【每日视野】2016-08-31

最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布 · 414 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #百度

百度开源了其内部深度学习框架PaddlePaddle，这在深度学习领域具有重要意义，为相关开发者和研究人员提供了新的工具和选择。
部署运行你感兴趣的模型镜像

PaddlePaddle

百度开源了其内部深度学习框架

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PaddlePaddle-v3.3

PaddlePaddle-v3.3

PaddlePaddle

PaddlePaddle是由百度自主研发的深度学习平台，自 2016 年开源以来已广泛应用于工业界。作为一个全面的深度学习生态系统，它提供了核心框架、模型库、开发工具包等完整解决方案。目前已服务超过 2185 万开发者，67 万企业，产生了 110 万个模型

解决ValueError: You must specify either total_examples or total_words, for proper alpha and....问题
PIG_RABBIT的博客
02-13 1756
1.运行报错： ValueError: You must specify either total_examples or total_words, for proper alpha and progress calculations. The usual value is total_examples=model.corpus_count. 2.解决方法： 添加参数问题：
基于gensim Doc2Vec的评论文本情感分类测试实验
大数据挖掘SparkExpert的博客
07-25 5244
在gensim的主题模型中，直接集成了doc2vec模块，其中一个重要的例子就是情感分类的。对应的项目主页为：https://linanqiu.github.io/2015/10/07/word2vec-sentiment/。 1、Doc2Vec的简单介绍 Word2vec已经非常成熟并且得到了众多的运用，推动了深度学习在自然语言处理领域取得了巨大进展。在word2vec的基础上，来自goog...
pandas io tools（使用python处理数据时候经常用到）
overstack的专栏
05-31 2万+
CSV & Text files The two workhorse functions for reading text files (a.k.a. flat files) are read_csv() and read_table(). They both use the same parsing code to intelligently convert tabular data in
《快学Scala》, <Scala For the Impatient>习题第三章
jasonwayne的博客
07-13 480
《快学Scala》, <Scala For the Impatient>习题第三章
一些常见的SQL报错
热门推荐
u012120851的专栏
12-18 5万+
This section lists messages generated when SQL statements are parsed by the Oracle Server. Most, but not all, messages in this section indicate incorrect SQL syntax. For more information about SQL syn
【每日视野】2016-09-01
jasonwayne的博客
09-05 504
MavenWget与Curlwget url -O outfile curl url -o outfileHive Left outer join missing value填充left outer join 的missing value in hive http://stackoverflow.com/questions/1664266/replace-default-null-value
Oracle 11g R2静默安装
惊云
02-16 3万+
 2015年1月6日 测试安装Oracle 11g R2静默安装安装，环境是vmware平台虚拟机。做个记录。 CentOS 6.5_x64安装Oracle 11g R2 一，下载地址  http://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/downloads/index.html Oracle 11g 联机文档
linux eclipse 错误：to generate dependencies you must specify either
jonathanlin2008的专栏
11-18 3654
<br />在linux下面下了一个最新版本<br />Version: 3.6.1<br /> Build id: M20100909-0800<br />下来之后第一件事就是用它内部自带的helloworld进行测试，谁知道竟然出错了，给出<br />to generate dependencies you must specify either -M or -MM<br />我想自带的程序应该不会有错误，不过为了保险，我还是用g++检查了一下程序，发现可以正常生成及运行。<br />于是就怀疑是ec
【今日视野】2016-12-23
jasonwayne的博客
12-24 443
【1】迁移学习综述 【2】对不起，支付宝AR红包被虎嗅不小心破解了训练卷积神经网络抢支付宝AR红包 【3】演讲 | 微软亚洲研究院刘铁岩：对偶学习推动人工智能的新浪潮 【4】中文信息学会发布长达167页的《中文信息处理发展报告（2016）》中文NL
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 2014
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
ResNet (2015)（卷积神经网络）
weixin_45556264的博客
11-23 678
它不是一个复杂的理论突破，而是一个极其优雅和有效的工程解决方案，其“大道至简”的思想深刻地影响了整个领域。直到今天，基于ResNet的架构仍然是许多视觉任务的强大基线。在ResNet出现之前，主流的认知是：网络越深，表达能力越强，性能应该越好。论文中提出了几种不同深度的ResNet变体，最著名的是ResNet-34和ResNet-50/101/152。这种下降不是由过拟合引起的，因为即使在训练集上，深层的模型误差也比浅层模型更高。这是ResNet的核心构建模块。，巧妙地解决了极深神经网络的。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
MCHacker的专栏
11-23 986
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1214
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
【深度学习新浪潮】如何使用多模态大模型进行图片的开放词汇语义分割？
智能守恒_HengAI
11-23 177
"""加载并预处理图像""""""使用Grounding DINO检测目标边界框""""""使用SAM生成分割掩码"""# 转换图像为numpy数组# 设置SAM图像编码器# 转换边界框格式（xyxy -> yxyx，且归一化到0-1）boxes_yxyx = boxes_xyxy[:, [1, 0, 3, 2]] # SAM要求yxyx格式# 生成掩码本文提出的泛化性强：支持任意文本描述的类别分割，无需重新训练。易用性高：基于开源库构建，代码量少于200行即可落地。性能可靠。
植物识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 727
植物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物叶片图片数据集（涵盖广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏六类常见植物）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
深度学习——神经网络
最新发布
2303_80634169的博客
11-24 3380
本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
深度学习--TensorFlow框架使用
2502_91709799的博客
11-23 433
TensorFlowTensor - 张量 - 数据Flow - 流动若不想要显示警告日志，增加代码import os图结构：数据（Tensor)+操作(Operation)
Transformer-LSTM 多变量回归预测：Matlab 实现与探索
2508_94230129的博客
11-24 651
Transformer - LSTM 这种组合模型，结合了 Transformer 在处理长序列依赖关系的优势，以及 LSTM 对时间序列数据中短期和长期依赖捕捉的能力。在多变量单输出回归任务里，它就像一个聪明的猎手，能从多个变量中“嗅出”与目标输出相关的关键信息。比如在一些复杂的经济数据预测场景中，多个经济指标（变量）共同影响着某一经济趋势（输出），这个模型就能大显身手。
新视野大学英语听说教程1-4原文答案全集下载
新视野大学英语系列是一套针对中国大学生英语听说能力提升的教材，通常以提高学生的英语实际运用能力为目标，涵盖了听力、口语、阅读和写作等方面。根据提供的文件信息，我们可以推断出以下相关知识点： 1. 教材...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值