深度
深度学习——多模态
# 什么是多模学习？ 我们平常使用的如图像识别，语音识别这种输入单个样本x（尽管样本可能有多个特征），但是输出对应的y值（结果）就是比较简单的单模态模型。 即单个模型对输入的信息进行线性或者非线性的映射。 多模态可以指的是通过多个模型的组合来让深度学习学习到更多不同的特征。如我们生活中对于事物，除了 ......
1.1.1 深度学习介绍
1. 深度学习 a. 机器学习的分支，人工神经网络为基础，对数据的特征进行学习的算法 2. 机器学习和深度学习的区别 a. 特征抽取： i. 机器学习：人工的特征抽取 ii. 深度学习：自动的进行特征抽取 b. 数据量 i. 机器学习：数据少，效果不是特别好 ii. 深度学习：数据多，效果更好 3. ......
pytorch深度学习基础模型
激活函数 作用 在网路的中间层，允许输出函数在不同的值上具有不同的斜率，这些不同斜率的部分可以近似任意函数。 在网络的最后一层，可以将线性运算的输出限制在指定范围内。 具有的性质 非线性：非线性允许整个网络可以近似更复杂的函数。 可微：可以通过梯度来更新。 至少有一个敏感区域：输入中，细微的改变对输 ......
黑魂 211深度优先搜索方法制作双手控制
创建一个新脚本TransformHelpers放进Scripts文件夹的Helper文件夹里 接下来要实现往Unity放进新的定义方法。 把TransformHelpers修改成： 把这个hihi方法放进WeaponManager的start函数里： 测试这个方法在运行的时候调用的过程。 接下来我们 ......
深度优先搜索dfp学习
>>定义 深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止，而且每个节点只能访问一次.（according to Baidu） >>几个例子 eg1 1215 迷宫 （求是否有路径） http://ybt ......
深度学习（九）——神经网络：最大池化的作用
# 一、 torch.nn中Pool layers的介绍 > 官网链接： > > https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#pooling-layers ## 1. nn.MaxPool2d介绍 nn.MaxPool2d是在进行图像处理时，Pool layers ......
算网深度融合成趋势，天翼云让政企上云更安全、更便捷！
7月12日，由中国通信标准化协会算网融合产业及标准推进委员会（CCSA TC621）组织召开的“2023年算网融合产业发展峰会-SD-WAN产业发展论坛”在北京召开，论坛旨在进一步凝聚SD-WAN发展共识，面向产业数字化需求，探讨SD-WAN技术演进与产业发展趋势。会上，天翼云荣膺“2022年度SA... ......
为你深度剖析样机的重要意义，文章全面解释！
今天我们聊天的主题是关于制作作品集中的样机模型的话题。准确的样机选择有利于作品的更好呈现，也能带给面试官更好的印象。下面就让我们一起来聊聊关于样机模型，如何成为设计作品包装的点睛之笔。 ⬇⬇⬇点击获取更多设计资源 https://js.design/community?category=design ......
深度学习 -- 系列文章
深度学习（八）——神经网络：卷积层 深度学习（七）——神经网络的卷积操作 深度学习（六）——神经网络的基本骨架：nn.Module的使用 深度学习（五）——DatadLoader的使用 深度学习（四）——torchvision中数据集的使用 深度学习（三）——Transforms的使用 深度学习（二 ......
深度学习（八）——神经网络：卷积层
# 一、卷积层Convolution Layers函数简介 > 官网网址：[torch.nn.functional — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#convolution- ......
有赞的深度需求功能测试
序：在《有赞.测试团队介绍(一)》曾经提到过，我们在测试需求项目时，会把需求逐级拆解，直到最小粒度。然后，各业务线的测试小伙伴把任务领走进行细化，同时，确定一位主测分来主导复杂项目的测试工作。在面试过程中，很多小伙伴也会说，我们会根据需求所描述的功能，进行测试。那作为一位应聘者，如何才能把自己之前工 ......
深度学习（七）——神经网络的卷积操作
# 卷积操作 # 一、torch.nn中Convolution Layers函数的介绍 ## 1. 参数介绍 - nn.Conv1d: Conv取自Convolution的前四个字母，1d代表的是一个一维操作。 - nn.Conv2d: 2d表示是一个二维的操作，比如图像就是一个二维的。 - 其余参 ......
动手学深度学习-笔记
# 课程信息 **[课程主页](https://zh-v2.d2l.ai/)** ## Pytorch版视频教程目录 [03 安装](https://www.bilibili.com/video/BV18p4y1h7Dr?p=1) [04 数据操作 + 数据预处理](https://www.bili ......
2023了，学习深度学习框架哪个比较好？
都2023年，才来回答这个问题，自然毫无悬念地选择PyTorch，TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生，有点惋惜，现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。
不过呢，我觉得可以一起去回顾下，在AI框架发展的过程中，都沉陷了哪些技术... ......
深度解读AI Agents：软件终极形态
从 AutoGPT、BabyAGI、斯坦福 AI 小镇到英伟达的 Voyager，新的 AI Agents 实践开始涌现，OpenAI 的技术大咖也在不同场合谈到了他们对 AI Agents 的重视。 宏观概念上，AI Agents 代表了可以脱离人为控制，自动执行任务甚至决策的智能体，更加接近于各 ......
我不知道的threejs（7）-材质深度-
材质深度 决定多个物体渲染层级【遮挡如何显示的问题】： materal.depthFunc (默认是THREE.LessEqualDpeth) material depthWrite material depthTest 材质混合 实例中的问题 默认类似于这种组合， 多个透明物体的渲染时候，thre ......
深度学习
import os import mmcv import time import torch import numpy as np import cv2 import PIL from mmcv import Config from mmcls.apis import inference_model ......
深度强化学习入门-李宏毅
# 强化学习入门 ## 方法分类  ## Policy-based(Acotr) **深度强化学习怎么做的（和普通 ......
AI-5 深度学习计算
5.1块和层 我们一直在通过net(X)调用我们的模型来获得模型的输出。 这实际上是net.__call__(X)的简写。 这个前向传播函数非常简单： 它将列表中的每个块连接在一起，将每个块的输出作为下一个块的输入。 import torch from torch import nn from to ......
强化学习：基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)
# 强化学习：基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)  ## 1. torch.nn中的函数简介 - Containers：神经网络的骨架 - ......
深度学习（五）——DatadLoader的使用
我们在打扑克，一摞的扑克牌就相当于dataset，拿牌的手相当于神经网络。而dataloader相当于抽牌的过程，它可以控制我们抽几张牌，用几只手抽牌。 ......
鸟类识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型
## 一、介绍 鸟类识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 ## 二、效果图片 ![img_07_14 ......
【第1周】深度学习基础
# 一、代码练习 ## 1. pytorch基础练习 ### 1.1 数据定义 一般定义数据使用torch.Tensor ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/2555620/202110/2555620-20211006233601422-359312721.j ......
深度学习（四）——torchvision中数据集的使用
前面的transform只是对单个数据图像的处理，本文着重讲对多个数据图像的处理，并介绍科研中常用数据集的下载方式。 ......
深度学习基础知识的名词解释【无规则】
凸优化【Convex Optimization】： 求取函数（凸函数）最小值的优化问题 自回归模型： 适合预测时间序列数据 过拟合： 训练集上好（训练误差小），测试集上差（测试误差大）。 或者说属于完全记忆式模型/过度复杂模型 欠拟合 较好 过拟合 解决方法： a.减少特征数量 b.正则化 L1（特 ......
人工智能、机器学习和深度学习
这一年来，AI领域层出不穷的技术和应用，真的有点让人疲于奔命。其中AIGC领域的diffusion model 和 NLP领域的 ChatGBT 引领了这一轮风潮。AI取代越来越多脑力工作者的趋势已经不可逆转，在这经济下行内卷严重的当代，竞争将越发的残酷。作为走在风口前沿的技术人，用stable d ......
【动手学深度学习v2】03 环境安装
**动手学深度学习v2** https://www.bilibili.com/video/BV18p4y1h7Dr?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=a55dead799d92b4a482121a8ea042a5d 云平台：阿里云计算 操作系统：Ubuntu ......
Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程
Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程 ......