详细介绍了 VGGNet 的网络结构，今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络，并用VGGNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
通过上述计算过程我们发现，在前馈神经网络中，信息的传递是单向的， 这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力。在生物神经网络中， 神经元之间的连接关系要复杂得多。前馈神经网络可以看作一个复杂的函数， 每次输入都是独立的， 即网络的输出只依赖于当前的输入。
oct函数也是python内置函数，主要将一个整数转为八进制，与 ord函数 / chr函数 有点类似；
详细介绍了 AlexNet 的网络结构，今天我们将使用 PyTorch 来复现AlexNet网络，并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
根据配图可以看出，吴恩达从2月7日确诊后，共进行了3次新冠检测。在短短7天内，新冠结果由阳性转为阴性。
我们在使用python处理中文字符串时总会遇到一些问题，特别是一些老项目需要用到python2，中文显示乱码，文件读写异常等问题时常发生。
范数把一个向量映射为一个非负值的函数，我们可以将一个向量x，经范数后表示点距离原点的距离，那么L^p范数定义如下：
在下面这些事情中付出你的时间和精力，然后期待着好的结果吧。 0. 关注你的健康 毫无疑问，软件开发是一项最需要久坐的工作之一，每天在电脑前要坐 8 到 16 个小时，中间几乎没有休息，这就很容易长肉。而肥胖很很可能会引起其它的疾病，心脏病就是其中一种严重的疾病。当然，你可以通过一些锻炼避免它，比如花点儿钱去办一张健身卡。(别等到失去时候,难那时,你会后悔莫及) 长时间不符合人体工程学的打字姿势，会造成软件开发人员重复性的肌肉损伤，比如腕管综合征。你应该每隔几个小时的打字后就活动伸展一下手腕，防止这样的损伤，
英文原文：Things a Software Developer Must Invest In 在下面这些事情中付出你的时间和精力，然后期待着好的结果吧。 0. 关注你的健康 毫无疑问，软件开发是一项最需要久坐的工作之一，每天在电脑前要坐 8 到 16 个小时，中间几乎没有休息，这就很容易长肉。而肥胖很很可能会引起其它的疾病，心脏病就是其中一种严重的疾病。当然，你可以通过一些锻炼避免它，比如花点儿钱去办一张健身卡。 长时间不符合人体工程学的打字姿势，会造成软件开发人员重复性的肌肉损伤，比如腕管综合征
存储系统从其与生俱来的使命来说，就难以摆脱复杂系统的魔咒。无论是从单机时代的文件系统，还是后来C/S或B/S结构下数据库这样的存储中间件兴起，还是如今炙手可热的云存储服务来说，存储都很复杂，而且是越来越复杂。 存储为什么会复杂，要从什么是存储谈起。存储这个词非常平凡，存储 + 计算（操作）就构成了一个朴素的计算机模型。简单来说，存储就是负责维持计算系统的状态的单元。从维持状态的角度，我们会有最朴素的可靠性要求。比如单机时代的文件系统，机器断电、程序故障、系统重启等常规的异常，文件系统必须可以正确
英特尔坐不住了。 现在人工智能领域可谓热火朝天，许多巨头都加入了战场，积极进行着未来的布局。 巨头竞相押宝人工智能，下一个十年该看谁？ 很难确切地说人工智能（AI）究竟会沿着哪条路继续往下走，但是随着像Google、Facebook以及谷歌大举进军该领域，还有霍金（Stephen Hawking）与Elon Musk一直在呼吁对AI研究进行规范与监控，有关它的话题绝必将持续激烈地争论下去。 甚至连壳牌（Shell）这样的传统石油公司也开始使用人工智能客服进行服务了。这其中的市场，想想都觉得很大吧。 可英特尔
最后把石子全部取完者为胜者，假设双方都采取最好的策略，给定初始数量，你是否有必胜的把握？
分析：该题考的是 斐波那契数列 相关知识：f(n) = f(n - 1) + f(n - 2) （n > 0，f(1) = 1，f(2) = 2），递归求某个斐波那契数值，累计创建了多少层栈帧，具体可以看下图
SQL是IT行业很多岗位都要求具备的一项能力，对于数据岗位而言更是如此，甚至说扎实的SQL基础也往往是入职这些岗位的必备技能。而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。
过去十年间，仅靠简单的神经网络计算，以及大规模的训练数据支持，自然语言处理领域取得了相当大的突破，由此训练得到的预训练语言模型，如BERT、GPT-3等模型都提供了强大的通用语言理解、生成和推理能力。
解决思路还是一行一行地查找。但是使用3个2进制数来存储列、左对角线、右对角线上不能下棋的位置。
其中，快速灰度化是首步，它使用像素加权法（如YUV转换）将彩色图像转化为黑白，目的是减少数据维度，加速后续处理。
都说看一个人漂不漂亮，要看她的脸，而看一个人的脸，最重要的是看她的眼睛。一篇软文好看不好看，首先我们看的就是标题，标题有没有吸引力，能不能 抓住读者的眼球至关重要，特别是网络上的软文，没有吸引力的标题就没有点击率。所以从软文写作来看，软文标题怎么写是最重要的一个环节。
本人基本情况：211本硕，本科电子信息工程，硕士通信与信息系统，典型的非科班，无论文，两段实习经历（均为算法岗，非大厂，一段CV，一段NLP）。
自从八月份有了换主题的想法，就一直萦绕在心头，断断续续翻看了很多主题，终于找到一个自己满意的——Relive-Pro，主题样式很多，还在摸索阶段，哪里有不合适的地方，劳烦各位看官指出一下。
图像重构是计算机视觉领域里一种经典的图像处理技术，而自编码器算法便是实现该技术的核心算法之一。在了解了自编码器的基本原理之后，本节就通过实例讲解如何利用Tensorflow2.X来一步步地搭建出一个自编码器并将其应用于MNIST手写图像数据的重构当中。
一个普遍的误解是，量子计算机尚未准备好进行市场应用，并且该技术还需要很多年才能使用。在本文中，我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理， 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件：IBM研发的QISKit ，以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。在后续文章中，我们将讨论一些应用到机器学习中的程序，这些应用程序可供有好奇心的人使用。
当前，人们普遍认为量子计算机尚未做好实际应用的准备，且实现实用化仍需时日。本文将首先介绍量子计算机编程的一些基本原理，并解开误解。然后介绍一些免费的开源软件，如IBM的QISKit以及量子机器学习软件PennyLane。本文还将解释如何在IBM云的量子计算机上运行程序。在后续文章中，还将会讨论机器学习中的一些应用程序，这些应用程序可供任何人或感兴趣的人使用。
在python中，可以利用关键词“int”实现其他数据类型强制转化为整形数据。不过需要注意，在python2中，有长整型，但是在python3中，无论数字多长，都是整形。
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了，提到学习自然就少不了拿项目练手，可是一般的项目根本提不起兴趣嘛，这10个项目可是非常有趣的，不信你看看。
我们在一些相机APP的功能里会看到有把照片转换为素描效果的，看起来就很高大上的感觉，今天我们也用OpenCV实现一下这个效果。
TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架，利用TensorFlow，你可以很快的构建深度学习模型，目前在工业界应用非常广泛，截止到目前最新版本是tf.1.11。
目前域名比较年轻的网站在做搜索引擎排行上是比较困难的，因为你新做的文章，很容易被权重高的网站转载并且排名超过你，因此，笔者认为小网站可以先做个标题党，吸引用户点击。
上周，教育部召开新闻发布会称，2020届高校毕业生874万人，同比增加40万人，毕业生人数再创历史新高。
作者丨郭聪 邱宇贤 冷静文 高孝天 张宸 刘云新 杨凡 朱禺皓 过敏意 神经网络模型量化是提高神经网络计算效率的一个有效方法，它通过将模型参数转换成内存开销更小的低精度数据格式来减少计算与内存开销。经典的神经网络量化方法通常需要经过一个精调的训练过程，以保证量化后的模型精度。然而，出于数据和隐私安全的考虑，许多应用场景无法获得精调所需训练数据，因此无数据（data-free）场景下的量化算法成为当下研究热点之一。现有的无数据量化方案通常需要生成伪数据，然后利用伪数据进行训练后量化（Post-train
从事嵌入式研发行业十年，认为学习就是要不断的吸纳知识，在研发过程中，经常会遇到一些问题，这种发现问题并解决问题的过程就是进步。
总第498篇 2022年 第015篇 Twins 是美团和阿德莱德大学合作提出的视觉注意力模型，相关论文已被 NeurIPS 2021 会议接收。本文主要讲述 Twins 解决的难点、设计和实现思路，以及在美团场景的探索落地，希望能对从事视觉算法研发的同学有所帮助和启发。 导读 背景 视觉注意力模型设计的难点 Twins 模型设计 Twins-PCPVT Twins-SVT 实验 ImageNet-1k 分类 ADE20K 分割 COCO 目标检测（Retina 框架） COCO 目标检测（Mask-RC
在日常开发过程中，为了保证程序的安全性以及通信的安全，我们必不可少的就会使用一下加密方式，如在调用接口的时候使用非对称对数据进行加密，对程序中重要的字符串进行加密，防止反编译查看等，今天我们就来看一下各种的加密方式，
New OutputStreamWriter（new FileOutputStream（File file））;
看题目，相信大家都知道本文要介绍的便是经典的Youtube的深度学习推荐系统论文《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》，如果你之前已经读过该文章，那我们一起来回顾讨论一下；如果你没有读过这个文章，希望本文能够起到导读的作用，能够帮助你更好的理解文章！
字符流和字节流的使用非常相似，但是实际上字节流的操作不会经过缓冲区（内存）而是直接操作文本本身的，而字符流的操作会先经过缓冲区（内存）然后通过缓冲区再操作文件
python 使用者必备一个游标卡尺是一个经典的梗，因为 python 是通过缩进来区分代码块的（而不是{}或者是其他符号），而不是像其他程序语言，缩进仅仅为了可读性。 这就造成究竟选择通过 tab 缩进还是空格缩进成为了不可调和的矛盾，因为混用两种方法的结果是灾难性的，那么，通过什么办法可以缓解这两者的争议呢？现在最为常用的办法，也是各大 IDE 纷纷采用的方式是将 tab 自动转为若干个空格。 vim 作为这个世界上最为著名的文本编辑器，也提供了这个基本的功能，那么我们如何设置才能开启 tab 与空格的自动替换呢？本文就来详细讲解一下。
有不少同学学习 Python 的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。
用友网络股份有限公司董事长兼CEO、全国工商联副主席王文京在2016年中国互联网大会上发表了演讲。他讲到，所有的企业都将会是互联网企业，这句话不再是天方夜谭。但企业互联网化的推进，最后要落在企业增长、
刚入门深度学习与自然语言处理（NLP）时，在学习了 Goldberg 特别棒的入门书 NN4NLP，斯坦福 cs224n 等等后，也无限次起念头，写个系列吧，但都不了了之了。
在家办公已有两周，家里幽静，适合悟道，想想入行三年多，每天在每天都在疲于技术的追求，去学习各种框架，库，却不知，他们都是脱胎于JavaScript，虽然感觉自己每天都在学习，但最终发现却只是工作中的实践和平时零散的学习，虽觉得自己都什么都知道点皮毛。却终不得章法，于是在去年的面试试炼中所有问题暴露无遗。
1：AS站为CPU414-5H冗余CPU，带4个IM135-2的分站，各种RTD模块，模拟量输入输出模块，数字量输入输出模块，以及10个CP341模块。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用AI处理二维图像，离不开卷积神经网络（CNN）这个地基。 不过，面对三维模型，CNN就没有那么得劲了。 主要原因是，3D模型通常采用网格数据表示，类似于这样： 这些三角形包含了点、边、面三种不同的元素，缺乏规则的结构和层次化表示，这就让一向方方正正的CNN犯了难。 △CNN原理图，图源：维基百科 那么像VGG、ResNet这样成熟好用的CNN骨干网络，就不能用来做三维模型的深度学习了吗？ 并不是。 最近，清华大学计图（Jittor）团队，
HDF（Hierarchical Data Format）由NCSA（National Center for Supercomputing Applications）设计提出，官方对其定义是：HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
在月活用户近9亿的社交平台上做小游戏，是胆战心惊了点，毕竟游戏脱离控制、变身国民爆款可能是分分钟的事。
简介 INTRODUCTION结合ascii码、常用控件、随机数来练习for循环思想
提起李宏毅老师，熟悉强化学习的读者朋友一定不会陌生。很多人选择的强化学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。
携程一直注重用户的服务效率与服务体验，在售前、售中、售后全过程中给用户提供高效的客服支持。
算法使用方法在每个算法中给出了3大类型，主算法程序，调用程序，输入数据，调用方法如下： 将需要数据的测试数据转化成与给定的输入格式相同，然后以Client类的测试程序调用方式进行使用。也可以自行修改算法程序，来适用于自己的使用场景。 18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。 目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
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