DNN 5.0 学习问题记录集锦

最新推荐文章于 2025-08-14 19:51:53 发布
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文章标签： 数据库
原文链接：http://www.cnblogs.com/tufan/archive/2009/04/28/1445246.html

今天开始了 对DNN的学习 把学习中的问题记录在此 以供以后查看 

1.数据库附加失败

下好DNN5.0 APPDATA里的数据库 没办法直接附加，解决方法，新建一个空数据库，然后附加数据库 把路径指向新建的数据库，问题解决。

2.在资源文件中设置文本参数无效的问题

需要在DNN控件中增加resourcekey属性

转载于:https://www.cnblogs.com/tufan/archive/2009/04/28/1445246.html

深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.AvgPool方法
Mr数据杨
12-16 1240
经过对和的探索，可以看到这些平均池化操作在深度学习中的重要性。就像厨房中不同大小的滤网帮助提炼出食材的精华一样，这些池化操作在处理不同维度的数据时提供了极大的便利和效率。无论是处理一维的音频数据，二维的图像，还是三维的视频或医学图像，这些操作都能有效降低数据的复杂性，同时保留关键信息。这不仅提高了模型训练的效率，还有助于提高模型处理新数据时的准确性和泛化能力。通过Python和Pytorch的实现，可以更加直观地理解这些操作的工作原理和应用方式。
面试常问的深度学习(DNN、CNN、RNN)的相关问题
AI_盲的博客
07-24 5万+
CNN: 1）卷积：对图像元素的矩阵变换，是提取图像特征的方法，多种卷积核可以提取多种特征。一个卷积核覆盖的原始图像的范围叫做感受野（权值共享）。一次卷积运算(哪怕是多个卷积核)提取的特征往往是局部的，难以提取出比较全局的特征，因此需要在一层卷积基础上继续做卷积计算 ，这也就是多层卷积。 2）池化：降维的方法，按照卷积计算得出的特征向量维度大的惊人，不但会带来非常大的计算量，而且容易出现过拟合，
DNN5.0 学习笔记记录
weixin_33994429的博客
06-25 254
1.在DNN中资源的正确引用。（参考自m2land的博客） 因为DNN的运行机制是，所有的页面都在DEFAULT中动态生成，所以在资源定位上会出现些问题。不过这些DNN 都为我们考虑到了 在PortalModuleBase基类里，有一个ModulePath属性，使用这个属性就可以动态生成资源对应的路径了，我们只要在后面写上资源名就可以了。 最后的代码如下： <imgsr...
R语言学习#2-使用C5.0决策树识别高风险银行贷款
Xiaoli_Rao的博客
10-04 797
根据银行过去的历史数据，包括贷款者的主要特征、贷款金额、是否违约等数据样本，建立决策树模型，用于预测新样本是否可以贷款1、利用已发生的1000多条数据样本，20个条件属性包括支票余额、期限、信用记录、用途、贷款金额、储蓄余额、工作年限、利率、个人状态、债务、居住时间、财产、年龄、还贷计划、住房、信用卡数量、主从卡、有无电话、是否老外、工作；1个结论属性：是否违约。建立决策树分类模型；2、对于新样本，根据准备贷款人的特征，预测输出审批通过或拒绝。基于R语言与数据样本，建立决策树模型。对模型进行训练、评估和优化
机器学习面试-核心概念-问题理解
m0_64198455的博客
08-08 1034
分类算法◆定义：将分类规则应用于记录的目标映射，将它们划分为不同的分类，并建立具有泛化能力的算法模型，即构建映射规则以预测未知样本的类别分类算法任务◆分类：经过训练而建立的预测模型在遇到未知样本时会使用建立好的模型对未知样本进行类别的划分◆描述：描述性分类主要解释和区分现有数据集中的特征，例如，描述动植物的各项特征，并进行标注分类，通过这些特征来确定它们属于哪个类别。
使用C5.0决策树识别高风险银行贷款
jd1813346972的博客
02-18 1511
使用C5.0决策树识别高风险银行贷款，包含讲解分析，以及算法代码和结果等。对运行结果和算法进行了详细分析讲解
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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12-04 14万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
windows上yolov5 opencv dnn c++部署 cuda加速
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问题记录 ①export导出onnx文件报错 ONNX export failure: No module named 'onnx' 解决方法：在环境中下载onnx
YOLO相关问题记录
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CUDNN，全称为NVIDIA CUDA Deep Neural Network library，是由NVIDIA公司开发的一款深度学习库，主要用于加速基于GPU（Graphics Processing Unit）的深度神经网络（DNN）计算。CUDNN v5.0是该库的一个重要版本，针对...
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普通的函数就像一个流水线，你丢进去一袋面粉，然后直接跑到生产线末端，等着方便面出来。但这条流水线需要自动处理中间的所有复杂情况：没放面粉/“没有下单，期待发货”（null）面团含水量不够把压面机干卡了（抛出异常）配料机需要读取今天的生产配方，比如是红烧牛肉味还是香菇炖鸡味（读取外部配置）流水线末端的打包机需要记录今天打包了多少包（更新计数器）Monad 就是专门管理这条复杂流水线的“总控制系统”。它把你的数据和处理流程的上下文一起打包，确保整个流程能顺畅、安全地进行下去。
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本文档是MySQL 8.0+的SQL学习指南，内容涵盖从基础到进阶的完整知识体系。主要包含SQL基础概念、数据类型与约束、CRUD操作、函数、表连接、分组聚合、子查询、窗口函数等核心语法，以及索引优化、事务锁机制、存储过程、触发器、视图等高级特性。特别介绍了MySQL 8.0的新功能如CTE、JSON数据处理等，并提供了数据库设计、性能优化、安全管理、备份恢复等实战经验。文档强调生产环境验证的重要性，建议根据实际业务场景调整SQL语句，并定期关注MySQL官方更新。
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adddate ('1970-01-01',t4.i * 10000 + t3.i * 1000 + t2.i * 100 + t1.i * 10 + t0.i ) 改为DATE '1970-01-01' + INTERVAL '1 day' * (t4.i * 10000 + t3.i * 1000 + t2.i * 100 + t1.i * 10 + t0.i)3：xml中sql模糊匹配，拼接时不可以使用"%",只可以使用'%'4：使用汉字做别名，不能使用'别名'，只能使用"别名"
构建轻量级Flask Web框架：从入门到实践
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08-11 445
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PostgreSQL 免安装
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本文介绍了EDB（EnterpriseDB）PostgreSQL数据库管理系统的安装与基本操作。下载解压后，需在指定目录（如D:\postgresql）创建data文件夹存放数据。通过bin目录下的initdb命令初始化数据库，设置UTF-8编码和postgres用户。使用pg_ctl命令启动/停止数据库服务，psql命令连接数据库。这些步骤为Windows系统下PostgreSQL的快速部署提供了简明指南。
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标题和描述中提到的知识点为“DNN5.0以上中文搜索”，这可能指的是在DotNetNuke（DNN）平台版本5.0及以上版本中实现的中文搜索引擎功能。DotNetNuke是一个流行的开源Web内容管理系统，用微软.NET框架开发，支持模块...
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