一、使用Pytorch实现深度学习的主要流程使用Pytorch进行深度学习的实现流程主要包含如下几个部分： 1、预处理、后处理并确认网络的输入和输出 2、创建Dataset 3、创建DataLoader 4、创建网络模型 5、定义正向传播函数（forward） 6、定义损失函数 7、设置最优化算法 8、进行训练和验证 9、达到标准保存模型 10、加载模型使用测试数据进行测试 在使用Pytorch实
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2023-08-20 13:42:45
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PCI Express是一种总线接口，是计算机主板上最大尺寸的接口，计算机上的网卡、声卡、以及独立显卡，视频采集卡都是采用的这种接口。是一种高带宽串行互联标准，代替了基于总线的通信架构。 主要用于需要直接与CPU通信的设备使用，目的是为平台输出更加强力的图形能力，弥补核显的不足。根据总线位宽不同而有所差异，包括X1、X4、X8以及X16(X2模式将用于内部接口而非插槽模式)。PCI Ex
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2023-12-18 15:19:40
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1，PCIe的配置空间PCIe每个Function都存在4K的配置空间，4K空间中前256 Byte（0x00 ~ 0xff）是与PCI 兼容的寄存器。256 Byte的前64 Byte（0x00 ~ 0x3f）就是PCI Header，可以分为Type0 和Type1 两种类型。对于RC的port和 SW的port，PCI Header都是Type1。对于EP，PCI Header是Type0。
导读老程今天找到了一块存在我工作间里面很久很久的主板了，现在看着主板接口还挺多，能装一台电脑出来，于是乎老程想着装一台电脑出来玩玩。下面给大家看看主板。 CPUcpu选择是速龙的X245cpu，基本上能满足轻办公的需求了，然后这块板子是二代内存插槽，昨天老程收了一台电脑是二代的，现在这个内存能用上了，再去找三根内存条，然后插满凑8G办公，速度绝对刚刚的。CPU价格5元，散热白嫖。
语言翻译：一句话翻译后选择概率最高的每个词与前面所有的都有关，会造成Ngram=1跟前面的一个有关，Ng
原创
2022-08-18 17:46:03
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什么是神经网络 假如我们要建立房价的预测模型，我们已知模型输入面积 x 及输出价格 y ，来预测房价：y = f(x)，我们用一条直线来拟合图中这些离散点（建立房价与面积的线性模型）。 这个简单的模型（蓝色折线）就是一个最简单的神经网络。 该神经网络的输入 x 是房屋面积，输出 y 是房价，中间包含
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2018-08-11 18:00:00
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请先参考Ubuntu -- 安装完系统要做的事情 -- 1Ubuntu -- 安装完系统要做的事情 -- 2Ub
原创
2022-09-19 10:26:45
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1.什么是深度学习 1.1人工智能、机器学习与深度学习 1.1.1人工智能 人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化 符号主义人工智能（1950s~1980s），专家系统（1980s） 1.1.2机器学习 查尔斯 • 巴贝奇发明分析机（1930/40s） 阿兰 • 图灵在1950 年发表具有里 ...
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2021-07-18 14:10:00
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原创
2022-09-19 10:12:15
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第一周 1.什么是深度学习 深度学习指的是训练神经网络 神经网络是啥? 比如做一个房价预测，输入一个房子的面积x，通过一个神经元（neuron），输出一个房价y 大点的神经网络就是把这些神经元组合起来 修正线性单元，即ReLU（Rectified linear unit），修正是指取不小于0的值 监 ...
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2021-07-27 09:29:00
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01深度学习与人工智能简介什么是人工智能？观察周围的世界，把看到的事物加以理解，最后通过理解进行一系列的决策。感知+理解+决策。学习的能力，是智能的本质！大数据时代大数据时代造就了人工智能的高速发展深度学习上世纪九十年代就已经存在。2012年Alex-net在ImageNet图像分类比赛中一炮打响。2016年阿尔法狗战胜李世石说明人工智能时代来临。百度绘制传统AI算法与深度学...
原创
2021-08-10 09:57:09
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01深度学习与人工智能简介
什么是人工智能？观察周围的世界，把看到的事物加以理解，最后通过理解进行一系列的决策。感知+理解+决策。
学习的能力，是智能的本质！
大数据时代大数据时代造就了人工智能的高速发展
深度学习上世纪九十年代就已经存在。 2012年Alex-net在ImageNet图像分类比赛中一炮打响。 2016年阿尔法狗战胜李世石说明人工智能时代来临。百度绘制传统AI算法与深度学
原创
2022-03-23 17:43:57
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RNN的符号表示，序列样本，序列内部表示，生成y表示，Tx表示输入长度，Ty表示输出长度。 用到的one-hot编码 RNN的动机来源：1、原始的神经网络，输入输出都是一个固定长度，但是序列是不定长度的，所以有了水平的时间方向的RNN 2、原始的神经网络没有体现出句子中位置的关系 如下图，左边是简单 ...
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2021-10-09 22:49:00
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针对深度学习基础部分，有必要恶补一些吴恩达的深度学习课程，其实晚上有很多总结和笔记，本系列文章是针对黄海广大佬整理的《深度学习课程笔记(V5.47)》的总结和自己的理解，以便加深印象和复习。1 第一周 深度学习引言1.1 深度学习为什么会兴起数据规模数据规模越来越大，远超过传统机器学习算法的学习能力。计算
原创
2023-05-17 15:46:19
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具体网络配置如链接：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_googlenet/train_val.prototxt 保证计算资源不变（cpu/memory）的基础上
原创
2021-08-02 10:54:53
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开篇粘贴导师的几句话： 最近准备趁着几位开题，把神经网络，深度学习方面的内容系统的挖挖。 要学习深度学习，多少要了解一下神经网络，神经网络的典型就是BP，而BP本身是很简单的。 我们前面就从这几个资料（关于资料，我会在接下来的内容中一一展开）开始吧。 一、perception感知器算法 先说一下感知
原创
2021-05-24 15:32:12
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# 深度学习
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人类大脑的结构和功能，通过神经网络来实现对数据的学习和分析。
## 深度学习的基本原理
深度学习是一种由多层神经网络组成的机器学习算法。每一层神经网络都包含多个神经元，每个神经元接收上一层神经元的输出，并产生一个新的输出，从而实现数据的特征提取和分类。
深度学习的核心原理是通过大量的数据训练神经网络，不断调整网络中的权重和偏置，使网
# 深度学习F1的实现流程
## 步骤概述
为了实现深度学习F1，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 准备数据集 |
| 步骤三 | 构建深度学习模型 |
| 步骤四 | 编译模型 |
| 步骤五 | 训练模型 |
| 步骤六 | 评估模型性能 |
| 步骤七 | 调整模型参数 |
| 步骤
原创
2023-07-22 14:46:26
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# F1深度学习
深度学习是一种机器学习的方法，通过构建和训练多层神经网络，从大量数据中学习到复杂的特征表示。在计算机视觉领域，深度学习已经在图像识别、目标检测和语义分割等任务上取得了显著的进展。F1赛车比赛是一项高速、高技术含量的竞技项目，这篇文章将介绍如何应用深度学习技术来改进F1赛车的性能。
## 深度学习在F1赛车中的应用
F1赛车是一种高速运动，需要驾驶员快速做出决策并控制车辆。在
原创
2023-09-09 05:42:16
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