消息，会怎么样，后续处理能来的及吗？ Go 语言的 context 包短小精悍，非常适合新手学习。不论是它的源码还是实际使用，都值得投入时间去学习 ......
将Python深度神经网络转换成C++
项目方案：将Python深度神经网络转换成C++项目概述本项目旨在将使用Python编写的深度神经网络模型转换为C代码，以便在C环境中部署和运行。通过将模型从Python转换为C++，可以提高模型的性能和效率，并扩展模型在不同平台和设备上的应用。 技术方案1. 选择转换工具我们可以使用以下两种常见的 ......
MySQL 间隙锁原理深度详解
来源：https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/132415844 一、前言锁是mysql提供的一种保证不同事务读写隔离的重要措施，通过锁机制可以有效提升决多线程下并发处理事务能力。mysql根据使用场景不同，对锁的分类有很多种，比如按 ......
MySQL 间隙锁原理深度详解
来源：https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/132415844 一、前言锁是mysql提供的一种保证不同事务读写隔离的重要措施，通过锁机制可以有效提升决多线程下并发处理事务能力。mysql根据使用场景不同，对锁的分类有很多种，比如按 ......
使用 TensorFlow 进行机器学习
使用 TensorFlow 进行机器学习 这是使用 TensorFlow 进行机器学习的官方代码存储库。 使用 TensorFlow（Google 最新、最好的机器学习库）开始进行机器学习。 概括 第 2 章- TensorFlow 基础知识 概念 1：定义张量 概念 2：评估操作 概念 3：互动会 ......
LED车灯IC降压恒流驱动AP5103大功率95%高效率深度调光摩托车灯芯片
AP5103 是一款效率高，稳定可靠的 LED 灯恒流驱动控制芯片，内置高精度比较器，固定关断时间控制电路，恒流驱动电路等，特别适合大功率 LED 恒流驱动。
AP5103 采用 ESOP8 封装，散热片内置接 SW 脚，通过调节外置电流检测的电阻值来设置流过 LED 灯的电流，支持外加电压线性调光... ......
20用于深度学习训练和研究的数据集
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.4 模型选择、欠拟合和过拟合
# 4.4.1 训练误差和泛化误差 整节理论，详见书本。 # 4.4.2 模型选择 整节理论，详见书本。 # 4.4.3 欠拟合还是过拟合 整节理论，详见书本。 # 4.4.4 多项回归 ```python import math import numpy as np import torch fr ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.3 多层感知机的简洁实现
```python import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l ``` # 模型 ```python net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn. ......
深度学习（AlexNet）
AlexNet是另外一个比较经典的深度学习网络模型。 模型结构如下： 这里用该模型做个了个猫狗大战的训练，测试与c++测试和上一篇类似。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.d ......
深度解读智能媒体服务的重组和进化
统一“顶设”的智能媒体服务。 邹娟｜演讲者 大家好，首先欢迎各位来到LVS的阿里云专场，我是来自阿里云视频云的邹娟。我本次分享的主题为《从规模化到全智能：智能媒体服务的重组与进化》。 本次分享分为以上四部分，一是媒体服务（Mediaservices）面临的技术难题；二是如何使用统一“顶设”进行媒体服 ......
[Unity URP] 深度图获取
在做原神渲染还原的时候一直想复刻等宽屏幕空间边缘光，但是获取的深度图一直是全黑的orz 后来发现是受到unity版本的影响 用的是unity 2021版 1）勾选depth texture 2）shader代码中 #include "Packages/com.unity.render-pipelin ......
3.深度神经网络识别猫
import numpy as npimport h5pyimport matplotlib.pyplot as plt from testCases import *from dnn_utils import * %matplotlib inlineplt.rcParams['figure.fig ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.2 多层感知机的从零开始实现
```python import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 经典数据集与batch size batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fas ......
【大功率舞台灯/摄影灯RGB调光驱动方案】DC-DC降压恒流LED调光芯片APS54083，输出10A大电流，带65536无频闪调光，调光深度可达万分之一
产品描述 APS54083 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、外置功率 MOS 管，适用于 5-220V 输入高精度降压 LED 恒流驱动芯片。输出最大功率150W最大电流 6A。 APS54083 可实现线性调光和 PWM 调光，线性调光脚有效电压范围 0.5-2.5V.PWM 调光频率 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.1 多层感知机
```python %matplotlib inline import torch from d2l import torch as d2l ``` # 4.1.1 隐藏层 整节理论，详见书本。 以下展示常见的激活函数。 1. ReLU 函数 $$ \mathrm{ReLU}(x)=\max(x,0 ......
Anaconda平台下从0到1安装TensorFlow环境详细教程(Windows10+Python)
1.安装Anaconda Anaconda下载链接：Free Download | Anaconda 下载完成之后，开始安装，修改安装路径至指定文件夹下，由于安装过程比较简单，此处略过； 2.TensorFlow使用时可以采用CPU，也可采用GPU，此处使用带有独立显卡的计算机进行演示（不带独立显卡 ......
【深度思考】如何优雅的实现脱敏？
最近做了个脱敏的需求，要对系统中的敏感信息，如手机号、车牌号、身份证号、银行卡号等进行脱敏显示。 效果类似下面这样：  简单来说，就是对敏感信息中的某几位进 ......
分布式深度学习技术概述
分布式深度学习技术有哪些？ 分布式深度学习技术是指将深度学习模型的训练过程分布在多个计算资源上进行加速的技术。这样可以充分利用集群中的多个GPU、CPU或者多台计算机，加快深度学习模型的训练过程，提高训练效率。以下是一些常见的分布式深度学习技术： 数据并行：将训练数据划分成多个子集，每个计算节点使用 ......
Tensorflow的简单神经网络
# 导入库 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras #定义和编译一个神经网络 model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, in ......