钱多多先森

题目：疫情下的口罩检测：一文入门 Pytorch疫情下，人人都戴上了口罩。尤其是出入地铁站、火车站、商场等人流密集的场所，不戴口罩是不允许进入的。口罩检测成了当下较为应景的深度学习实战项目。本次 Chat，采用 Facebook 人工智能研究院（FAIR）开源的深度学习框架 Pytorch。将从以下几个点，尽可能详尽的手把手带你一步一步实现口罩检测任务。数据介绍、数据准备和 Pytorch 数据处理 该任务下的 ResNet-Pytorch 网络模型定义 损失函数、优化器、学习率定义不要太简

目录NEW项目九：小白和你聊秋招NEW项目八：用 PyTorch 框架做深度学习会如此简单项目一：一个项目带你快速入门 Qt Creator项目二：手把手实践 YOLO 深度残差神经网络拐点检测项目三：从凸优化理解高维特征下的深度学习项目四：YOLO V3 一步步训练自己的目标检测项目五：机器学习必备的5个脚本工具详解项目六：YOLO V1和YOLO V3深度学习目...

神经网络越写越深，参数容量越来越大。那只有一层的神经网络，能不能训练用于识别可爱的猫咪呢？这篇文章不再用 TensorFlow、PyTorch 等人工智能的框架，采用最基础的数学库 NumPy，手把手带你一步步吃透深度学习最基础知识点：数据的读取与分析 NumPy 定义一层网络的权重 w 和偏置 b，并初始化网络 定义损失函数、参数梯度优化 整体梳理数据的流向和计算 总结学完本 Chat，希望能帮助你对深层、复杂的神经网络有更加深刻的理解。对网络中的数据流向、参数优化有更加清晰的认识。