· 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容： 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场
输入是一个二叉树，输出是一个整数，表示该树的最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点（没有子节点的节点）的最长路径上的节点数。 示例： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7] 返回它的最大深度 3 。 相关知识 来源：https://leetcode.cn/problems/maximum-depth-of-binary-tre
深度学习入门 1、随机梯度下降 在之前的学习过程当中，对于损失函数的最为重要的参数的梯度的更新是基于数据集中的所有数据，每一个数据都会进行到计算过程当中去，在本案例中，因为波士顿房价预测这个案例所涉及的数据并没有很多，还能够适用于这样的基于所有数据的计算。然而在实际的
深度学习入门 1、随机梯度下降 在之前的学习过程当中，对于损失函数的最为重要的参数的梯度的更新是基于数据集中的所有数据，每一个数据都会进行到计算过程当中去，在本案例中，因为波士顿房价预测这个案例所涉及的数据并没有很多，还能够适用于这样的基于所有数据的计算。然而在实际的
1、安装运行环境 工欲善其事，必先利其器，每次安装运行环境都让我头痛不已，因为总有一些莫名奇妙的问题。但这次根据书本上p9页的安装步骤，还算顺利。 1）、下载Ananconda 之前一直没安装这个Anaconda，这次实在没办法了，就找个教程一步一步安装。 附上我参考的博文：python与anaconda安装（先安
最近公共祖先就字面意思，两个节点一起往上跳，找到的最近的公共点 找到u和v第一个不同祖先不同的位置，然后这个位置向上走一步就是最近公共的祖先 但是想找到u,v第一个不同祖先的位置，就要保证u,v在同一深度（才能一起往上移动） 所以这个过程分为三部分， 1. 预处理找到每个节点深度
1 //-----并查集的初始化----- 2 3 //一开始有n个元素，互相独立，则构成了n个集合，每个集合的代表元素就是它本身 4 5 const int maxn = 100010; 6 7 int fa[maxn + 1]; //fa数组记录每个元素由谁代表 8 int sz[maxn + 1]; //sz数组记录每个集合的元素个数 9 int dep
索引文档写入和近实时搜索原理 基本概念 Segments in Lucene 众所周知，Elasticsearch存储的基本单元是shard，ES种一个index可能分为多个shard，事实上每个shard都是一个Lucence的Index，并且每个Lucence Index由多个Segment组成，每个Segment事实上是一些倒排索引的集合，每次创建一个新的Do
MVSNet文件格式 每个场景对应的项目文件夹应包含以下内容： . ├── images │ ├── 00000000.jpg │ ├── 00000001.jpg │ └── ... ├── cams │ ├── 0000000
简介： 为更好地厘清波涛汹涌的数字化转型浪潮下软件产业所面对的机遇与挑战，6月29日，阿里云云效与阿里云开发者评测局栏目，联合特邀了InfoQ极客帮副总裁付晓岩、南京大学软件工程学院教授张贺、Thoughtworks全球数字化转型负责人肖然、国内精益产品开发最早实践者何勉（阿里云云效解决
深度学习在本质上属于可统计不可推理的统计机器学习范畴。很多时候呈现出来的就是一个黑箱（Black Box）系统，其性能很好，却不知道为何而好，缺乏解释性。深度学习中的“end-to-end（端到端）：输入的是原始数据（始端），然后输出的直接就是最终目标（末端），中间过程不可知。 深度学习的学习对象同样是数
一：面试经历 https://www.nowcoder.com/tutorial/95/f2446e6a55c244859d7a9bd0b24a6650 二：机器学习常考算法 三：深度学习常考算法
在CV领域，两阶段通常指两阶段目标检测算法，俗称2-stage。 以最为经典的2-stage算法Faster R-CNN为例进行说明： 第一阶段是为了区分前景和背景，仅做二分类，同时回归得到前景所在的区域范围，称作RoI(Region of Interest)，通常用矩形框表示，俗称bbox (bounding box)； 第二阶段利用RoI在CNN提
一、 在写一下vue项目的时候，经常会引起一些组件，无论是自定义组件还是引入的外部组件，style经常用scoped属性实现组件的私有化，防止影响到其他页面上的样式。但是有时候需要在父组件中更改子组件的样式，比如要改变element-ui某个深层次元素（eg:.el-input_inner）或其他深层次样式时，就要用
课件： 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) 简介 - Dive-into-DL-PyTorch (tangshusen.me)
【视频来源】 一 python安装环境 pycharm+anaconda 二 创建python虚拟环境以及pip国内源设置 1创建： 目前兼容性比较好的版本 conda create -n py38 python=3.8 问题1：Collecting package metadata (current_repodata.json): faile 解决方案一 问题2：终端前有PS 输入CMD（PS表示py
书本详情 标题：麻省理工深度思考法：从模型及动力机制来思考现象作者：[日]平井孝志 著；张玉虹 译年份：2018出版社：北京：中国华侨出版社ISBN：9787511373441,7511373445格式：azw3
Attention模型 Encoder-Decoder结构 ViT模型 ViT向量维度解析 Informer模型 更好的长时间序列预测 Encoder-Decoder整体结构 Encoder结构
如何理解深度学习源码里经常出现的logits？ - 咸鱼天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/60751553/answer/549169261 深度学习源码中经常出现的logits其实和统计中定义的logit=log(p/1-p)没什么太大关系，就是定义的神经网络的一层输出结果。该输出一般会再接一个softmax l
1、用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取，特征匹配，提高特征点稳定性，提取点线面等不同层级的特征点。 深度估计 位姿估计 重定位 其他 2、在传统SLAM之上加入语义信息（毕设相关） 图像语义分割 语义地图构建 3、端到端的SLAM 机器人自主导航（深度强化学习）等 2
1、《针对深度学习的对抗攻击综述》-密码学报-2021年8月 ①通过对原始样本加入微小扰动所生成的对抗样本能够有效欺骗深度学习模型，并将生成对抗样本的方式称为对抗攻击。 ②对抗攻击能够使深度学习以高置信度的方式给出错误的输出，实现针对深度学习检测服务的逃逸攻击。 ③深度学习
深度学习中数据的维度⼀般是【N, H, W, C】格式，其中 N 是batch size，H、W是特征图的⾼和宽，C是特征图的通道数。如下图所⽰，是 BN、LN、IN 与 GN 作⽤⽅式的对⽐图。 下⾯分别来解释这四种不同的归⼀化⽅式： 批归⼀化BN：对批次⽅向（N）做归⼀化 层归⼀化LN：在通道⽅向（C）上做归⼀化，主要
近日Google与Movidius签署了协议，目的是将Movidius中的Myriad 2 MA2450处理器运用到旗下更多未来的设备之中，两家公司的合作渊源是由2014 年的 Project Tango 而起，如今又进一步合作，目的是推动深度学习技术在移动设备上的发展。这里所说的“深度学习”指的是电脑程序可以自己学习有自
