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原创 【d2l动手学深度学习】 Lesson 13 Dropout层 老板随机丢掉一些做项目的程序员‍,项目的效果会更好!(bushi)

d2l动手学深度学习课程笔记 第13讲 老板随机丢掉一些做项目的程序员🧑‍💻,项目的效果会更好!(bushi)分享自己的一些课堂笔记,能帮助到你就更好啦!

2024-01-12 18:49:47 921

原创 【d2l动手学深度学习】 Lesson 10 多层感知机 + 代码实现 试验结果对比

在第十节课 多层感知机 的代码实现部分,做的小实验,介绍了对(衣物)数据集进行十分类的神经网络实现效果,主要展示的是训练的Loss以及准确度的训练批次图,10个epoch可以看到,调用torch内部实现的Softmax函数经过优化之后,相比手写的Softmax函数,迭代的过程更加稳定(抖动更小)

2023-10-11 12:16:00 467 1

原创 【Matplotlib画图】使用Python Matplotlib画三维的子图

使用Python Matplotlib画两个三维的子图

2023-09-27 17:19:24 484

原创 【Linux 速查手册】基于CentOS的Linux 文件结构以及在搭建LAMP环境

基于CentOS的Linux 文件结构以及在搭建LAMP环境

2023-04-15 02:40:26 291 1

原创 【Pytorch】 深度学习Pytorch固定随机种子提高代码可复现性

深度学习Pytorch固定随机种子提高代码可复现性

2023-04-13 17:12:41 1367

原创 【Pytorch】使用Pytorch实现简单的Residual Network

【Pytorch】使用Pytorch实现简单的Residual Network

2023-03-19 18:09:42 308

原创 【Pytorch入门学习】 Dateset类的实现笔记(套路) 附有详细的代码注释以及实验框架流程

【Pytorch入门学习】 Dateset类的实现笔记(套路) 附有详细的代码注释以及实验框架流程,浅谈我对dataset类的实现与理解

2022-10-27 15:38:34 1025

原创 【智能计算】Crowds vs Swarms 智能的区别 Collective Intelligence&Crowd&Swarm

Crowds vs Swarms 智能的区别,主要阐述了两种智能算法的异同,辅以适当数量的英文文献,深入浅出,提作者对于当下智能算法的热门领域研究方向的思考。本文的内容主要有:swarm intelligence 主要指仿生群体智能 & 研究进展crowd intelligence 主要指人参与的群体智能 & 研究进展 swarm intelligence 和 crowd intelligence的异同与分类

2022-10-24 09:49:23 1406

原创 【计算智能】读书笔记 第八章节 分布估计算法

【计算智能】读书笔记 第八章节 分布估计算法。本文将介绍分布估计算法的基本原理、发展历史、最新的研究进展及其应用领域

2022-10-20 21:52:08 1396

原创 【计算智能】读书笔记 第十章节 Part2 禁忌搜索算法

【计算智能】读书笔记 第十章节 Part2 禁忌搜索算法

2022-10-14 20:53:42 574

原创 【计算智能】读书笔记 第十章节 Part1 模拟退火算法

【计算智能】读书笔记 第十章节 Part1 模拟退火算法的主要内容包括:模拟退火算法的算法思想以及基本流程

2022-10-14 19:53:47 573

原创 【计算智能】读书笔记 第七章节 免疫算法 Part1

【计算智能】读书笔记 第七章节 免疫算法 Part1 本文将介绍免疫算法,从算法的思想来源、数学模型、基本流程、改进版本、算法应用等各个方面为读者展示免疫算法的有关知识

2022-10-13 20:14:07 749 1

原创 【计算智能】读书笔记 第六章节 粒子群优化算法

【计算智能】读书笔记 第六章节 粒子群优化算法 本文将对粒子群优化算法进行介绍,从算法的思想来源、基本流程、改进版本、算法应用等几个方面为读者展示了PSO 的有关知识。

2022-10-10 18:48:41 1541

原创 【计算智能】读书笔记 第五章节 蚁群优化算法

【计算智能】读书笔记 第五章节 蚁群优化算法 本文将从ACO 算法的基本原理、研究进展、基本流程、改进版本、参数设置和相关应用等各个方面进行介绍, 具体包括如下的内容:蚁群优化算法的基本原理;蚁群优化算法的基本流程;蚁群优化算法的改进版本;

2022-10-09 21:03:25 730

原创 【计算智能】读书笔记 第四章节 遗传算法

【计算智能】读书笔记 第四章节 遗传算法 本文将介绍遗传算法的相关知识,包括遗传算法的基本原理、研究进展、基本流程结构以及算法的改进和应用。通过本章的详细介绍, 给读者展示了设计和使用遗传算法的基本流程和基本要素,力求使读者对遗传算法有一个初步的认识和理解• 遗传算法简介;• 遗传算法的流程;• 遗传算法的改进;• 遗传算法的应用。

2022-10-08 22:26:04 978

原创 【计算智能】读书笔记 第三章节 模糊逻辑

【计算智能】读书笔记 第三章节 模糊逻辑 学习笔记 本文将介绍遗传算法的相关知识,包括遗传算法的基本原理、研究进展、基本流程结构以及算法的改进和应用主要有遗传算法简介;遗传算法的流程;遗传算法的改进;遗传算法的应用。

2022-10-08 15:59:28 1065

原创 【计算智能】读书笔记 第一章节 计算智能绪论

【计算智能】读书笔记 第一章节 计算智能绪论笔记总结

2022-10-08 15:46:28 269

原创 【计算智能】读书笔记 第二章节 神经网络

【计算智能】读书笔记 第二章节 神经网络,简单讲述了BP神经网络的计算大致流程

2022-10-08 10:47:04 262

原创 【深度学习入门:基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第七章 卷积神经网络

【深度学习入门:基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第七章 卷积神经网络,仅使用了np数组,实现了一个卷积神经网络,并用img2col的方式取代卷积神经网络的for运算,使用矩阵乘法的实现大大提升了计算效率,本文对原书的代码进行了复现,并在一些地方给与了修正和注释

2022-10-08 09:57:15 777

原创 【深度学习入门:基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第六章 与深度学习相关的技巧

【深度学习入门:基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第五章 与深度学习相关的技巧,根据原书,进行了代码的更正、注释、补全,并贴出了实验结果,讲述了误差反向传播、梯度更新的原理

2022-10-06 20:22:28 517

原创 【深度学习入门:基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第五章 误差反传算法

【深度学习入门:基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第五章 误差反传算法,附有代码实现矩阵求导

2022-10-05 15:26:41 586 1

原创 【深度学习入门:基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第三章 神经网络

【深度学习入门:基于Python的理论与实现】书本学习笔记 第三章 神经网络,文中有关于该章节的Mnist数据集源码下载以及环境搭建

2022-10-02 20:45:05 600

原创 【深度学习】 图像识别实战 102鲜花分类(flower 102)实战案例

本文主要对牛津大学的花卉数据集flower进行分类任务,写了一个具有普适性的神经网络架构(主要采用ResNet进行实现),结合了pytorch的框架中的一些常用操作,预处理、训练、模型保存、模型加载等功能

2022-09-07 16:23:02 8572 2

原创 【深度学习】卷积神经网络的架构参考 以MNIST数据集为例(未调节架构)测试集正确率: 98.66%

本文通过总结网上课程的构建深度学习(卷积)神经网络的主要架构,为大家写CNN提供参考,并在一些代码中间加注了一些解释方法(供大家参考学习)

2022-08-31 01:09:17 484

原创 【阿里云天池大赛赛题解析】 刷书笔记 Lesson 1 数据探索基础知识

【阿里云天池大赛赛题解析】 刷书笔记 Lesson 1 数据探索基础知识

2022-08-25 22:19:49 555

原创 在 Windows 安装 RASA X 以及一些错误总结 (MissingDependencyException)

文章目录1. 错误描述2. 解决方法2.1 创建环境2.2 安装rasa安装完成后2.4 安装 rasa x2.5 可能存在的错误2.6 最终效果更多问题写在最后1. 错误描述使用如下语句分别安装rasa 和 rasa x之后,用rasa --version 查看版本pip install rasapip install rasa-x --extra-index-url https://pypi.rasa.com/simple可以看到rasa 和 rasa-sdk版本是不一致的,这很容.

2022-01-25 13:31:23 3363 4

原创 《微信小程序前端开发》(黑马) 课程笔记 Lesson 2 加减计数器

文章目录1. 知识点2. 实现2.1 源代码2.2 最终结果写在最后1. 知识点完成加减计数器所需要的任务需要以下步骤需要给input绑定关键字 bindinput如何获取输入框的值(事件源的对象)把输入框的值赋值给data正确写法:this.setData({num:e.detail.value})注:这里num是JS自行定义的一个自变量绑定点击事件bindtap无法在小程序的事件中直接传参通过自定义属性的方法事件源中获取属性2. 实现.

2021-11-28 21:25:28 500

原创 《微信小程序前端开发》(黑马) 课程笔记 Lesson 1 语法基础

文章目录1. 标签及其含义2. 数据绑定3. 运算表达式4. 列表与对象循环5. block标签的使用6. 条件渲染7. JavaScript配置8. 最终效果及展示写在最后1. 标签及其含义text: 相当于web中的span,一行内写多个不会换行view:相当于web中div标签,一行内写多个会换行checkbox: 以前的复选框标签2. 数据绑定<!-- 1. 字符串 --><view>{{msg}}</view><!-- 2. .

2021-11-28 20:46:57 1070

原创 【Paddle NLP入门打卡】Chapter3 理论课2:词法分析及其应用

文章目录NLP 打卡Day2Lesson 3 理论课:词法分析及其应用1. 词法分析概念2. 词法分析技术的发展2.1 字符串匹配3. 实践案例LAC写在最后本文基于百度飞浆Paddle平台项目地址:『NLP打卡营』实践课1:词向量应用演示VisualDL官方说明文档Embedding源码地址NLP 打卡Day2Lesson 3 理论课:词法分析及其应用1. 词法分析概念词法分析指对计算机语言心态进行分析,并判断词的结构和类别等主要有下面三个任务:分词词性标注实体识别具.

2021-11-21 17:41:51 802

原创 【Paddle NLP入门打卡】Chapter3 理论课:预训练模型及历史发展

文章目录NLP 打卡Day21. 走进自然语言处理1.1 自然语言处理的应用1.2 自然语言的挑战1.3 NLP发展历程2. 前预训练时代的自监督学习2.1 One-Hot2.2 Embedding2.3 句子编码神经网络2.4 自回归、自编码和预学习3. 预训练语言模型及其应用3.1 ELMo:第一个预训练的语义理解模型3.2 GPT3.3 BERT3.4 ERNIE3.4 ERINE 2.04. NLP实践应用4.1 难点与发展写在最后本文基于百度飞浆Paddle平台项目地址:『NLP打卡营』.

2021-11-21 11:16:10 1149

原创 【Arduino开发】Lesson2 NodeMCU ESP8266 建立网络服务器

文章目录1. ESP8266 建立网络服务器2. 通过网络服务器对NodeMCU开发板进行控制写在最后1. ESP8266 建立网络服务器注意:默认情况下我们的浏览器或者手机都是使用80端口来访问服务器的#include <ESP8266WiFi.h> // 本程序使用 ESP8266WiFi库#include <ESP8266WiFiMulti.h> // ESP8266WiFiMulti库#include <ESP8266WebServe.

2021-11-21 10:18:58 1094 1

原创 【Arduino开发】Lesson1 NodeMCU连接物联网的两种模式

文章目录NodeMUC开发 Lesson11. 开发板电路图2. 物联网开发基础2.1 接入点模式3. 无线终端模式写在最后NodeMUC开发 Lesson11. 开发板电路图GPIO:通用输入输出引脚,对应ESP8266芯片对应的引脚(图中蓝色)ADC:A开头,模拟引脚Vin:为NodeMCU供电的另外一种方式3V3:为外界提供3.3v的电压DigitalRead:数字引脚 : 作为输入时不能高于3.3v,否则会伤害开发板(而输出的电压只能是3.3v)模拟引脚 : 输入不能高于1.

2021-11-20 16:22:29 4337

原创 【Paddle 入门打卡】用Paddle做MINIST手写数据集识别

文章目录1. 数据描述2. Paddle 训练Minist手写数据集2.2 准备数据2.2 配置网络2.3 训练模型2.4 模型评估2.5 模型预测写在最后本文基于百度飞浆Paddle平台项目地址:什么是深度学习?1. 数据描述MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集..

2021-11-17 20:32:46 1540

原创 【Paddle 入门打卡】用Paddle做Kaggle的波士顿房价预测

文章目录1. 数据描述2.导入数据以及数据预处理3. 构建学习网络4. 模型的训练与评估4.1 定义画图方法4.2 训练并保存模型5. 模型预测5.1 模型的可视化真实值与预测值方法定义5.2 预测模型写在最后本文基于百度飞浆Paddle平台项目地址:用PaddlePaddle做房价预测1. 数据描述波士顿数据框有 506 行和 14 列对应特征:crim:犯罪率zn:划分为超过25,000平方英尺地段的住宅用地所占比例indus:每镇非零售商铺面积比例chas.

2021-11-14 12:12:43 2326 4

原创 《离散数学及其应用》【张清华版】 第四章习题总结

文章目录8. 设R1、R2R_1、R_2R1​、R2​为集合A上的关系,证明:8.18.212. 设R1,R2R_1,R_2R1​,R2​为集合A上的任意两个关系,判断下列结论是否成立,若成立,请证明之,若不成立,请举反例说明12.112.212.312.412.515. 设R1,R2R_1,R_2R1​,R2​为集合A上的两个关系,且R1⊆R2R_1 \subseteq R_2R1​⊆R2​,试证:15.115.215.333. 设A,B都是可数集合,证明:33.133.2写在最后8. 设R1、R2.

2021-11-13 17:27:12 3801

原创 【Paddle NLP入门打卡】实践课1:词向量应用演示 学习笔记

文章目录1. 下载配置Embedding2. 认识Embedding3. 将词向量映射到低维空间4. 基于TokenEmbedding的词袋模型5. 构造Tokenizer5.2 查看相似语句相关度6. 使用可视化VisualDL查看句子张量写在最后VisualDL是飞桨可视化分析工具,以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、直方图、PR曲线及高维数据分布。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构,进而实现高效的模型优化。本文基于百度飞浆Paddle平台项目地址:.

2021-11-10 22:41:02 2301 5

原创 【Paddle AILab】启动VisualDL的详细步骤

文章目录问题描述Step1:升级VisualDL到最新版本Step2: 在运行的代码中保存日志文件目录Step3: 选择日志文件并打开最终结果写在最后本文基于百度飞浆Paddle平台项目地址:『NLP打卡营』实践课1:词向量应用演示问题描述在第一次使用百度飞浆启动VisualDL时候,许多同学可能与我一样不知道怎么打开,此处说明以下,希望帮到后来者Step1:升级VisualDL到最新版本使用以下命令pip install --upgrade visualdl然后按 Crtl + .

2021-11-10 22:28:59 2014 2

原创 【Arduino开发】初识08-74HC595

文章目录1. 实验目的2. 知识点8位移位寄存器3. 原理图4. 实现代码4.1版本一:无循环暴力重复4.2 使用函数和循环简化上述代码5. 实验结果写在最后1. 实验目的使用08-74HC595的扩展点亮8个发光二极管按照 1011 0001调整灯的亮灭2. 知识点8位移位寄存器08-74HC595各个针脚功能如下Vin :芯片高电平输入端(电源)GND:芯片接地端(接地)OE:使能端,接地才能正常工作,一般情况下接地MR:一般情况下接高电平,接低电平会重置0~9:被控.

2021-11-07 22:18:22 431

原创 【Arduino开发】 Arduino使用电位器调节伺服马达SG90旋转角度

文章目录1. 实验目的2. 知识点3. 原理图4. 实现代码5. 实验结果写在最后1. 实验目的使用可变电阻作为模拟信号输入使用可变电阻来控制伺服马达SG90的旋转角度2. 知识点伺服马达各个针脚对应的功能如下所示图片来源:https://www.mahoo12138.cn/stm32-7.html信号线也是使用模拟信号获取输出,我们这里使用~9针脚3. 原理图局部4. 实现代码/* 伺服马达实验*/// 导入伺服马达的函数#include <Ser.

2021-11-07 21:03:10 2472

原创 【Arduino开发】 Arduino使用电位器调节发光二极管亮度

文章目录1. 实验目的2. 知识点3. 原理图4.实现代码5. 实验结果写在最后1. 实验目的使用可变电阻作为模拟信号输入使用可变电阻来控制LED灯的亮度2. 知识点A0 等在数字前面有字母标注的用于模拟信号的输入~3 等在数字前面有~波浪标注的接口用于模拟信号的输出map 用于等值映射3. 原理图4.实现代码/* 实验6-模拟信号的输入 -- 使用可变电阻作为模拟信号输入 -- 使用可变电阻来控制LED灯的亮度*/int sensor = A.

2021-11-07 20:32:07 2258

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