深度

深度解密 base64 字符串的编解码原理

### 什么是 base64 **我们知道一个字节可以表示的范围是 0 ~ 255,并且在 ASCII 码表中会对应一个字符,比如:字符 97 对应字符 'a'、90 对应字符 'Z' 等等。而在 ASCII 码表中有很多字符都是不可见字符,那么当数据在网络上传输时,由于不同设备对字符的处理会有一些 ......
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i5/i7该选谁?差距大不大?i5-13490F、i7-13790F深度测试

一、i5、i7还是性能差不多吗? 自从2017年Zen架构发布开始,Intel与AMD在CPU性能竞争上就进入了激烈的内卷。随着双方在产品竞争上日趋白热化,同世代不同档次CPU产品的性能差距被明显拉大。 那么,过去那种“i5、i7性能差不多,用i5性价比比较高”的观点是否依然成立? 今天就带来Int ......
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深度思考与有效知识管理:Obsidian工具与问题的价值

随着信息时代的发展,如何有效管理知识,实现深度思考,成为了一个重要的挑战。Obsidian作为一款强大的知识管理工具,能帮助我们更好地组织和链接我们的知识。然而,有效的知识管理和深度思考的关键并不仅仅在于工具,更在于我们对问题的选择和关注。根据我们的生命历程和问题意识,我们能确定重要的问题,这是引导 ......
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基于VGG16深度学习网络的目标识别matlab仿真,并结合ROC指标衡量识别性能

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 根据卷积核大小和卷积层数,VGG共有6中配置,分别为A,A-LRN,B,C,D,E,其中D和E两种最为常用,即i我们所说的VGG16和VGG19。 具体为: 1. 卷积-卷积-池化-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积- ......
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从知识到想法:数字时代的深度学习与知识管理

一、树形结构:激发想法的准秩序空间 在探索知识与想法的独特联系时,我们发现了一种重要的工具:树形结构。但是,其真正的价值并不仅仅在于其可视化的特性,而是其作为一种准秩序化的信息空间的能力。在这个空间中,知识和想法的关系以一种既有秩序又保持混沌的方式表现出来,为我们激发新的想法提供了理想的环境。 从公 ......
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《深度学习(deep learning)》pdf电子书免费下载

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习 ......

基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
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机器翻译技术的发展趋势:从API到深度学习

[toc] 机器翻译技术的发展趋势:从API到深度学习 随着全球化的发展,机器翻译技术在各个领域得到了广泛的应用。机器翻译技术的核心是将源语言文本翻译成目标语言文本,其中涉及到语言模型、文本生成模型和翻译模型等多个方面。在过去的几年中,随着深度学习技术的不断发展,机器翻译技术也经历了从API到深度学 ......
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计算机视觉中的深度学习技术

[toc] 计算机视觉中的深度学习技术是近年来人工智能领域的一项重要发展,其利用神经网络等深度学习算法实现对图像、视频等数据的自动处理和分析,使得计算机能够像人类一样理解和处理复杂的信息。本文将详细介绍计算机视觉中的深度学习技术,包括其基本概念、技术原理、实现步骤和应用示例等,以便读者深入了解该技术 ......
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自然语言处理中的深度学习研究

[toc] 自然语言处理是人工智能领域的重要分支,研究的重点包括语音识别、机器翻译、文本生成等。深度学习是自然语言处理中的主流算法之一,其通过多层神经网络来学习语言特征,从而实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。在本文中,我们将介绍自然语言处理中的深度学习研究,包括基本概念、技术原理、实现步骤 ......
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深度学习算法在语音识别中的应用

[toc] 《40. 深度学习算法在语音识别中的应用》 引言 语音识别是现代语音技术的一个重要领域,涉及到语音信号的提取、特征提取、模型训练、模型优化以及应用等方面。近年来,深度学习算法在语音识别领域得到了广泛应用,其优秀的特征提取和模型训练能力,能够有效提高语音识别准确率。本文将介绍深度学习算法在 ......
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基于深度学习的图像分类:模型选择与性能提升

[toc] 标题:52. "基于深度学习的图像分类:模型选择与性能提升" ## 1. 引言 随着计算机视觉领域的不断发展,图像分类已经成为了一个十分重要的任务。深度学习技术的出现,使得图像分类变得更加高效和准确。本文将介绍基于深度学习的图像分类技术,包括模型选择和性能提升等方面的讲解。旨在帮助读者深 ......
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计算机视觉中的深度学习研究

[toc] 计算机视觉中的深度学习研究 随着计算机技术的快速发展,计算机视觉领域也迎来了越来越多的应用和挑战。深度学习作为一种新兴的机器学习技术,在计算机视觉中的应用越来越广泛。本文将介绍计算机视觉中的深度学习技术,包括基本概念、实现步骤、应用示例以及优化和改进。 1. 引言 计算机视觉是指计算机通 ......
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【黑客如何利用人工智能进行攻击】深度分析

[toc] 在当今数字化的时代,人工智能已经成为黑客攻击的一种重要手段。黑客们利用人工智能技术对目标系统进行攻击,不仅可以轻松获取目标系统的核心信息,而且还可以让目标系统失效或造成巨大的损失。因此,对于企业、政府、金融机构等的重要系统,安全性变得越来越重要。本文将介绍黑客如何利用人工智能进行攻击,并 ......
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让机器更加人性化:深度学习技术在人工智能助手领域的应用

[toc] 随着人工智能技术的快速发展,人工智能助手领域逐渐成为人们日常生活的一部分。然而,对于如何设计和构建更加人性化、更加智能的人工智能助手,仍然存在着许多挑战。本文将介绍深度学习技术在人工智能助手领域的应用,通过具体实践案例,讲解如何使用深度学习技术来构建更加智能、更加人性化的人工智能助手。 ......
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深度链接,深度思考——数字时代的笔记方法

本文探讨了深度链接在知识管理和理解上的重要性。深度链接不仅允许我们直接回到原始的上下文进行重新思考,还可以在不同内容层次间灵活跳转和关联,从而更深入全面地理解一个主题。 文章首先对深度链接与转述进行了对比,指出虽然转述能够帮助我们用自己的话来理解和消化信息,但在处理复杂信息和构建知识网络的过程中,... ......
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简洁优美的深度学习包-bert4keras

新手友好bert4keras https://spaces.ac.cn/ 在鹅厂实习阶段,follow苏神(科学空间)的博客,启发了idea,成功改进了线上的一款模型。想法产出和实验进展很大一部分得益于苏神设计的bert4keras,清晰轻量、基于keras,可以很简洁的实现bert,同时附上了很多 ......
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人工智能、AI、深度学习框架

深度学习的框架 TensorFlow Pytorch PaddlePaddle 深度学习模型 CNN LSTM Attention机制 Seq2Seq 损失函数 优化方法 特征表示 TRANSLATE with x English Arabic Hebrew Polish Bulgarian Hin ......
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3.2 鱼与熊掌可以兼得的深度学习-2022

# 1. 问题回顾 在上节的再谈宝可梦、数码宝贝分类问题上,我们提出了机器学习的分类原理.并提出了一个矛盾点:当可选参数过多,loss会变小,但理想和现实差距会很大;当可选参数比较少,loss会变大,但理想和现实差距会减小.现在我们需要一个Loss小,可选参数也少的模型. ![image](http ......
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深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展,深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一,其目的是将文本分类到不同的类别中,以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用,包括技 ......
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人工智能创业投资项目案例:基于深度学习的机器人技术

[toc] 人工智能创业投资项目案例:基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展,机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的不断发展,机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中,基于深度学习的机器人技术成为 ......

文本分类与情感分析:基于深度学习的大型语言模型应用

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术,其应用广泛,包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤,并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展,文本分类和情感分 ......
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ResNet模型:在计算机视觉任务中实现深度学习

[toc] 文章:ResNet模型:在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术,自推出以来,已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域,深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子,被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
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基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用

[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展,深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域,深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面,为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术,以及实现和应用实例。 二、技术 ......

企业级实战开发:深度学习技术在智能客服领域的应用

[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用,智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题,提高客户满意度,减少人力成本,同时也能够在客户遇到困难时快速响应,提供及时的帮助和支持。因此,将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......
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深度学习技术在自然语言处理领域的应用:未来人工智能将会如何?

[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用:未来人工智能将会如何? 随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能,来学习和预测自然语言,取得了令人瞩目的成果。在NLP领域,深度学习技术的应用已经涉及到了 ......

彻底弄懂CompletableFuture(深度缝补长文)

从创建线程的三种方式说起 方式一:继承Thread类实现多线程: 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的,方法run( )称为线程体。 ......
长文 CompletableFuture 深度

彻底弄懂CompletableFuture(深度缝补长文)

从创建线程的三种方式说起 方式一:继承Thread类实现多线程: 在Java中负责实现线程功能的类是java.lang.Thread 类。 可以通过创建 Thread的实例来创建新的线程。 每个线程都是通过某个特定的Thread对象所对应的方法run( )来完成其操作的,方法run( )称为线程体。 ......
长文 CompletableFuture 深度

ENVI深度学习2.1新特性

1.TensorBoard 更新 ENVI 深度学习设置变化 在此版本中,TensorBoard 在像素分割和对象检测训练开始时自动启动,并报告详细指标。 通过此更改,以下设置已从File > Preferences > Deep Learning中删除: Compute Training Metr ......
深度 特性 ENVI 2.1

图解3种常见的深度学习网络结构:FC、CNN、RNN

01 全连接网络结构 全连接(FC)网络结构是最基本的神经网络/深度神经网络层,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连。 全连接层在早期主要用于对提取的特征进行分类,然而由于全连接层所有的输出与输入都是相连的,一般全连接层的参数是最多的,这需要相当数量的存储和计算空间。 参数的冗余问题使单纯的 ......
学习网络 深度 常见 结构 网络