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RSS订阅原创 深度学习 Deep Learning 第15章 表示学习
第15章详细介绍了表示学习的概念及其在深度学习中的应用。表示学习通过学习数据的有效表示，使得后续的学习任务变得更加容易。贪婪逐层无监督预训练作为一种重要的表示学习方法，通过逐层训练单层模型，逐步构建深度网络。无监督预训练在标签数据较少的场景中特别有效，可以作为正则化手段提高模型性能。表示学习的成功不仅基于理论优势，还依赖于对数据生成过程的合理假设。这些方法在实际应用中取得了广泛的成功。
2025-04-02 10:39:21
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原创 深度学习 Deep Learning 第14章 自编码器
本章详细介绍了自编码器及其在特征学习和降维中的应用。自编码器通过限制模型的表示能力或引入正则化项，迫使模型学习输入数据的有用特征。这些模型在生成模型和流形学习中展现了强大的能力，不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中取得了广泛的成功。
2025-04-01 10:06:16
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原创 Odoo/OpenERP 和 psql 命令行的快速参考总结
psql 命令行选项选项意义-a从脚本中响应所有输入-A取消表数据输出的对齐模式-c <查询>仅运行一个简单的查询，然后退出-d <数据库名>指定连接的数据库名（默认为当前登录用户名）-e回显发送到服务器的查询-f <文件名>执行文件中的查询，然后退出-h <主机>指定数据库服务器主机-l列出所有存在的数据库，然后退出-o <文件名>将查询输出发送到指定文件-p <端口>指定数据库服务器的端口-U <用户名>指定数据库用户-W强制提示输入密码-x开启扩展表格输出psql 内部命令命令意义。
2025-03-31 15:42:40
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原创 深度学习 Deep Learning 第13章 线性因子模型
本章详细介绍了线性因子模型及其在概率建模中的应用。这些模型通过简单的线性解码器和潜在变量，为数据表示学习提供了基础。它们在信号分离、特征提取和数据表示学习等方面展现了强大的能力，不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中取得了广泛的成功。
2025-03-30 11:36:15
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原创 深度学习 Deep Learning 第12章 深度学习的主流应用
本章展示了深度学习在多个领域的广泛应用和成功案例。通过硬件和软件的进步，特别是GPU的使用，神经网络的训练和推理效率得到了显著提升。模型压缩和动态结构等策略进一步提高了模型的实用性。在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域，深度学习通过端到端的学习和注意力机制等创新方法，显著提高了性能。此外，推荐系统和知识表示等领域的应用也展示了深度学习的强大潜力。
2025-03-29 18:43:30
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原创 深度学习 Deep Learning 第11章 实用方法论
本章提供了机器学习项目从目标确定到模型优化的实用指南。通过明确性能指标、建立基线模型、评估数据需求、选择合适的超参数和应用有效的调试策略，可以系统地提升机器学习模型的性能。这些方法在实际应用中经过验证，能够帮助从业者高效地解决复杂问题。
2025-03-28 15:15:24
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原创 Odoo 18形式发票功能使用详细教程
在Odoo 18中，形式发票（Pro-Forma Invoice）作为预结算单据，为企业提供了订单确认前的关键沟通工具。该功能特别适用于需要多方审批、跨境贸易或定制化生产的场景，可降低60%的订单确认纠纷率。
2025-03-28 10:43:26
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原创 Odoo 中的双向复制（BDR）
在企业资源规划（ERP）系统领域，企业越来越依赖 Odoo 来管理其运营。然而，随着运营规模的扩大，确保数据库后端的效率、可靠性和可扩展性变得至关重要。双向复制（Bi-Directional Replication, BDR）作为一种强大的工具应运而生，用于提升 Odoo 部署的性能和鲁棒性。
2025-03-27 14:54:42
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原创 Odoo(OpenERP) CRM 模块介绍
产品销售过程以签约为界，可分为签约前和签约后两个阶段。签约前的工作，如发现客户、访问客户、推荐方案、价格谈判等，通常被称为“打单”；签约后的工作，如订单确认、备货、送货、收款、开票等，则属于销售事务处理。在 Odoo(OpenERP) 系统中，客户关系管理（CRM）模块主要负责管理打单工作，而销售事务工作由销售管理（Sale Management）模块处理。
2025-03-25 13:15:00
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原创 深度学习 Deep Learning 第10章 序列建模：循环(RNN)和递归网络
本章全面介绍了循环神经网络及其变体在序列建模中的应用。通过理解RNN的基本原理、双向RNN、编码器-解码器架构、深度RNN和递归神经网络等技术，读者能够更好地处理序列数据，并应用于自然语言处理、语音识别等领域。这些内容为深入研究序列建模和开发高效的RNN模型提供了坚实的理论基础。
2025-03-25 09:15:00
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原创 深度学习 Deep Learning 第9章 卷积网络 CNN
数学卷积：定义为两个函数的积分操作，但在CNN中通常指交叉相关（Cross-Correlation）（不翻转核），因其实际效果相同且更高效。离散卷积：对图像和核的逐点乘积求和，公式为其中，I为输入，K为卷积核。卷积神经网络通过局部感知、参数共享和层次抽象，成为处理网格结构数据（如图像、语音）的核心架构。其设计受生物视觉系统启发，在保持计算高效性的同时，赋予模型强大的特征提取能力。随着自适应卷积、注意力机制等技术的融入，CNN正突破传统边界，推动计算机视觉向更复杂、动态的任务演进。
2025-03-24 14:33:51
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原创 如何在 Odoo 18 中创建搜索面板
Odoo 中的搜索面板允许用户查看预定义的类别（筛选器），并直接在视图中对其进行浏览。这些类别可以基于模型中的任何字段，包括多对一、多对多或选择字段，从而使用户能够轻松地基于这些字段筛选数据，而无需额外的点击操作。搜索面板是 Odoo 18 中一个非常有用的功能，尤其适用于处理大量数据的模块。通过使用搜索面板，您可以简化用户访问和筛选信息的方式，从而提升整体用户体验并使导航更加直观。在您的模块中实现搜索面板非常简单，借助 Odoo 提供的灵活性，您可以根据具体需求进行定制。
2025-03-24 10:51:24
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原创 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
本章全面介绍了深度学习中的优化技术，从基本的随机梯度下降到高级的自适应学习率算法和近似二阶方法。通过理解这些优化算法的原理和应用场景，读者能够更好地选择和应用合适的优化方法，提高深度学习模型的训练效率和性能。这些内容为深入研究深度学习算法的优化和应用提供了坚实的理论基础。深度模型优化是平衡计算效率、数值稳定性与泛化能力的艺术。自适应方法（如Adam）凭借对病态条件与噪声的鲁棒性成为主流，而二阶方法受限于计算开销。
2025-03-23 09:00:00
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原创 深度学习 Deep Learning 第7章 深度学习的正则化
正则化是深度学习中平衡模型容量与泛化能力的“艺术”。从简单的权重惩罚到复杂的流形约束，其本质均是通过引入先验知识或数据分布假设，引导模型学习更鲁棒的特征表示。实践中需根据任务特性灵活选择，并结合领域知识设计定制化策略，方能在过拟合与欠拟合间找到最优平衡。本章全面介绍了深度学习中的正则化技术，从参数范数惩罚到数据增强，再到噪声注入、早停、参数共享、稀疏表示、集成方法和Dropout等，展示了如何通过这些方法提高模型的泛化能力和鲁棒性。
2025-03-22 19:28:57
989
原创 # 深度学习 Deep Learning 第6章 深度前馈网络
本章深入探讨了深度前馈网络的基本概念、设计决策、训练方法以及历史背景。深度前馈网络是深度学习的重要组成部分，广泛应用于商业领域，如物体识别和自然语言处理等。本章首先介绍了深度前馈网络的基本概念，包括其结构、功能和训练目标。接着，详细讨论了网络的设计决策，如隐藏层的设计、激活函数的选择以及网络架构的确定。然后，重点介绍了反向传播算法及其在计算梯度中的应用。最后，通过具体的学习算法示例，展示了这些理论在实际应用中的效果，并对深度前馈网络的历史发展和未来展望进行了总结。
2025-03-21 13:00:00
764
原创 如何在 Odoo 18 销售模块中设置产品与客户警告
通过 Odoo 18 的警告功能，企业可显著提升业务流程的规范性与安全性：·风险防控：实时拦截潜在问题订单，减少财务损失。·效率优化：通过提示关键信息，缩短用户决策时间。·灵活配置：支持按产品或客户定制化警告规则。
2025-03-21 09:15:00
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原创 深度学习 Deep Learning 第5章 机器学习基础
本章全面介绍了机器学习的基础知识，从学习算法的定义到具体任务类型，再到性能评估和经验来源。通过讨论容量、过拟合和欠拟合，以及超参数和验证集的使用，展示了如何设计和调整学习算法以提高其泛化能力。估计器、偏差和方差的概念进一步深化了对学习算法性能的理解。最大似然估计和贝叶斯统计提供了两种不同的参数估计方法，各有优劣。最后，通过具体的学习算法示例，如线性回归和逻辑回归，展示了这些理论在实际应用中的效果。这些内容为深入理解机器学习算法的设计和应用奠定了基础。
2025-03-20 10:49:09
912
原创 如何通过Odoo 18创建与配置服务器操作
服务器操作是Odoo实现业务流程自动化的核心工具，允许你在服务器端执行自动化任务，通常由按钮点击或自动化工作流等事件触发。这些操作使用 Python 编写，能够执行复杂的业务逻辑，从而增强 Odoo 系统的功能。本指南将详解服务器操作的创建流程，并通过实战案例演示字段同步功能的实现。
2025-03-20 09:15:00
1275
原创 深度学习 第4章 数值计算和 Deepseek 的实践
本章深入探讨了数值计算中的关键问题，这些问题在深度学习和机器学习中尤为重要。我们首先讨论了溢出和下溢问题，这些问题会导致数值计算中的误差和不稳定。接着，我们介绍了条件数的概念，它衡量了函数对输入误差的敏感性，尤其是在矩阵求逆和优化问题中。此外，本章详细介绍了基于梯度的优化方法，包括梯度下降及其在多维空间中的应用。我们还探讨了雅可比矩阵和海森矩阵，这些工具帮助我们更好地理解和优化复杂的多变量函数。最后，通过分析 Softmax 函数的数值稳定性问题，我们展示了如何通过数学技巧避免数值计算中的常见错误。
2025-03-19 13:48:56
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原创 Odoo 18 中数据文件核心操作详解
在 Odoo 18 中，数据文件对于有效管理和组织信息至关重要。通过使用 XML 和 CSV 格式，开发人员可以轻松创建和更新记录，有助于维护结构化的数据库。像定义记录、指定字段和调用函数这样的关键操作允许对 Odoo 的功能进行定制和扩展。理解如何使用这些数据文件对于优化模块和改善用户体验至关重要。通过掌握这些工具，企业可以创建一个更高效、更贴合自身特定需求的 Odoo 环境。
2025-03-19 10:52:21
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原创 高效团队开发的工具与方法 引言
高效团队开发不仅仅是个人技术能力的简单叠加，更需要借助合适的工具和方法来优化协作流程、提升代码质量、加快开发速度并最终交付高质量的软件产品。这些工具和方法的综合运用，不仅能够提升团队的协作效率，还能确保项目的高质量交付。通过合理选择和使用这些工具，开发团队能够在激烈的市场竞争中保持优势，快速响应客户需求，交付符合预期的软件产品。通过合理使用版本控制系统、缺陷管理系统、持续集成工具、自动化部署工具和环境构建工具，可以实现团队开发的高效协作和高质量交付。
2025-03-18 12:11:55
892
原创 Odoo 18 中的列表(list) 、表单(Form)、数据透视表、图表视图、看板视图、活动视图、日历视图等综合应用实例
在 Odoo 中，视图是用户界面中表示业务对象的重要组成部分。无论您是扩展现有功能还是创建全新的功能，业务对象都至关重要。这些对象通过不同类型的视图向用户展示，而 Odoo 会根据 XML 描述动态生成这些视图。
2025-03-18 11:01:01
1137
原创 如何在Odoo 18中实现OWL通知服务
为了使通知服务正常工作，首先我们需要实现 XML 模板，以确定触发通知弹出的操作。为此，我们来看一个示例代码，它会在 Odoo 后端 UI 上显示一个简单的 “铃铛” 图像作为系统托盘图标。我们知道，Odoo 通知栏中的系统托盘图标是一项快速访问功能。用户无需通过主界面和菜单导航到其他 Odoo 模块，借助系统托盘图标就能轻松与 Odoo 系统的相关功能进行交互。我们以一个系统托盘（Systray）的“铃铛图标”为例，点击该图标时触发通知。
2025-03-17 17:08:51
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原创 深度学习 Deep Learning 第3章 概率论与信息论
本章介绍了概率论和信息论的基本概念及其在人工智能和机器学习中的应用。概率论为处理不确定性提供了数学框架，使我们能够量化不确定性和推导新的不确定陈述。信息论则进一步帮助我们量化概率分布中的不确定性。在人工智能中，概率论被广泛应用于设计推理算法和分析AI系统的行为。信息论则在数据压缩、通信和特征选择等领域发挥重要作用。本章还探讨了概率论的两种解释——频率主义概率和贝叶斯概率，并讨论了它们在机器学习中的应用。
2025-03-16 16:10:14
1281
原创 如何通过Odoo 18采购模块优化管理供应商价格表
通过Odoo 18的智能化供应商价目表管理，企业可实现：采购成本精准控；供应商绩效可视化；交货周期优化；批量采购优势最大化；多维度价格策略灵活配置。
2025-03-15 16:03:11
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原创 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
张量作为数据容器，支撑图像、语音等高维数据表示。矩阵乘法是神经网络前向传播的核心运算（如全连接层）。范数约束模型复杂度（如正则化项）生成空间理论解释模型表达能力线性相关性直接影响参数优化稳定性。掌握这些概念，可深入理解神经网络的计算本质与设计逻辑。
2025-03-15 15:08:13
1097
原创 深度学习 Deep Learning 第1章 深度学习简介
本章介绍人工智能（AI）和深度学习领域，讨论其历史发展、关键概念和应用。解释深度学习如何从早期的AI和机器学习方法演变而来，以及如何有效解决之前方法无法应对的挑战。
2025-03-14 15:53:56
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原创 Odoo 18待办事项模块的关键特性与优势
作为Odoo 18智能工作流的重要组成，待办事项模块通过深度整合项目、日历、笔记等核心应用，为企业提供全场景任务管理解决方案。该模块旨在提供一个用户友好的界面，具备可定制的功能，以满足不同业务运营的需求。它支持多种任务管理功能，包括任务创建、日程安排、优先级设置和监控。下面从功能架构、核心优势到操作实践，全面解析这一效率工具的革新之处。
2025-03-14 12:11:04
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原创 Deepseek Chatgpt Kimi 推荐的深度学习书单
朋友让推荐一些深度学习的书，让 Deepseek、Chatgpt、Kimi 分别生成了一份书单并做了对比，记录一下以备以后用到。如果你想学习 Deep Learning（深度学习），以下是一些经典的书籍推荐，按不同阶段分类：《Deep Learning》（深度学习） - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville《神经网络与深度学习》 - Michael Nielsen《深度学习入门：基于Python的理论与实现》 - 斋藤康毅《Hands-On Mac
2025-03-13 17:48:37
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原创 如何在Odoo 18会计模块中配置公司多货币及税率和税款
Odoo 18 会计模块的以公司货币配置税款功能，使企业能够直接以公司货币管理税款，从而简化了税务管理。该功能减少了错误和差异，对于处于多货币环境或进行国际交易的企业而言，尤为有益。
2025-03-13 10:57:24
1131
原创 Odoo 18 中的自动字段和预留字段
Odoo 中的自动字段与预留字段，其作用都是在数据库中保存 Odoo 模型记录的元数据。这些字段通常与数据库结构、记录管理和系统操作相关。理解这些字段及其用法将帮助开发者确保自定义内容与 Odoo 框架兼容，从而保持系统的完整性。
2025-03-12 21:04:17
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原创 Odoo 18 中的列表视图装饰属性
在 Odoo 中， 元素使用decoration-type 属性根据特定字段的值为列表视图应用视觉指示器。decoration-type 属性使您能够定义应用装饰的条件。在列表视图定义中使用装饰属性的语法如下：Odoo 18 中的列表视图装饰为增强记录的可见性和管理提供了有用的工具。通过使用各种装饰属性，您可以为用户创建更直观和信息丰富的视图。
2025-03-11 20:56:05
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原创 Part 3 第二十五章 运算即服务 Compute as a Service
本章探讨了计算即服务（Compute as a Service, CaaS）的选择和管理策略，特别是在公有云和私有云之间的权衡。作者分析了不同云计算解决方案的优缺点，包括无服务器计算和容器化架构，并强调了在组织内部建立统一计算架构的重要性。在构建和管理计算基础设施的过程中，Google的经验表明，一个设计良好的统一计算架构可以带来显著的效率提升和成本节约。选择合适的计算服务需要仔细权衡多个因素，包括扩展性、成本、安全性和管理复杂性。
2025-03-10 09:52:47
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原创 Manus来了，程序员的末来在哪里？
这场变革不是淘汰赛，而是给愿意进化的程序员准备的加速器。现在的问题不是「Manus能做什么」，而是「你准备用它创造什么新可能」。「担心被AI取代的程序员，和担心计算器出现的数学家一样可笑」——某个凌晨三点还在调教AI的Tech Lead。当Manus生成的代码卡在本地环境配置时，你才是那个能打通云虚拟机与Docker的关键先生。每周用Manus完成一个真实项目，记录它在哪里卡壳——这些卡点就是你的新竞争力。深耕某个垂直领域（医疗/金融/智能制造），做AI永远学不会的「行业黑话翻译器」
2025-03-07 03:56:36
617
原创 Odoo 企业版用户实施手册 第二章 Odoo 实施方法论 2.4 企业需求分析和目标定义
目标定义是基于需求分析的结果，明确企业实施 Odoo 企业版的具体目标和预期成果。低质量目标 SMART优化后目标“提升库存管理效率” “6个月内实现多仓库库存准确率≥99%，盘点耗时减少50%”“优化客户服务” “3季度内将客户投诉响应时间从24小时缩短至4小时”目标分类建议：运营效率类：如订单处理速度提升30%、财务月结周期缩短至3天。合规与风控类：如100%符合当地税务申报要求、数据备份恢复成功率≥99.9%。用户体验类：如90%员工3周内完成系统基础操作培训。
2025-03-06 11:12:22
1206
原创 Odoo 企业版用户实施手册 第二章 Odoo 实施方法论 2.3 2.3 项目角色和责任分配
明确的项目角色和责任分配是 Odoo 项目成功的关键。通过明确每个角色的职责和关键活动，可以确保项目团队和客户团队之间的有效沟通和协作，从而提高项目的成功率。
2025-03-05 11:35:38
1161
原创 Part 3 第二十四章 持续交付 CD Continuous Delivery
持续交付（Continuous Delivery）是现代软件开发中的重要实践，通过动态部署、功能标记和敏捷发布策略，可以显著提高产品的可靠性和开发效率。Google 的实践表明，持续交付不仅可以加快发布速度，还可以通过数据驱动的决策和用户导向的设计，提高产品的质量和用户体验
2025-03-05 09:15:00
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原创 Odoo 企业版用户手册 第二章 Odoo 实施方法论 2.2 Odoo 项目实施阶段和关键活动
通过以上各个阶段的关键活动，企业可以确保 Odoo 项目的顺利实施和成功上线，从而实现业务流程的优化和管理效率的提升。：确保系统的配置、定制和开发工作符合企业的需求，并为用户提供必要的培训，使其能够熟练使用 Odoo 系统。：根据需求分析的结果，配置 Odoo 的基本功能，并进行必要的定制，以满足企业的特定需求。：确保项目团队和客户对项目的目标、范围和计划有清晰的认识，建立项目的初步框架和沟通机制。：根据需求分析和定制结果，进行必要的开发工作，以实现企业的特殊业务需求。
2025-03-04 15:28:27
1160
原创 Part 3 第二十三章 持续集成 CI（Continuous Integration）
本章讨论了持续集成（CI）在 Google 的实践，特别是以 Takeout 项目为例，展示了 CI 系统在应对复杂性和规模增长时的挑战与改进。CI 系统通过自动化测试和反馈循环，帮助开发团队更快地发现问题并减少生产环境中的问题，从而提高产品质量和开发效率。持续集成是一种软件开发实践，要求团队成员频繁地将各自的工作成果集成到共享的代码库中，每次集成后都会自动运行一系列的测试，以尽快发现和解决集成中出现的问题。其目的是确保代码库始终处于可工作状态，减少集成风险，提高软件质量和开发效率。
2025-03-04 09:30:00
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