如何入门深度学习

最新推荐文章于 2025-08-22 21:48:42 发布
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本文精选了知乎及优快云上关于深度学习的优质文章链接, 涵盖了深度学习的基础概念、模型介绍、实践案例等多个方面, 是一份非常适合初学者入门及进阶学习的参考资料。

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http://blog.youkuaiyun.com/column/details/deeplearning-onroads.html

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新手入门深度学习 | 1-1：配置深度学习环境
“365天深度学习训练营”报名进行中～
07-13 6576
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深度学习入门
Hard_Liquor的博客
04-11 2026
从样本数据中学习，得到经验/模型，然后进行预测，是一种数据驱动的方法，与我们平常打比赛使用到的”算法“有所不同，机器学习中的算法是使用样本去预测数据样本-机器学习算法处理的数据特征向量-人工构造的用于描述一个样本的向量，如颜色、形状（n维），对于识别非常有用预测函数-从样本的特征向量到预测值的映射目标函数-训练时使用，目的是确定模型的参数。
深度学习入门从入门到精通——深度学习入门
swpucwf的博客
08-22 1万+
RNN：适用于处理短时间依赖的序列数据，但存在梯度消失问题。LSTM：通过复杂的门机制，能够处理长时间依赖，并有效防止梯度消失，适用于更长的序列数据。GRU：简化了 LSTM 的结构，计算效率更高，在保持性能的同时减少了计算开销。这些模型都在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有广泛的应用。通过理解这些模型的原理和优缺点，可以更好地选择合适的模型来处理具体的序列任务。
深度学习基础入门
happylls666的博客
01-28 2064
深度学习
PyTorch 深度学习入门
热门推荐
努力是为了站在万人之中，成为别人的光
06-14 2万+
深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。Pytorch 是一个开源深度学习框架，带有 Python 和 C++ 接口。Pytorch 位于 torch 模块中。在 PyTorch 中，必须处理的数据以张量的形式输入。如果您的系统中安装了 Anaconda Python.........
零基础入门深度学习(1) - 感知器
Mingx9527
07-15 7406
零基础入门深度学习(1) - 感知器 文章目录0 文章列表1 深度学习是啥2 感知器2.1 感知器的定义2.2 用感知器实现and函数2.3 用感知器实现or函数2.4 感知器还能做什么2.5 感知器的训练3 编程实战：实现感知器4 小结5 参考资料   无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（De...
深度学习如何入门？
“365天深度学习训练营”报名进行中～
07-03 3515
我们通过算术学习、MNIST手写数字识别了解了什么是深度学习，也用TensorFlow2实现了MNIST手写数字识别，从整体上了解了一个深度学习程序是什么样子的，应该有哪些步骤📖《深度学习100例》🔥365天深度学习训练营🔥。
新手小白如何快速入门深度学习
Java_rich的博客
03-20 1095
深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层神经网络模拟人脑的抽象和推理能力，特别擅长处理图像、语音、文本等非结构化数据。其核心优势在于自动特征提取能力，相比传统机器学习依赖人工设计特征，深度学习通过多层非线性变换自动发现数据中的隐藏规律。
深度学习：入门简介
2302_76756558的博客
08-22 6292
深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习（Machine Learning, ML）的一个重要分支，核心是通过模拟人类大脑神经元的连接方式，构建多层神经网络来自动学习数据中的特征和规律，最终实现预测、分类、生成等任务。它摆脱了传统机器学习对 “人工设计特征” 的依赖，能直接从原始数据（如图像、文本、音频）中挖掘深层信息，是当前人工智能（AI）技术爆发的核心驱动力。
零基础入门深度学习
xiaoseyihe的博客
07-31 898
发现了好的资源，分享给大家！ 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络...
sharding-jdbc示例代码
12-19
sharding-jdbc示例代码
ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
QPdfiumDemo
【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
12-19
本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
手机端AIDE编译器安卓版推箱子游戏软件代码.txt
12-19
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文件行政工作满意度调查表sheet
12-19
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C++面试题解析[可运行源码]
12-19
本文详细解析了C++方向的常见面试题，涵盖了从基础概念到高级技术的多个方面。内容包括函数内字符数组越界问题、引用与指针的区别、C/C++程序的内存分区、快速排序的思想与优化、IO多路复用机制、Linux常用命令、动态规划的本质、MySQL优化、索引使用条件、SQL语句优化、数据库索引底层实现、HTTP与HTTPS区别、高并发系统设计、链表相交问题、IP地址存储、new/delete与malloc/free区别、函数重载与覆盖、大小端机器、守护进程、多线程优缺点、长连接与短连接、二分图应用、class与struct区别、虚函数与纯虚函数、memset函数等。这些内容不仅帮助求职者准备面试，也为开发者提供了深入的技术参考。
Pytorch入门深度学习PPT教程
资源摘要信息: "Pytorch+深度学习入门PPT" Pytorch是一个开源的机器学习库，用于计算机视觉和自然语言处理等多种深度学习应用程序。它基于Torch，是一个主要的科学计算库，由Facebook的AI研究实验室开发。Pytorch在...
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