深度学习优质博主作品收藏

原创 已于 2023-06-22 17:24:19 修改 · 437 阅读 · 2 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2023-02-08 17:08:25 首次发布
文章详细介绍了机器学习中的极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAP)和贝叶斯估计的基本原理，同时探讨了循环神经网络(RNN)的不同架构及其在处理序列数据中的作用。此外，还涵盖了深度学习中的推荐系统学习笔记，包括模型构建和应用。
Keras深度学习实战——音频生成
走向CTO的路上...
06-05 593
本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架进行音频生成。音频生成是指根据给定的文本或其他信息生成相应的音频信号。Keras深度学习框架提供了简单易用的工具来构建 GAN 和自编码器模型进行音频生成，这使得该技术可以更加广泛地应用。
Ai代替人去做带货是否能让移动手机端和PC端建联？
**My Coding Family**
05-04 1220
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
必读的AI和深度学习博客
weixin_34216196的博客
11-20 415
技术的提高是需要日积月累的努力，除了看书看视频外，一个很有效的提高方法当然就是阅读大牛的博客文章了，所谓听君一席话，胜读十年书，虽然读大牛的文章没有这么夸张，但也可以让你解决技术上的一些难题，可以学习大牛的学习方法和思维方式，受益匪浅！ 接下来会介绍一些 AI 和深度学习方面的博客。 原文：Must-read Blogs for AI and Deep Learning Enthusiasts ...
深度学习推荐博客
DemoRunner的博客
03-11 769
理论博客：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8775360 实战博客：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/43225445
深度学习优秀博客、学习资源汇总(持续更新ing……)
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08-24 396
1.基础理论 1.1 优化算法 1.1.1 从 SGD 到 Adam —— 深度学习优化算法概览(一) 介绍了各个优化算法的公式发展 1.1.2 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam 介绍各个优化算法的公式，讲的更好一点，但公式不如1.1.1准确 Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (3)—— 优化算法的选择与使用策略 讲了优化算法的问题，和作者的一些trick ...
本人部分博客导航(ing...)
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06-24 297
  Deep Learning学习笔记: Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习) Deep learning：五十(Deconvolution Network简单理解) Deep learning：四十九(RNN-RBM简单理解)  Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoder简单理解) Deep ...
整理 读过感觉不错的深度学习博客（更新中）
weixin_34060299的博客
11-08 721
1. http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8775488（深度学习）学习笔记整理系列 2. https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/ tensorflow 教程 3.　　 https://www.li...
深度学习：智能时代的核心驱动力量
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03-20 1万+
内容简介 科技巨头纷纷拥抱学习，自动驾驶、AI、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的 AlphaGo，背后都是学习在发挥的作用。学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯 · 谢诺夫斯基是人工智能十大科学家之一、学习先驱及奠基者，亲历了学习在 20 世纪 70 年代到 90 年...
晓语台：基于大语言模型和深度学习技术的智能创作平台，高效、个性化地创作高质量内容。
Nimiod的博客
05-28 1794
除了基本的文本内容生成功能，晓语台还提供了对话创作、自由扩写、文本润色、续写改写、内容翻译、文章校验、广告法检测等辅助创作功能，满足用户在创作过程中的各种需求。多样化的创作场景：晓语台覆盖了品牌与市场调研、商业媒体、社交媒体、搜索营销、数字广告和职场办公等六类全营销文本的高维创作场景，满足用户在各种行业、平台和职业中的文案创作需求。多种辅助创作功能：除了文本内容生成外，晓语台还提供了对话创作、自由扩写、文本润色、续写改写、内容翻译、文章校验、广告法检测等辅助创作功能，满足用户的不同需求。
旅行博主博客页面源码展示与技术实现
该项目代码“旅行博主博客页面”是一个典型的前端静态网站开发实例，集中体现了现代网页设计中内容组织、视觉呈现与用户体验优化的综合实践。从标题和描述可知，该页面以旅行博主LonelyStone为核心人物，构建了一个...
一些讲深度学习的博客
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2017-6-25 1 Tensor Flow with CNN 做表情识别             http://blog.youkuaiyun.com/matrix_space/article/details/53148197 2  TensorFlow在windows上安装与简单示例      http://blog.youkuaiyun.com/darlingwood2
深度学习大神都推荐入门必须读完这9篇论文
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01-16 2253
来源： 大数据挖掘DT数据分析ID: datadwIntroduction        卷积神经网络CNN，虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物，但在近些年的机器视觉领域，它是最具影响力的创新结果。随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络，将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛（相当于机器视觉界的奥林匹克）时，它就开始声名大噪了。从那时起，
推荐一个学习深度学习的好网站
denghe优快云的博客
03-24 9376
给大家推荐一个学习深度学习的好网站：http://www.leadai.org/个人感觉里面的东西很受用，值得一看。还有一个算法学习笔记：http://www.cnblogs.com/Anker/category/436374.html...
2018年最佳深度学习书单
云栖社区
03-11 3155
云栖君导读： AI人才缺口巨大？如果你想成为AI革命中的一员，那么你就必须要学习深度学习，看看这12本书，它们将成为你的利器！我相信你应该知道人工智能，尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。 深度学习是由少数研究人员开始的一个相对较小的领域，现在已经变得如此主流，以至于我们现在每天使用的应用程序和服务，现在都在使用深度学习来执行不久前难以想象的任务。但深度学习并不新鲜，从20世纪40年代开
Day44 简单 CNN 实战
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将卷积输出展平成向量，接 1~2 层全连接 + Dropout，输出 10 维 logits。：BatchNorm 稳定分布、Dropout 降低 co-adaptation。这些中间输出就是“特征图”，可借助 Grad-CAM 等方法做可视化解释。第 3 个卷积块：池化后得到 128×4×4，展平即 2048 维向量。第 1 个卷积块：保持尺寸，池化后得到 32×16×16；第 2 个卷积块：池化后得到 64×8×8；提取多尺度特征并逐步减小空间维度。
【深度学习新浪潮】本地文档总结引擎部署全攻略（二）：增量更新、自定义模板与实战汇报生成
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基础系统的总结格式由固定，无法满足不同汇报场景（如周汇报、月汇报、项目总结）的需求。通过自定义Prompt模板，我们可以定义灵活的输出格式，支持模板变量（如文档名称、时间范围、汇报人）。在from llama_index . core . prompts import PromptTemplate from llama_index . core . query_engine import CustomQueryEngine # 定义常用汇报模板 REPORT_TEMPLATES = {
深度学习—卷积神经网络（2）
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深度学习—卷积神经网络（2） 2.DNN与CNN的区别 3.卷积的数学定义 4.CNN的结构组成 卷积层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
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weixin_71667732的博客
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项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
InternNav 环境配置：Failed to build flash_attn解决办法
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install Internnav 的时候一直报flash_attn的错。
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