Microsoft Edge 使用心得与深度探索
微软推出的一款基于 Chromium 开源项目的网页浏览器，它继承了 Chrome 的许多特性，并添加了一些独特的功能，比如垂直标签页、集锦、沉浸式阅读器等。 Microsoft Edge 使用心得与深度探索 一、Microsoft Edge 简介 Microsoft Edge 是微软继 Internet Explorer 之后推出的新一代网页浏览器，它不仅在性能上有了显著提升，而且在安全性、兼容性和...
【深度学习基础（1）】什么是深度学习，深度学习与机器学习的区别、深度学习基本原理，深度学习的进展和未来
文章目录 一. 深度学习概念二. 深度学习与机器学习的区别三. 理解深度学习的工作原理1. 每层的转换进行权重参数化2. 怎么衡量神经网络的质量3. 怎么减小损失值 四. 深度学习已取得的进展五. 人工智能的未来 - 不要太过焦虑跟不上 一. 深度学习概念 先放一张图来理解下人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的关系。 深度学习是机器学习的一个分支领域：它从数据中学习表示，强调从连续的层中...
【PyTorch与深度学习】4、PyTorch的Dataset与DataLoader详细使用教程
课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. Dataset与DataLoader Dataset类是处理单个训练样本的，也就是它是实现如何从磁盘中读取训练数据集，包括它的标签，还会做一些数据预处理，最后变成x和y的训练对象。（构建数据集） DataLoader：我们通过Dataset...
计算机毕业设计hadoop+spark+hive美食推荐系统 知识图谱美团餐厅推荐系统 美团推荐系统 美食价格预测 美团爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏 机器学习 深度学习 人工智能 大数据毕业设计
毕业论文（设计）开题报告 核心算法代码分享如下： 在yarn-site.xml中加入如下配置：<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> ...
架构师技能：技术深度硬实力透过问题看本质--深入分析nginx偶尔502错误根因
module模块时忘记修改补丁文件版本（先安装了1.5.12+，后面发现错了又安装1.12.1+），导致在在make时报错. 关于nginx健康检查机制：Nginx健康检查机制-CSDN博客 五、技术深度硬实力：透过问题看本质，解决问题和绕开问题。 透过问题看本质则是由虚到实，往深层次地挖掘： 大部分人看到这个502，就表面的认为偶尔服务异常不用关注。但问题的本质原因是什么？没深层次去挖掘。 在实践中...
深度解读《深度探索C++对象模型》之C++对象的构造过程（三）
目录 全局对象的构造和析构 局部静态对象的构造和析构 前两篇请通过这里阅读： 深度解读《深度探索C++对象模型》之C++对象的构造过程（一） 深度解读《深度探索C++对象模型》之C++对象的构造过程（二） 全局对象的构造和析构 C++对象对待全局变量和C语言有点不同，C语言会区分有初始化的变量和未初始化的变量，有初始化的放在数据段中，未初始化的变量则存放在BSS段中，C++则不...
【深度学习实战（25）】搭建训练框架之ModelEMA
一、什么是ModelEMA： 在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 二、如何实现ModelEMA 创建EMA eval mode，去并行化 self.ema...
GEE数据集——1763 年至 2023 年美国地下水井数据库（USGWD）包括水井用途、位置、深度和容量
我们创建了一个从各州和联邦机构收集的地下水井记录综合数据库，我们称之为美国地下水井数据库（USGWD）。USGWD 以表格和矢量点两种形式呈现，包含 1420 多万条水井记录，其中包括水井用途、位置、深度和容量等属性，这些水井的建造时间可追溯到 1763 年至 2023 年。为确保数据的准确性，我们采用了严格的交叉验证步骤。USGWD 是一个宝贵的工具，可帮助我们更好地了解美国各地区和各部门如何获取和...
深度学习基础——Seq2Seq框架在编码-解码过程中的信息丢失问题及解决方法
深度学习基础——Seq2Seq框架在编码-解码过程中的信息丢失问题及解决方法 在自然语言处理领域，Seq2Seq模型是一种常用的序列到序列模型，用于处理序列数据，例如机器翻译、文本摘要等任务。Seq2Seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器负责将输入序列转换为固定长度的向量表示，解码器则根据该向量表示生成输出序列。 然而，在Seq2Seq模型中存在一个常见的问题，即...
深度学习基础：循环神经网络中的长期依赖问题
循环神经网络中的长期依赖问题 在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种经典的模型，用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等任务。然而，传统的RNN存在着一个长期依赖问题，即在处理长序列时，模型往往难以捕捉到序列中远距离的依赖关系，导致性能下降。在本文中，我们将介绍长期依赖问题的概念、常见的解决方法以及用Python实现示例代码并进行可视化展示。 1. 概述 在循环神经网络中，信息的传递是通...