深度纸质学习与实验（一）-准备

最新推荐文章于 2025-07-19 09:14:05 发布
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今天上午阅读了TensorFlow的相关书籍，并在新机器上安装CentOS系统为搭建集群做准备。下午研究了ICRM 2017年的论文题目以寻找撰写论文的灵感。之后通过打乒乓球和羽毛球进行体育锻炼。

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总结一下今天的学习过程

上午看了TensorFlow的书籍看了两章

重新在新的一台机器上安装了centos系统，准备搭建集群

下午看了ICRM2017年收录的论文题目，寻找写论文的资料

随后去运动，打了乒乓球、羽毛球

美好的一天，明天加油

1、Java 深度学习入门：从基础到实践
butter的博客
06-30 25
本文详细介绍了深度学习的背景知识以及其在人工智能中的重要地位，并探讨了深度学习的核心算法和实际应用策略。文中还提供了使用 Java 实现深度学习模型的方法，重点介绍了 Deeplearning4j（DL4J） 和 ND4J 这两个深度学习库的具体用法，帮助读者从基础到实践掌握 Java 深度学习开发。
13、基于深度学习的实时自动考勤系统实现
p5l2m9n4o6q的博客
06-20 11
本文介绍了一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的实时自动考勤系统，旨在通过人脸识别技术实现高效、准确的考勤管理。该系统结合了VIPLFaceNet和SeetaFace技术，能够在多种光照和环境条件下实时识别多个人脸，并将考勤信息存储到ERP数据库中。文章详细阐述了系统的工作流程、方法论以及实验结果，展示了其在考勤管理中的巨大潜力。
深度纸质学习与实验（三）-将TensorFlow加入kubernetes初试
向前方，莫转角
10-25 253
总结一下今天的学习过程 1，今天代导师接待了机械华章的唐老师，也准备了书展，第一次看到那么多的 “黑皮书“以及这两年比较火的 “”棕色“” 的书籍，正式倍感亲切啊，重要的是和唐老师的交谈让我学到了很多很多，倍感收益颇丰 2，今天看了一些TensorFlow融入到kubernetes的文章、博客。看着好多利用yaml启动服务的脚本，有点慌，还没有尝试 3，在docker中pull 了Tenso
深度学习常见的学习方式
Yoin.
05-14 862
在监督学习中，训练集包含了一系列特征（输入变量）和对应的标签（输出变量）。训练过程中，算法会尝试从已标记的数据中学习模式，并能够对新的未见过的数据做出预测。常见的任务类型包括分类（预测类别标签）和回归（预测连续值标签）。在无监督学习中，算法只接收输入数据（特征），而不接收任何对应的输出标签。算法的任务是自行探索数据内部的结构，例如数据中的聚类、密度分布或异常值等。无监督学习主要用于发现数据的内在规律，而不是为了完成特定的任务（如分类或回归）。
毕业设计-基于深度学习的图像文字识别系统
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Hai_Lang_IT的博客
03-15 1万+
毕业设计-基于深度学习的图像文字识别系统：随着信息化水平的不断提升，以图像为主的多媒体信 息迅速成为重要的信息传递媒介，图像中的文字数据包含 丰富的高层语义信息与分析价值。光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）指利用电子设备（例如扫描仪 或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮模式确 定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字 的过程。它是一种针对印刷体字符，采用光学方式将纸质 文档中的文字转换为黑白点阵的图像文件，并通过识别软 件将图像中的文字转换
从数学到深度学习的学习资料及教程合集
诸神缄默不语的博客
08-01 3819
教程合集
【深度学习】【PaddlePaddle】DAY 4 - 图像分类问题：手写数字识别案例（一）
Venistar的博客
08-25 2036
深度学习课程 DAY 3 - 图像分类问题：手写数字识别案例Chapter 2 图像分类问题1 手写数字识别任务（1）数字识别概述（2）MNIST数据集2 构建手写数字识别任务的神经网络模型1）数据处理 Chapter 2 图像分类问题 1 手写数字识别任务 （1）数字识别概述 数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工
IEEE-30节点系统深度分析与应用
最新发布
weixin_42576186的博客
07-19 606
IEEE-30节点系统是电力系统分析中的一个典型模型，广泛用于电力系统的潮流计算、稳定性分析、故障分析等领域。该系统由30个节点和41条线路组成，每个节点代表电力系统中的一个发电或负荷点，每条线路代表电力系统的输电线路。IEEE-30节点系统的节点定义是指系统中某一特定位置的电气连接点，其分类通常根据节点在电力系统中的功能和特性来进行。在IEEE-30节点系统中，节点主要分为三类：平衡节点（平衡节点或参考节点）
机器学习，深度学习的资料和工具库大全
AITBOOK
08-28 9566
https://github.com/maismall 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工
教育科研-学习工具-一种便于切纸的原纸分切装置.zip
08-12
特别是在手工活动、实验教学或艺术创作等需要大量纸张的教育场景中，一种便于切纸的原纸分切装置应运而生，成为学习工具创新的重要体现。此类装置的主要目的是优化纸质资源的处理流程，让学生和教师在获取所需尺寸的...
斯坦福深度学习与自然语言处理CS224d课程
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来学习复杂的数据表示。在NLP中，深度学习特别适合处理文本数据，因为它能自动学习到词汇、短语和句子的高级抽象表示。课程可能会涵盖循环神经网络（RNNs）、...
实验跟踪与实验管理原理与代码实战案例讲解
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实验跟踪与实验管理原理与代码实战案例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 1.1 实验管理的重要性 在科研、工程和产品开发等领域,实验是一个不可或缺的环节。通过实验,我们可以验证假设、测试理论、优化方案,最
深度学习基础（五）--聚类
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10-03 6572
总结一下今天的学习过程（注：代码都是根据教程抄的，哈哈） 1，温习了统计学中的相关度与R值有关知识，以及计算公式，以及Python代码的实现，在简单线性回归中，两个是等价的 2，学习了k-means算法，感觉这个应该是理解了，并对代码进行了单步调试及逻辑的进一步理解 3，学习了层次聚类方法，不过感觉代码自己不是能很好的理解，并用图片对层次聚类方法进行了尝试，得出了响应结果，也对代码进行的学习
深度学习进阶（五）--卷积神经网络与深度置信网络以及自动编码初识（补昨天博客更新）
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10-11 4320
总结一下昨天的学习过程 （注：这几天老不在状态，貌似进入了学习激情的瓶颈期，动力以及平静心严重失控，Python3.X与Python2.X之间的代码调试，尤其是环境配置搞得头昏脑胀） 昨天了解接触的内容 CNN卷积神经网络的基本原理以及在CPU中测试以及代码调试（又是失败） Restricted Boltzmann Machine: Deep Brief Network: 多个Restr
深度学习进阶（六）--CNN卷积神经网络调试，错误历程总结
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10-11 4110
总结一下今天的学习过程 （注：我此刻的心情与刚刚三分钟前的心情是完全不一样的） （昨天在想一些错误，今天又重拾信心重新配置GPU环境，结果很失败，不过现在好了，在寻思着今天干了什么的时候，无意间想到是不是自己方法入口不对啊。结果果然很幸运的被我猜到了，，，哈哈哈，我的心情又好了） 总结最大的体会：有的时候在代码不能运行的时候，可是尝试先看看学习代码， 起码从代码的入口调用看起、看清、看
深度学习基础（一）——KNN与SVM
向前方，莫转角
09-28 3038
总结一下今天的学习过程 1，上午继续看书，主要看了深度学习的发展历程以及主要技术介绍 2，中午思考了决策树算法中的数据准备阶的矩阵装换，将类似Excel数据表格的形式数据转换为0-1矩阵      数据大致格式为：表头为特征向量名称以及输出标签名称，而特征向量的值又是多个，决策树中是将每一个特征向量多维化，形成一个0-1矩阵       将每一个特征向量多维化     本想着使用ja
深度学习基础（四）--BP神经网络和线性回归
向前方，莫转角
10-02 2100
总结一下今天的学习过程 1，上午单步调试了简易的BP算法，结合算法原理，查看了每一步的求解过程      看的算法是简易版的，用的结束条件是循环次数，没有考虑error阈值以及另外一个因素（想不起来了忘记了），导致了当隐含层增加时，到时错误结果率大大增加，有待尝试结合另外两个结束条件约束增加新的判断条件      理解了初始化权重weight数组以及偏移量bairs以及权重的更新 2，剩下
深度学习进阶（四）--深度神经网络中梯度消失以及卷积神经网络初识
向前方，莫转角
10-09 1802
总结一下今日的学习过程 1，上午学习了解了深度网络中的难点 2，了解了经常听到又不知所云的梯度消失问题的概念以及原理        认识到了Rectified Liner Unit激活函数可以很好的减少梯度消失问题，但没有具体的深入的理解及学习 3，认识到了卷积网络CNN，理解了其大致原理以及实现过程       结合GitHub上的neural-networks-and-deep-le
Tensorflow学习与应用四
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11-04 1668
总结一下今天的学习过程 1，又一次理解了CNN的基本原理：卷积层操作、池化层操作 传统的神经网络缺点：权值太多，计算量太大；需要大量的样本进行训练 CNN通过感受野和权值共享（局部映射神经元）减少了神经网络需要训练的参数 卷积核、卷积窗口、特征图、滤波器、采样 池化层的三种操作:max-pooling、mean-pooling、随机池化 same padding valid padd
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