深度学习/Deep Learning-编程技术网

终于进阿里了！

Java技术栈2022-01-07 11:06:00.0

扫码获取学习资源面试突击刷题冲刺大概面试前一两个月的时候;面试刷题我这里也准备了一份经典大厂面试题集;学习路线图这是我根据学弟经历和工作几年整理的学习路线;想要冲刺大厂的人可以直接按这个学习路线去学习;大厂职业梦想后来进入面试准备阶段

public static final Socks5AuthMethod PASSWORD = new Socks5AuthMethod(0x02;public static final Socks4CommandStatus SUCCESS = new Socks4CommandStatus(0x5a;public static final Socks4CommandType BIND = new Socks4CommandType(0x02;public static final Socks5AuthMethod UNACCEPTED = new Socks5AuthMethod(0xff;public interface Socks5InitialRequest extends Socks5Message {

批处理脚本更改path变量

风情客家__2021-12-28 13:19:30.0

\tools wmic ENVIRONMENT where "name='path' and username='<system>'" set VariableValue="%path%;防止已有时添加出错 wmic ENVIRONMENT where "name='path' and username='<system>'" set VariableValue="e;再即时应用 set "path=e;CMD中运行 set path==%path%;修改环境变量path的方法(加环境变量) - 冰影落 - 博客园方法一 --批处理脚本更改path变量

MATLAB中深度学习的数据集合

卓晴2021-12-22 21:28:06.0

573MB ▲ 图1.8.1 CamVid 街景图片数据集合下载链接;//download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz ▲ 图1.4.1 Flowers数据集合 1.5 食物图片图片库参数;Data Sets for Deep Learning MNIST官网下载地址 Omniglot Flowers 下载链接 CamVid数据集合 ● 相关图表链接;数据集合参数;//github.com/brendenlake/omniglot ▲ 图1.3.1 Omniglot字符数据集合 1.4 FLower数据集合这是一个3670个花朵图片数据集合

在线预约小程序搭建教程5-科目导航页的制作

低代码布道师2021-12-22 20:30:00.0

并且上传到素材库中将图片设置为刚才的素材在图片的下边增加个普通容器来放置我们的科目导航图标给容器设置如下样式 height;先增加个普通容器里边放置一个图片组件普通容器增加如下样式 width;切换到科目导航页面页面中增加一个普通容器;图片组件增加如下样式 width;并且设置宽和高同样的道路我们还是从iconfont里下载图标并且上传到素材库中这样就把图标设置到图片组件上即可科目导航弄好之后

Pytorch - 一文搞懂如何使用Pytorch构建与训练自定义深度学习网络（数据集自定义与加载，模型训练，模型测试，模型保存与加载）

HW1407012021-12-22 17:25:40.0

target = data.to(device);3 定义模型 class torch.nn.Module;并使用了DataLoader进行了数据集加载 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(;# 优化模型参数;9.3 定义损失函数 import torch.nn.functional as F

关于同步、异步与阻塞、非阻塞的理解

Rabbit_Dale2021-12-22 15:57:57.0

而非阻塞则是read没有到数据后;//www.zhihu.com/question/19732473 https;阻塞与非阻塞属于进程的API执行动作的方式; 　　阻塞、非阻塞、多路IO复用;阻塞与非阻塞更关注的是单个进程的执行状态

js数字回文

维护世界和平的前端2021-12-22 15:32:23.0

我过去通过将其转换为字符串并迭代结果来解决这个问题;解决这个问题很有趣;您不能将数字转换为字符串来执行此操作;十位数字和最左边的数字对于输入的任何数字;这个问题的基础是我们想要比较两位数字

【webrtc】网络线程（network_thread_ ）的创建，SocketServer（physical_socket_server）的创建

等风来不如迎风去2021-12-22 15:14:10.0

peer_connection_factory 创建三大线程 pc\peer_connection_factory.cc 网络线程 network_thread_ 是peerconn三大线程之一;他们都是同时被创建的;network_thread_ 网络传输socket 工厂

深度学习图像处理demo汇总

点PY2021-12-22 14:38:32.0

文章目录 1.图像上色 2. 人物卡通化 3. 风格迁移 1.图像上色 code;//github.com/ahmedbesbes/cartoonify 3. 风格迁移 code;https;2. 人物卡通化 code;//github.com/richzhang/colorization 对老照片上色一直是人梦寐以求的效果

深度学习优化器论文集

点PY2021-12-22 11:06:40.0

Apollo对于Hessian的对角近似的时间和空间复杂度与自适应一阶优化方法一样;An Adaptive Parameter-wise Diagonal Quasi-Newton Method for Nonconvex Stochastic Optimization 2021 Apollo;一种针对非凸随机优化的拟牛顿方法;An Adaptive Parameter-wise Diagonal Quasi-Newton Method for Nonconvex Stochastic Optimization paper;https

华为手机备忘录怎么打开

zxm85132021-12-22 10:25:40.0

3、用查看器软件打开notepad.db文件;1、用手机的备份功能备份记事本数据;2、用解压缩软件如winrar提取出备份数据包中的notepad.db文件;华为手机的记事本不加内容导出功能确实是个败笔;导出（export）其中notes_tb表中的数据到一个CSV格式的文件中

从零实现深度学习框架——实现Tensor的反向传播

愤怒的可乐2021-12-22 09:27:36.0

本文通过代码实现加法和乘法的计算图来了解我们的Tensor自动反向传播计算梯度的模式;# grad Tensor;只需要在Tensor上调用backward()就能计算梯度;''' 实现 z = x * y ''';''' 实现 z = x + y

【组队学习】【32期】统计学习方法习题实战

老马的程序人生2021-12-21 23:20:54.0

李宏毅机器学习（含深度学习）一月其它课程组队学习的规划;先看书、做题、看习题解答;主要学习本书第1篇的监督学习内容;统计学习方法习题实战航路开辟者;那么我们就邀请该课程设计者开设该课程的组队学习

java批量多线程计算

春风化作秋雨2021-12-21 22:47:38.0

Integer data = s * num;private Integer num;Integer num) {;System.out.println("线程" + name + " task done;private Integer s

CountDownLatch的理解与使用

春风化作秋雨2021-12-21 22:13:32.0

然后在CountDownLatch上等待的线程就可以恢复执行接下来的任务;将CountDownLatch的计数器初始化为new CountDownLatch(n);每当一个任务线程执行完毕;2、多线程等待主线程实现多个线程开始执行任务的最大并行性;System.out.println("task-" + finalI + " Ready to work")

C语言每日一练——第69天：求最小公倍数

小辉_Super2021-12-21 17:06:22.0

b的最小公倍数记为[a;b]表示a和b的最小公倍数;int remainder = num1 % num2;int num1 = 0;int num2)

《繁凡的深度学习笔记》前言、目录大纲一文弄懂深度学习所有基础

繁凡さん2021-12-21 16:09:52.0

目录第 1 章深度学习综述（万字综述） 1.1 人工智能 1.1.1 机器学习 1.1.2 神经网络与深度学习 1.2 神经网络发展简史 1.2.1 浅层神经网络 1.2.2 深度学习 1.3 深度学习特点 1.4 深度学习最新进展 1.5 深度学习方法 1.6 深度神经网络 1.7 深度生成模型 1.8 训练与优化技术 1.9 深度学习框架 1.9.1 主流框架 1.9.2 TensorFlow 1.9.3 Pytorch 1.10 深度学习应用 1.11 参考资料第 2 章回归问题与神经元模型 2.1 线性回归 2.1.1 线性模型 2.2 神经元模型 2.2.1 神经元 2.2.2 优化方法 2.2.2.1 梯度下降算法 2.2.2.2 最小二乘法 2.2.3 神经元线性模型实战 2.3 再探回归

BloomFilter布隆过滤器

要争气2021-12-21 14:03:11.0

import com.tech.tech.redis.filter.service.BloomFilterService;import org.springframework.data.redis.cache.RedisCacheConfiguration;/**将key value 进行stringRedisSerializer序列化*/;String> redisTemplate = new RedisTemplate<String;* redis 布隆过滤器判断数据是否一定不存在或者可能存在

XEngine：深度学习模型推理优化

华为云开发者社区2021-12-21 10:15:05.0

1. 显存优化 1.1 显存分布模型推理需要占用一定量的显存空间（以GPU推理为例）;计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化;不可控制空间用户数据模型参数运行时空间 op计算的激活值 op计算需要的临时空间其中;指训练的深度学习模型的参数所占用的显存空间;3. 总结本文主要从显存优化和计算优化两个角度分析了一下模型推理常用的优化思路和技巧

vue watch 侦听对象内部属性的变化 deep

十月ooOO2021-12-21 09:28:16.0

从零实现深度学习框架——实现自己的Tensor对象

愤怒的可乐2021-12-21 09:17:21.0

def data(self) -> np.ndarray;return f"Tensor({ self.data};self._grad = Tensor(np.zeros_like(self.data;return self.data.dtype;return self.data.shape

武汉大学：拟对9名研究生作退学处理

人工智能博士2021-12-21 08:31:00.0

武汉大学研究生院发布关于拟对9名研究生作退学处理的公告;还有少量空位如何画出漂亮的深度学习模型图;拟退学处理的学生名单.pdf 研究生院 2021年12月14日 ---------♥--------- 声明;学生本人如对拟退学处理处理意见有异议;与2名超过学校规定期限未注册而又未履行暂缓注册手续的研究生作退学处理（名单见附件）

陈天奇高赞文章：新一代深度学习编译技术变革和展望

人工智能博士2021-12-21 08:31:00.0

深度学习编译和优化本身不是一个一个层级可以全部完成优化的问题;我们需要多层抽象本身基本是深度学习编译和优化领域大家达成的一种共识;机器学习优化专家的知识和自动优化做有机整合;解决相关问题需要各个层级抽象之间的联动;当前深度学习编译解决方案和瓶颈四类抽象当然深度学习编译加速生态已经从萌芽阶段到开始繁荣生长的阶段

hibernate 中 getCurrentSession 和 openSession区别

春风化作秋雨2021-12-20 23:08:05.0

1、getCurrentSession() 会绑定当前线程;openSession() 不会绑定当前线程;2、getCurrentSession() 事务由 Spring 控制的;openSession() 需开发者手动开启和提交事务;且不需要手动关闭

Java中List使用Comparator.comparing进行排序

Moshow郑锴2021-12-20 23:07:29.0

2.使用Comparator.comparing进行排序;那么我们就可以使用JAVA中针对List的Comparator.comparing进行排序;使用 Comparator.reversed 进行排序这是返回相反的排序规则;使用 Comparator.thenComparing 排序首先使用 name 排序;使用 Comparator.nullsFirst进行排序当集合中存在null元素时

手把手写深度学习(9)：十大GANs之conditional GANs

沉迷单车的追风少年2021-12-20 21:45:00.0

CGAN是首次允许生成具有特定条件或属性的图像;CGANs是如何做的;CGAN模型结构 Discriminator;conditional GANs在GAN的发展历史也具有划时代的意义;是非常了不起的

在Github上找到了一个完整的停车系统！

祈澈菇凉2021-12-20 20:25:36.0

回复面试缺AI项目;也是目前看过的最完整的停车场系统;防止非法数据录入用户手机查询停车记录详情可自主缴费(支持微信;回复下面关键字要AI学习完整路线;定位大型物联网大数据云平台系统该项目代码完全开源

关于 Activiti 与 Spring 整合初始化数据源

Dongguabai2021-12-20 19:30:40.0

会配置很多 DataSource;但是会是被 @Primary 标注的那个 DataSource;需要找一下项目（多数据源）中 Activiti 是从哪里获取数据源的;public SpringProcessEngineConfiguration springProcessEngineConfiguration(DataSource dataSource;由于项目是多数据源

读书笔记-深度学习推荐系统4-推荐与embedding

keep_forward2021-12-20 17:36:14.0

然把这些物品序列作为训练样本输入到word2vec中进行训练从而得到物品的embedding;1.3 embedding的使用和可视化词的向量表示可以方便的用在各种NLP的任务中;用户隐向量和物品隐向量其实就是用户embedding和物品embedding;1.1 embedding词表示解释如果用one-hot的方式表示词;再从节点v跳转到节点x的概率 π v x = α p q ( t

HttpClient使用不当，服务挂了，是时候系统学习一下了

程序新视界2021-12-20 09:32:19.0

引入依赖、创建HttpClient对象、创建请求实例、设置请求参数、发送请求、获取请求结果、释放连接;GET请求创建HttpGet对象;POST请求创建HttpPost对象;HttpClient对此提供了setConfig(RequestConfig config)方法来为请求配置超时时间等;HttpClient使用步骤使用HttpClient来发送请求、接收响应通常有以下步骤

从零实现深度学习框架——计算图运算补充

愤怒的可乐2021-12-19 22:48:09.0

本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架;要深入理解深度学习;我就不能理解;让大家切实掌握深度学习底层实现;该框架类似PyTorch能实现自动求导

MySQL数据库的核心MVCC详解

波波烤鸭2021-12-19 21:40:34.0

2.什么是当前读和快照读在学习 MVCC 多版本并发控制之前;快照读的实现是基于多版本并发控制; 多版本并发控制（MVCC）是一种用来解决读-写冲突的无锁并发控制;主要是将要被修改的数据的最新记录中的 DB_TRX_ID（即当前事务 ID ）取出来;说白了 Read View 就是事务进行快照读操作的时候生产的读视图 (Read View)

从零实现深度学习框架——常见运算的计算图

愤怒的可乐2021-12-19 15:46:54.0

有 ∂ L ∂ x = ∂ L ∂ y ∂ y ∂ x = ∂ L ∂ y W T \frac{\partial L}{\partial x}= \frac{\partial L}{\partial y} \frac{\partial y}{\partial x} = \frac{\partial L}{\partial y} W^T ∂x∂L=∂y∂L∂x∂y=∂y∂LWT x x x的形状是 1 × D 1 \times D 1×D;∂ z ∂ y = − x y 2 \frac{\partial z}{\partial x} = \frac{1}{y};有 ∂ y ∂ x = [ ∂ y 1 ∂ x 1 ∂ y 1 ∂ x 2 ⋯ ∂ y 1 ∂ x D ∂ y 2 ∂ x 1 ∂ y 2 ∂ x 2 ⋯ ∂ y 2 ∂ x D ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ∂ y H ∂ x 1 ∂ y H ∂ x 2 ⋯ ∂ y H ∂ x D ] \frac{\partial y}{\partial x}= \begin{bmatrix} \frac{\partial y_1}{\partia

从零实现深度学习框架【实现自己的PyTorch】

愤怒的可乐2021-12-19 15:38:18.0

本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架;JavaNLP 从零开始实现深度学习框架;要深入理解深度学习;该框架类似PyTorch能实现自动求导;我们会对其他的技术细节有深入的理解

【杂谈】关于数据和模型，初学者极容易忽视的两个问题！

言有三2021-12-19 12:12:25.0

那就是对数据使用方法的掌握与模型的理解;是数据的问题还是模型的问题;我们平台推出了《深度学习之数据使用》的课程;覆盖了深度学习中数据使用的各个方向;我们平台推出了《深度学习之模型分析》的课程

阅读和实现深度学习的论文初学者指南

deephub2021-12-19 11:11:00.0

所以如果知识阅读和实现论文可以跳过;您需要找到并阅读论文 [2] 以完全理解该方法;并且解决了以前论文中的重要的问题的同时不会重复其他研究人员之前所做的工作;如果你已经选择了一篇论文来阅读;但是如果编写改进改论文实现的方法的新论文

pnpm install (使用快速高效的pnpm代替原生npm)

Moshow郑锴2021-12-19 11:04:00.0

npm_config_foo=true pnpm install 用 --config.强制使用未知选项;因为 --foo 不是 pnpm install 的有效参数;pnpm install --foo 会执行失败;pnpm install --config.foo;那么pnpm是一个很好的选择

微软亚洲研究院推出时空预测开源工具FOST，应对各行业共性预测需求

微软技术栈2021-12-19 10:00:00.0

微软亚洲研究院的时空预测开源工具给各行业用户提供了一个简单易用的深度学习;微软亚洲研究院基于时空预测技术;微软亚洲研究院在深度时序神经网络的基础上通过对时序数据降维;物流行业每个站点的历史派件量是时序关系;例如在疫情数据预测中

Spring 注入方式

春风化作秋雨2021-12-18 23:20:07.0

} 3、注解方式注入-目前最常用 @Controller;public HelloController(AlphaService alphaService;private final BetaService betaService;private final AlphaService alphaService;private BetaService betaService

Spring 主要模块

春风化作秋雨2021-12-18 23:08:48.0

5、Spring Web mvc Spring 中的 mvc 封装包提供了 Web 应用的 Model-View-Controller（MVC）的实现;4、Spring Web 提供针对 Web 开发的集成特性;3、Spring context 构建于 core 封装包基础上的 context 封装包;利用 servlet listeners 进行 ioc 容器初始化和针对 Web 的 ApplicationContext;1、Spring core 框架最基础、最核心部分

Spring AOP 简述

春风化作秋雨2021-12-18 23:03:51.0

实现程序功能统一维护的一种技术;比如统一实现日志记录、全局异常捕获等;简言之

Spring IOC简述

春风化作秋雨2021-12-18 22:55:33.0

控制反转是指这种管控权不再由当前对象管理;Spring 负责控制对象的生命周期和对象间的依赖关系;控制是指当前对象对内部成员对象的管控权利;控制反转;是 Spring 的核心

Spring优势

春风化作秋雨2021-12-18 22:46:01.0

3、Spring 提供事务支持;Spring容器管理依赖对象;无需手动创建和管理依赖对象;事务操作更加简单方便;1、Spring 支持 IOC

深度学习100例 | 第29天-ResNet50模型：船型识别

K同学啊2021-12-18 20:46:58.0

plt.xlabel(class_names[labels[i]-1]);二、导入数据 1. 导入数据 import pathlib;文章目录一、设置GPU 二、导入数据 1. 导入数据 2. 检查数据 3. 配置数据集 4. 数据可视化三、构建模型四、编译五、训练模型六、评估模型 1. Accuracy与Loss图 2. 混淆矩阵 3. 各项指标评估一、设置GPU import tensorflow as tf;五、训练模型 from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint;plt.title('混淆矩阵'

股市投资必修课八---完成高复合收益的关键要素

FeelTouch2021-12-18 18:28:54.0

目录复利的重要性做到持续复利的难度分析如何做到持续的复利参考

深度学习论文: Evaluating You Only Hear Once on noisy audios in the VOICe Dataset及其PyTorch实现

mingo_敏2021-12-18 14:15:38.0

//github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述将YOHO推广应用到 VOICe Dataset 2 VOICe Dataset 三种声音类别;第二维对应VOICe数据集的3个类别的3个神经元;跳长为1.96s. 对于VOICe dataset;//github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码;Ce. 表示

深度学习论文: A YOLO-like Algorithm for Audio Segmentation and Sound Event Detection及其PyTorch实现

mingo_敏2021-12-18 14:03:52.0

每个输出的time step对应0.307s;第二和第三个神经元用来回归各自声音类别的开始和结束位置;第一个神经元二分类来检测是一个声音类别的存在与否;即检测声音的类别以及它的开始和结束点;然后检测每个片段的声音类别

d不变类中析构器

fqbqrr2021-12-18 09:54:35.0

~this() immutable { //表示`不变`对象的析构器;析构器不应访问对象成员. struct S {;auto a = immutable(S)(0);auto b = immutable(S)();immutable a = S()

Windows 深度学习配置详解（CUDA、Pytorch、Tensorflow等）

X_Cosmic2021-12-18 00:52:55.0

推荐VS2017、2019 2、安装CUDA 各版本cuda下载地址;建议使用anaconda 5a、安装Pytorch 5b、安装Tensorflow 深度学习配置详解;各版本cuda下载地址;这个链接是选择cuda时的参考 https;//mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ （阿里云） pip install tensorflow-gpu=1.14.1 -i https

雪花算法的原理和实现Java

要争气2021-12-17 15:52:18.0

生成一个64bit的id;5 个 bit 代表机器 id;但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id;然后接着 5 个 bit 设置上这个机房 id;用 10 bit 作为工作机器 id

#力扣LeetCode2103. 环和杆 @FDDLC

凡我出品，皆属精品2021-12-17 14:32:47.0

for(int i=a.length-1;for(int i=rgb.length-1;int ans=0;i>=0;i--)if(rgb[i][0]&&rgb[i][1]&&rgb[i][2])ans++

Tensorflow Lite模型部署实战教程--深度学习开发环境搭建

MuggleZero2021-12-17 11:23:41.0

目录 1.下载BSP 1.1Ubuntu环境准备 1.2 repo环境准备 1.3 Yocto环境设置 2.编译BSP 2.1.设置板级信息 2.2添加ML的BSP支持 2.3编译系统镜像 2.4烧写image 2.5编译交叉编译工具链和SDK 2.6激活SDK和交叉编译环境 Tensorflow Lite模型部署实战教程是一系列嵌入式Linux平台上的模型部署教程;$ chmod a+x ~/bin/repo 1.3 Yocto环境设置配置git环境 $ git config --global user.name "Your Name";i.MX Yocto项目BSP发布目录包含一个sources目录;下面的例子显示了如何下载i.MX Yocto项目社区BSP配方层;pylint3 xterm rsync curl 1.2 repo环境准备下载repo工具 $ mkdir ~/bin (this step may not be needed if the bin folder already exists)

MySQL的缓冲池[Buffer Pool]你知道多少？

波波烤鸭2021-12-17 10:07:45.0

代表LRU链表中曾经从old区域移动到young区域头部的节点数量;一个节点每次只有从冷数据区域移动到热数据区域头部时才会将Pages made young的值加1;会不断的有数据被从磁盘中缓存到 buffer pool 里;是不会进行移动的 8.刷新数据到磁盘会有线程定期的从 flush 链表中;会将链表尾部的缓存中刷新会磁盘

Mask R-CNN解读

AI 菌2021-12-16 21:08:15.0

二、Mask R-CNN 2.1 Faster R-CNN Faster R-CNN由两个阶段组成;Mask R-CNN 也为每个 RoI 输出一个二进制掩码;2.4 RoIAlign RoIPool 是从每个 RoI 中提取小特征图(例如7×7)的标准操作;这些量化引入了RoI和提取的特征之间的偏差;我们避免对 RoI 边界进行量化(即

解决ret = umr_sum(arr, axis, dtype, out, keepdims)RuntimeError: The size of tensor a (400) must match

沉迷单车的追风少年2021-12-16 20:44:16.0

File "test_wq.py";in mean;File "/root/anaconda3/envs/dpm-pc-gen/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/_methods.py";line 160;avg = np.mean(presicion_array)

实战 | OpenCV图片去水印实例(附源码)

Color Space2021-12-16 19:00:38.0

色调和饱和度信息在字母遮罩内绘制;强度信息在边缘遮罩内绘制;字母外未触及的区域字母周围的黑线颜色和对比度降低的字母内部区域初步来看图片中字母(水印)和背景之间对比度较低;上述源码请在公众号【OpenCV与AI深度学习】中;view=flipcard 翻译整理丨OpenCV与AI深度学习导读本文主要给大家分享一个使用OpenCV去除图像水印的实例

Redis过期key是怎么清理的

要争气2021-12-16 18:14:43.0

volatile-lru 从设置了过期时间的结果集中挑选上次使用时间距离现在最久的key开始删除 volatile-ttl 从设置了过期时间的结果集中挑选可存活时间最短的key开始删除(也就是从哪些快要过期的key中先删除) volatile-lfu 从过期时间的结果集中选择使用频率最低的key开始删除（这是Redis 4.0版本后新增的策略）;volatile-random 从设置了过期时间的结果集中随机挑选key删除;过期删除策略删除到达过期时间的 key;一旦达到过期时间都会删除;进行淘汰这种就是从设置了expires过期时间的结果集中选出一部分key淘汰

飞桨企业版发布智能边缘控制台，5分钟零代码自动化模型部署

百度大脑2021-12-16 14:36:32.0

此次模型部署的全新升级基于飞桨推理部署工具链;忻舟带来了飞桨企业版模型部署升级和飞桨EsayDL桌面版的全新发布;涉及深度学习开发、训练、文本任务极致优化、硬件高效适配、低门槛推理部署等多方面创新性技术;飞桨模型库、企业版全新升级除了飞桨深度学习框架技术的领先发布;飞桨企业版也在着力提升模型部署能力

【深度学习】逆卷积（Deconvolution）概述

IdealCV2021-12-16 09:59:59.0

所以往往需要通过upsampling的方法来还原到原始图片尺寸;逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算;由于需要做原始图片尺寸空间的预测;逆卷积（Deconvolution）就充当了一个upsampling的角色;相比逆卷积(Deconvolution)

基于深度学习的番茄叶片分割算法在手机上的应用（GDL+复杂背景只分割叶片有意义？）

@@南风2021-12-16 08:07:30.0

分割网络的目标是去除这些背景特征;特别是在依赖于受控照明和均匀背景条件下捕获的实验室图像的研究中;我们提出了完全卷积神经网络来执行自动背景减除的叶子图像在移动应用程序;2、研究介绍利用图像处理技术进行作物叶片病害识别是目前的研究热点;1、研究内容利用图像处理技术进行叶片病害识别是当前的研究热点

从零实现深度学习框架——自动求导神器计算图

愤怒的可乐2021-12-15 23:17:31.0

所以 ∂ e / ∂ b = 1 ∗ 2 + 1 ∗ 3 = 5 \partial e/ \partial b = 1*2 + 1 *3=5 ∂e/∂b=1∗2+1∗3=5 反向模式如果要同时计算 e e e对 a a a和 b b b的偏导数;根据 e = c ∗ d c = a + b d = b + 1 e = c * d \quad c = a+ b \quad d = b+ 1 e=c∗dc=a+bd=b+1以及求导公式不难得到上面的结果;我们要计算 e = ( a + b ) ∗ ( b + 1 ) e = (a+b) * (b+1) e=(a+b)∗(b+1)中 ∂ e / ∂ b \partial e/ \partial b ∂e/∂b;假设我们要计算 e = ( a + b ) ∗ ( b + 1 ) e = (a+b) * (b+1) e=(a+b)∗(b+1);因此有 ∂ e ∂ b = ∂ e ∂ c ⋅ ∂ c ∂ b + ∂ e ∂ d ⋅ ∂ d ∂ b \frac{\partial e}{\partial b} = \frac{\partial

【问题解答】在TypeScript中keyof怎么理解

Oliver尹2021-12-15 20:28:12.0

key是否是存在object的类型中;难点就在返回值类型这一句中 key is keyof typeof object;key is keyof typeof object {;key is keyof typeof object {;我们实际上希望的是输入的key一定是User上存在的

dfs 求二叉树节点最大深度/创建一颗二叉树

ccluqh2021-12-15 19:11:28.0

return root;root = TreeNode(array[i]);if array[i] is None;dfs(root;dfs(m_root.right

Web 上运行深度学习框架模型 - MegEngine.js

旷视2021-12-15 17:38:12.0

在C++创建实际管理数据的Tensor（也是MegEngine中使用的Tensor）;实现 MegEngine.js 的过程中遇到了什么问题;我无法使用 MegEngine 中高度优化的算子;用户可以使用 MegEngine.js 直接运行从 MegEngine 导出的静态图模型;MegEngine 中并没有针对 Web 平台进行的优化

使用Spring @DependsOn控制bean加载顺序

Dongguabai2021-12-15 17:20:13.0

} EventPublisherBean.java 事件发布类;有很多场景需要bean B应该被先于bean A被初始化;} EventListenerBean.java 事件监听者;public class EventListenerBean {;public class EventManager {

凝聚406万开发者，飞桨十大发布提速产业智能化

百度大脑2021-12-15 11:27:31.0

2.0共创计划、飞桨开源框架v2.2 体系化新增科学计算API、端到端自适应大规模分布式训练技术、文本任务全流程加速、多层次低成本的硬件适配方案、产业级开源模型库模型超过400个、企业版升级自动高效的模型部署功能;飞桨产业级深度学习开源开放平台是典型的AI大生产平台;帮助更多师生学习AI技术和应用……飞桨的持续创新;百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰公布飞桨最新成绩单;飞桨产业级模型库新增百度最新发布的知识增强文心大模型

综述：三维点云深度学习技术

3Ｄ视觉工坊2021-12-15 07:00:00.0

典型的二维图像深度学习方法由于其固有的数据不规则性而不能直接应用于三维点云;这些数据集进一步推动了三维点云深度学习的研究;图1显示了一个现有的点云学习方法;重点分析了用于三维点云处理的深度学习方法;三维点云深度学习方法的分类 3D SHAPE CLASSIFICATION Public Datasets ModelNet (CVPR'15) ModelNet10 ModelNet40 PartNet (CVPR'19) ScanObjectNN (ICCV'19) 此任务的方法通常是先学习每个点的嵌入

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