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最新推荐文章于 2025-11-30 16:19:21 发布
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#android #2010

本文深入解析了Android设备的启动流程，从系统初始化到系统服务的加载，全面覆盖关键步骤。
PyTorch深度学习实战（9）——学习率优化
盼小辉丶的博客
08-06 7996
学习率( learning rate )是神经网络训练中一个重要的超参数，用于控制模型更新参数的步长大小，它决定了每次迭代中模型参数更新的幅度。学习率的选择对于训练的结果具有重要影响，学习率过高会导致模型震荡不收敛甚至发散，无法有效优化目标函数；而学习率过低则会导致收敛速度缓慢，需要更多的迭代才能达到较好的效果。本节首先介绍学习率如何影响模型训练，并通过修改学习率观察不同学习率对模型性能的影响。
【机器学习-16】贝叶斯（Bayes）算法：原理、应用与优化
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qq_38614074的博客
04-13 3万+
1. 总结贝叶斯算法在机器学习中的核心价值和意义贝叶斯算法在机器学习中扮演着至关重要的角色，其核心价值和意义主要体现在以下几个方面：首先，贝叶斯算法提供了一种基于概率的推理框架，能够处理各种不确定性和复杂性。在现实世界的数据集中，特征之间的依赖关系、类别的模糊性等问题往往难以避免。贝叶斯算法通过计算条件概率来估计类别的后验概率，从而能够在这些不确定性中找到最可能的分类结果。其次，贝叶斯算法具有坚实的数学理论基础，其推导过程清晰且易于理解。这使得贝叶斯算法在实际应用中具有较高的可靠性和稳定性。
深度学习中的迁移学习介绍
网络资源是无限的
03-21 1万+
迁移学习(Transfer Learning)的概念早在20世纪80年代就有相关的研究，这期间的研究有的称为归纳研究(inductive transfer)、知识迁移(knowledge transfer)、终身学习(life-long learning)以及累积学习(incremental learning)等。直到2009年，香港科技大学杨强教授对迁移学习的研究进行了总结和归纳，迁移学习才开始有了较为完善的框架和基本概念。迁移学习的研究范围和研究领域非常广泛。 推荐学习迁移学习一个非常好的资源：htt
DAAN学习笔记
add999add的博客
06-01 6225
一种可以动态调整不同分布差异权重的深度对抗网络
1660super搭建深度学习环境
mu_xiu的博客
01-26 3255
参考相关博客和视频我是土堆 up主的教程视频。
如何高效地学习开源项目_如果通过开源来学习
2401_86367086的博客
09-08 2078
第三，采取“自顶向下”的学习方法，源码不是第一步，而是最后一步。不要一上来就去看源码，而是要基本掌握了功能、原理、关键设计之后再去看源码，看源码的主要目的是为了学习其代码的写作方式，以及关键技术的实现。例如，Redis 的 RDB 持久化模式“会将当前内存中的数据库快照保存到磁盘文件中”，那这里所谓的“数据库快照”到底是怎么做的呢？在 Linux 平台上其实就是 fork 一个子进程来保存就可以了；那为何 fork 子进程就生成了数据库快照了呢？
从零基础到精通：LLM学习路线图
2401_85327249的博客
05-28 2250
第一部分：了解LLM的基本概念 1.1 什么是LLM？LLM（Large Language Models）是指具有大量参数和强大拟合能力的深度学习模型，它们通过大规模的数据训练，能够理解和生成自然语言。1.2 LLM的常见应用场景 LLM在文本生成、机器翻译、情感分析、智能客服等领域有着广泛的应用。了解这些应用场景，可以帮助您更好地理解LLM的学习目标和实际应用。第二部分：学习LLM所需的基础知识 2.1 Python编程基础 Python是自然语言处理领域中广泛使用的编程语言。
AI人工智能深度学习算法：使用强化学习优化深度学习模型
AI天才研究院
09-29 1762
随着深度学习的迅速发展，深度学习模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用取得了显著的成果。然而，传统的深度学习模型往往依赖于大量的标注数据进行训练，且模型的性能很大程度上依赖于超参数的设置。数据标注成本高：深度学习模型需要大量标注数据，而数据标注是一个费时费力且成本高昂的过程。超参数优化困难：深度学习模型的性能很大程度上取决于超参数的设置，而超参数的优化往往需要大量的实验和尝试。模型可解释性差：深度学习模型通常被视为黑盒，其内部工作机制难以解释和理解。
学习通网页版登陆不了解决方法
Hero_1127的博客
02-25 5933
若浏览器阻止了Cookie（如Microsoft Edge、Chrome等），可能导致登录信息无法保存或跳转失败。
深度学习概述
qq_41810539的博客
05-19 7522
深度学习(Deep Learning, DL)，由Hinton等人于2006年提出，是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域目标： 深度学习被引入机器学习使其更接近于最初的目标----人工智能（AI，Artificial Intelligence）。实现：深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法
动手学深度学习课程PPT
03-21
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，让计算机能够从大量数据中自动学习特征并进行预测或决策。本“动手学深度学习课程PPT”涵盖了深度学习的基础理论、常用模型以及实践应用...
《百面深度学习》之元学习.pdf
06-22
《百面深度学习》之元学习知识点详细解析： 元学习，也被称为学会学习（Learning to Learn），是深度学习领域的一个重要分支，其核心思想是让机器能够快速地适应新任务，即使在面对少量样本的情况下也能有效地学习...
深度学习的数学 (涌泉良幸, 涌泉井美)-20230323入门必看书籍，高清的，有需要的深度学习初学者自行下载！！强烈推荐
03-23
《深度学习的数学》是由涌泉良幸和涌泉井美共同编著的一本深度学习领域的入门书籍，针对想要深入理解深度学习基础的初学者。这本书以清晰的逻辑和高清的排版，提供了丰富的数学知识，帮助读者建立起扎实的理论基础。...
深度学习交通流量预测新手入门实战项目源码
11-03
本资源为深度学习交通流量预测的实战项目，其中包含了用LSTM，GRU以及CNN来进行流量预测的相关源码，整个项目的过程集数据预处理、模型训练与测评，性能展示于一体，代码结构良好，易于阅读，且在优快云有本人相应的...
android目录重新挂载
cahu的专栏
01-13 3312
mount -o rw -o remount /dev/block/actb /    （重新挂根目录） mount -o remount /dev/block/mtdblock2 /system   (重新挂载/system)
MySQL——表操作及查询
2509_94186105的博客
11-30 534
MySQL的操作中，一些专用的词无论是大写还是小写都是可以通过的。"[]"表示可有可无，插入时，如果不指定要插入的列，则表示默认全部列都要插入数据，插入数据的顺序必须和列的顺序一致。如果插入单行数据，则只需一个"()“，如果想要多行插入，则可以同时追加多个”()"。此外，由于主键或者唯一键对应的值已经存在而导致插入失败，则可以更新数据：除这条语句之外，还有一条语句，名为替换，也可以解决主键或唯一键冲突问题：如果没有发生冲突，就相当于直接插入，如果发生冲突，则删除原有数据，重新插入新数据。全列查询指定列查询查
PHP女程序猿学习Java的Day-5
最新发布
汪原野
11-30 205
注意月份的表示，一月是0，二月是1，以此类推，12月是11。因为大多数人习惯于使用单词而不是使用数字来表示月份，这样程序也许更易读，父类Calendar使用常量来表示月份：JANUARY、FEBRUARY等等。Calendar 类是一个抽象类，为我们提供了关于日期计算的功能，比如：年、月、日、时、分、秒的展示和计算。它的对象表示一个特定的瞬间，精确到毫秒。分配一个Date对象，并初始化此对象为系统当前的日期和时间，可以精确到毫秒）。分配 Date 对象并初始化此对象，以表示自从标准基准时间以来的毫秒数。
[CTF]PHP反序列化总结
网络安全
11-30 656
序列化其实就是将数据转化成一种可逆的数据结构，自然，逆向的过程就叫做反序列化。在网上找到一个比较形象的例子比如：现在我们都会在淘宝上买桌子，桌子这种很不规则的东西，该怎么从一个城市运输到另一个城市，这时候一般都会把它拆掉成板子，再装到箱子里面，就可以快递寄出去了，这个过程就类似我们的序列化的过程（把数据转化为可以存储或者传输的形式）。当买家收到货后，就需要自己把这些板子组装成桌子的样子，这个过程就像反序列的过程（转化成当初的数据对象）。php 将数据序列化和反序列化会用到两个函数serialize。
打造8086汇编语言编程的学习环境
它直接与机器代码相关联，因此对学习计算机体系结构和理解程序与硬件之间的关系非常有帮助。在现代计算机体系结构中，8086汇编语言仍然被作为基础教学内容，帮助初学者建立起对计算机工作原理的深入理解。为了让学习...
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