深度
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用，还提出了独特的洞见，旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。 关注Te ......
关联规则挖掘：Apriori算法的深度探讨
在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行了总结。 关注TechLead，分享AI ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(下)
前言 接着前面分析gadgetInspector工具 GadgetInspector gadgetinspector.PassthroughDiscovery类 和上面类似的格式，存在有discover / save这两个主要的方法 MethodCallDiscoveryClassVisitor类 ......
图的建立与深度、广度遍历
图的建立有两种方式，一种是邻接矩阵，也就是顺序存储。另一种则是邻接表 在遍历过程中我们需要有一个数组，用来标记结点是否被调用过，我们称它为visited数组。 我们需要初始化一个二维矩阵edge[i][j],用来存储边的集合，含义为第i个结点与第j个结点之间有边。 其次我们在创建一个存储顶点的数组， ......
02深度学习笔记
1.二元分类 一些基本符号含义： 输入一幅以特征向量x表示的图像，预测对应的输出的y（0 or 1） 单个样本（x,y） n（x）特征向量，y训练结果 m表示训练集样本总数，{(x(1),y(1)),(x(2),y(2))...,((x(m),y(m))} M=M(train) 训练集 m(test ......
深度优先搜索（DFS）
深度优先搜索（DFS） 我们以二叉树的遍历为例子。 先序遍历 遍历过程 访问根节点 先序遍历其左子树 先序遍历其右子树 中序序遍历 遍历过程 中序遍历其左子树 访问根节点 中序遍历其右子树 后序遍历 遍历过程 后序遍历其左子树 后序遍历其右子树 访问根节点 我们使用数组来模拟二叉数，使用代码实现如下 ......
深度学习笔记1：在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络
本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中，我们将使用一个经典的数据集，包含24000张猫狗图片（12000张猫的图片和12000张狗的图片），提取2000张用于训练和验证，1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型，然后... ......
c4w2_深度卷积网络案例探究
深度卷积模型：案例探究 为什么要学习一些案例呢？ 就像通过看别人的代码来学习编程一样，通过学习卷积神经模型的案例，建立对卷积神经网络的（CNN）的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去，他们往往也表现得很好。 接下来要学习的神经网络： 经典模型：LeNet5、AlexNe ......
c2w1_深度学习的实用层面
深度学习的实用层面 数据集：Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train ......
深度剖析 Vite 配置文件
Vite 构建环境分为开发环境和生产环境，不同环境会有不同的构建策略，但不管是哪种环境，Vite 都会首先解析用户配置。那接下来，就与你分析配置解析过程中 Vite 到底做了什么？即 Vite 是如何加载配置文件的。 流程梳理 先来梳理整体的流程，Vite 中的配置解析由 resolveConfig ......
基于Alexnet深度学习网络的人员口罩识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 人员口罩识别算法是一种基于深度学习的图像分类问题。在这个问题中，我们需要在图像中检测并识别出人员是否佩戴口罩。为了解决这个问题，我们可以使用AlexNet模型，它是一种深度学习网络，广泛应用于图像识别任务。 Al ......
深度学习---单目标关键点检测网络Stacked Hourglass
Stacked Hourglass Networks是2016年提出的一种用于单人人体姿态估计的网络，并取得了很好的效果。这里我们从网络结构以及一些实现细节简单分析下这个网络。 paper: https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf code: https://git ......
深度学习笔记：搭建基于Python的tensorflow运行环境1
使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境 首先，在系统下创建python虚拟环境目录Venvs，本文我们设置的虚拟环境目录如下：C:\Users\wuchh\venvs，接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录（C:\Users\wuchh\venvs）。 在命令行窗口中，执行创建 ......
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术 APP 加固方式 iOSAPP 加固是优化 APK 安全性的一种方法，常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下 iOSAPP 加固的具体实现方式。 混淆代码： 使用 ProGuard 工具可以对代码进行混淆，使 ......
【ElasticSearch】突破深度分页数据限制的方案
一、场景需求 最近在忙一个新的项目，数据源是ES，但是功能就是对文档进行翻页查询 ES提供了分页查询，就是from + size深度查找，但是使用有限制，只能在1万条内 我和同事的意见是1万条之后的数据没有任何意义，就限制1万吧 但是后面内部测试后产品对这个方案是不满意的，既要又要 所以ES现有的几 ......
【Datawhale 11月组队学习】深度强化学习基础
深度强化学习笔记 第一章：简介&辨析 Definition 强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。 根据我粗浅的理解，强化学习是一种 AI 学习范式，它并不是用于 ......
基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构，通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取， ......
深度学习项目框架
常见项目架构如下： |--project_name/ | |--data/ # 数据 | |--datasets/ # 生成数据集，加载数据集 | | |--data_loader.py | |--models/ # 模型 | | |--model.py | |--configs/ # 配置文件 | ......
基于深度学习网络的火灾检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 火灾检测在许多领域都是一项重要的任务，包括建筑、森林、甚至是太空。近年来，深度学习网络在图像识别和分类上的应用取得了显著的进步，这使得基于深度学习的火灾检测算法变得越来越普遍。下面，我们将详细介绍一种基于卷积神经 ......
深度解剖Linux权限的概念
以上是对 Linux 权限概念的深度解剖，其中包括了文件系统基础、用户与用户组、权限的基本概念、权限的表示方式、权限的作用对象、权限的分配和修改、特殊权限、- SUID、SGID、SBIT：特殊权限可以赋予程序特定的权限，例如以文件所有者的权限执行程序。- 扩展权限：ACL 可以实现更加精细的文件权... ......
动手学深度学习笔记01
安装 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/105329219 配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/10532921 ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(上)
对于member属性， 通过!来进行连接，连接的顺序分别为属性名 / 权限 / 属性类型
返回一个字符串对象数组，返回的是类名 / 父类 / 接口 / 是否是接口 / member属性 ......
深度学习之交叉熵损失函数（在分类问题如图像识别时可以考虑）
1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 ......
拓扑微分几何深度学习技术
拓扑微分几何深度学习技术 数学与AI：AI的拓扑几何基础 本次讲座邀请了纽约州立大学石溪分校计算机系帝国创新教授顾险峰老师。 顾险峰： 1994年于清华大学获得计算机科学学士学位，2002年于哈佛大学获得计算机科学博士学位，师从国际著名微分几何大师丘成桐先生。顾博士目前为纽约州立大学石溪分校计算机系 ......
【深度学习笔记】第3章-神经网络基础
参考书籍： 邓立国等《python深度学习原理、算法与案例》清华大学出版社 3.3 感知机 3.3.1 感知机模型 感知机，又称阈值逻辑单元（Threshold Logic Unit，TLU）/线性阈值单元（Linear Threshold Unit，LTU） 经典数据集：Iris Data Set ......
深度学习模型---卷积神经网络
深度学习 深度学习模型是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络进行学习和推断。深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。 深度学习模型的基本单元是神经网络，它由大量的人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。深度学习模型的深度指的是神 ......