- VSCode和虚拟环境 *最开始使用的是Anaconda+VSCode。 很多时候必须从Anaconda的IDE中打开VSCode才有用才能被检测到虚拟环境。 还是有些时候会出现奇奇怪怪的坑。 *最后换到了Virtualenv，这个好控制多了。 最开始activate虚拟环境时， 报错： System.UnauthorizedAc
一.继承的概念 继承是C++中代码复用的重要手段。通过继承，可以获得父类的所有功能，并且可以在子类中重写已有功能，或者添加新功能。 1 #include <iostream> 2 #include <string> 3 4 using namespace std; 5 6 class Memory 7 { 8 public: 9 Memory() 10
注意： 1、w是Tensor，Tensor中包含data和grad，data和grad也是Tensor。grad初始为None，调用l.backward()方法后w.grad为Tensor，故更新w.data时需使用w.grad.data。 2、w是Tensor， forward函数的返回值也是Tensor，loss函数的返回值也是Tensor 3、本算法中反向传播主要体现在，l.backward()。调
PyTorch Fashion(风格) 1、prepare dataset 2、design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y-hat(预测值) 3、Construct loss and optimizer (using PyTorch API) 其中，计算loss是为了进行反向传播，optimizer是为了更新梯度。 4、Training cycle (forward,backward
这次利用随机梯度下降，随机梯度下降法在神经网络中被证明是有效的。效率较低(时间复杂度较高)，学习性能较好。 随机梯度下降和梯度下降相比区别在于： 1、损失函数由cost()更改为loss()。cost是计算所有训练数据的损失，loss是计算一个训练函数的损失。 2、梯度函数gradient()由计算所有
二分图概念与判定 定义：对于无向图 \(G=(V,E)\)，若存在将 \(V\) 划分成两个不相交子集 \(A,B\) 的方案，使得 \(A,B\) 的点导出子图都不含边，则称 \(G\) 为二分图，\(A,B\) 为 \(G\) 的两部。 这即是说，\((u,v)\in E\rightarrow (u\in A,v\in B)\lor (u\in B,v\in A)\) 。 由此，我们也可以
最全深度学习训练过程可视化工具（附github源码） 本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助大家更好地理解深度学习，非常实用。 深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程
9.3. 深度循环神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) rnn.LSTM(num_hiddens, num_layers) 通过num_layers的值来设定隐藏层数 解释了前面的问题：【动手学深度学习pytorch】学习笔记 8.6. 循环神经网络的简洁实现 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com
前言 本文提出了一种基于深度感知的全景分割（DPS）的统一框架，旨在从一幅图像中重建具有实例级语义的三维场景。该框架将动态卷积技术应用于全景分割（PS）和深度预测任务中，以生成特定于实例的内核来预测每个实例的深度和分割掩码。此外，利用实例级深度估计方案，添加了额外的实例级深度线索
一.caffe 1.1定义 Caffe 是以 C++/CUDA 代码为主，最早的深度学习框架之一，比 TensorFlow、Mxnet、Pytorch 等都更早，支持命令行、Python 和 Matlab 接口，单机多卡、多机多卡等都可以很方便的使用，CPU 和 GPU 之间无缝切换。对于入门级别的任务，如图像分类，Caffe 上手的成本最低，几乎不需要
从事深度学习引擎开发，需要具备相关的知识。 目前，一般需要掌握以下技术。 首先，自上而下分为三类。 第一，算法和应用层面上。需要了解深度学习相关的知识，比如CV、NLP、语音、推荐等领域的深度学习模型（ResNet、Bert等等）。同时需要熟悉主流AI框架的使用，例如pytorch、tensorflow。目前，py
随机变量生成：一种从具体到抽象的建模 这种建模可以用多叉树表示，每一个树叶表示一个事件。 关于这种树的深度有如下性质和定理： 这和熵的对数特征是吻合的。 我们当然希望树的深度尽量小。 树深度估计： 特殊情况（dyadic）下取等： 非特殊情况：（根据Kraft不等
前言 本文根据 安前松 的视频分享整理而来，视频回放地址如下： https://www.bilibili.com/video/BV1Hr4y1x7Ne goctl 的由来 1. goctl 的诞生 goctl 的最早功能是为了解决 GRPC 内网调试问题，大约是在 2019 年，在我们的生产环境中，rpc 是内网隔离的，不可通过外网访问，为了快速去 mock 一些
大家好~这一个月以来，我从0开始学习和实现“深度学习”的技术。 现在与大家分享下我的学习经历，以及我了解到的深度学习在渲染中的应用方向，希望对大家有所帮助！谢谢！ 为什么开始学习深度学习？ 其实我以前在实现与路径追踪相关的降噪算法时，就了解到可以基于深度学习来实现降噪，并且发现这
软件试用：https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16275745.html SuperView-1 全色分辨率0.5 米，多光谱分辨率2 米，轨道高度530 公里，幅宽12 公里，过境时间为上午10:30。由于SuperView-1 卫星具有很高的敏捷性，可设定拍摄连续条带、多条带拼接、按目标拍摄多种采集模式，此外还可以进行
本文转载于微信公众号 王瀚森 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人工智能，深度学习，机器学习......不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 ------马克·库班 库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们
深度学习是一种机器学习方法 ， 它允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)。监督学习和非监督学习都可以用来训练人工智能。 本文转载于Baidu AI Studio 什么是深度学习？ 一、深度学习的发展历程 1.1 Turing Testing (图灵测试) 图灵测试是人工智
1.关于Keras 1）简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras： a）简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） b）支持CNN和RNN，或二者的
pip install mxnet-cu101==1.7.0 -f https://dist.mxnet.io/python 报错：ERROR: Command errored out with exit status 1: 参考了这篇文章：https://blog.csdn.net/itsfine/article/details/123832440 还是没有解决，仔细看了下报错内容： Collecting numpy<1.17.0,>=1.8.2 Using ca
深度学习、并行计算、分布式计算、云计算、企业级等关键字逐渐走进遥感技术中。在此论坛中，我们不仅将展示ENVI5.6/IDL8.8新功能，还将分享云遥感平台技术、深度学习、SAR数据等技术的最新进展与实践经验。 录像及PPT下载地址：https://pan.baidu.com/s/132kyzMmrbsrPiN59BYwVdw 提取
输入验证码，验证码不区分name=input("请输入验证码:")new_name=name.upper()#输入变成大写pwd="liqingfa".upper()if new_name==pwd: print("输入正确，正在打印")简写name=input("请输入验证码:")new_name="liqingfa"if name.upper()==new_name.upper(): pri
1. 算法原理 深度优先搜索：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。通俗来说，就是一条路走到底，走不通之后就换一条路继续走。
1. .item() 的用法 X[1,1]和X.item(): 主要是显示精度的区别，在求loss,accuracy rate 的时候一般用item()而不是[1,1]，X .item（）的作用主要是把数据从 tensor中取出来 2.深度学习 Jupyterlab使用plotly图片不显示解决方法： 转载自： https://blog.csdn.net/weixin_43945848/article/det
已完成 Coursera - 吴恩达 - 深度学习专项课程 完成了其中四个主要课程，讲的比较广且浅。看完感觉就记住了概念的名字，但是具体是什么随着时间的过去，也没有用到就忘的差不多了。感觉没啥用。 学习中 Bilibili - 李宏毅2021/2022春机器学习课程 待完成 Bilibili - 刘二大人 - PyTorch
澳大利亚的一个市政局最近开始了一项雄心勃勃的植树计划，以使城市变得更绿。该计划的目的是改善自然环境和公民健康。但是一个重要的问题迫在眉睫: 应该把树木种植在哪里才能达到最好效果? 要解决这个问题，需要使用机载激光雷达对城市树木进行调查，清点现有树木数量，获得树木的相关信
