前言本次安装并非全部按照《动手学深度学习》书中教程所安装，也没有完全依照讨论区最新更新的那个教程做，因为本机之前就安装了anaconda这款应用，里面也有不少东西，不太想卸载掉重新安装miniconda，又是小白一个，只能按照教程慢慢摸索并实时出问题自己查询解决，也不知道自己这样配置对不对，后续有问题再更新，我好难啊，哭唧唧1.换源打开anaconda prompt这个终端，然后分别执行如下四个命
深度学习是机器学习（人工智能机制）的一个特定子集。它的编程框架看起来非常复杂，但其实思路很好理解，无非就是“以人脑为模型实现计算机系统智能化。”在过去的十几年里，研发人员进行了很多努力，研发出了模仿人类大脑工作方式的算法，由此也催生出了很多有价值的分析工具。神经网络及其使用方式深度学习的名称来源于它分析“非结构化”数据（或者其他未被标记过的数据）的方式。它需要仔细分析数据是什么，...
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2018-12-07 08:48:43
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一文读懂机器学习、深度学习
## 引言
机器学习和深度学习是当今计算机科学中炙手可热的领域，它们在各种应用中取得了巨大的成功。然而，对于初学者来说，理解机器学习和深度学习的概念以及它们的区别可能并不容易。本文将通过简单的解释和代码示例，帮助读者快速了解机器学习和深度学习的基本概念和应用。
## 机器学习
机器学习是一种通过计算机算法从数据中学习模式并进行预测或决策的方法。它的核心思想是从已
原创
2023-09-11 12:51:55
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作者丨Vardan Agarwal、ronghuaiyang（译） 编辑丨极市平台导读本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了 EfficientNet B0 至B7的网络结构之间的差异。我在一个Kaggle竞赛中翻阅notebooks，发现几乎每个人都在使用EfficientNet 作为他们的主干，而我之前从未听说过这个。谷歌AI在这篇文章中：https:/
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2023-12-19 10:38:59
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如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈...
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2021-07-20 15:32:36
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每一场Kaggle比赛都一个项目，代码则需要按照规范进行整理。项目规范方便后续的沟通、迭代，非常关键。本文将对竞赛和深度学习通用项目的规范细节进行整理。步骤1：确定代码框架首先确定好具体任务，然后根据任务选择合适的框架，如PyTorch Lightning或MMDection。如果框架有默认目录，则遵守。否则可以创建适合自己的目录，一般而言目录推荐如下：general：常见的训练过程、保存加载模型
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2023-06-03 02:30:14
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Image credit: Datanami 人工智能（AI）(https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence)和机器学习（ML）(https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning)都属于目前最热门的话题。 在日常生活中，AI这个术语我们随处可见。你或许会从立志高远的开发者哪那里听说她（他）们想
原创
2021-05-27 22:47:35
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深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类的神经网络结构和工作方式来实现自动学习和推断。深度学习代码是用来实现深度学习算法的程序代码。本文将介绍深度学习代码的基本结构和常用的代码示例，并通过状态图和饼状图来说明深度学习代码的工作原理。
### 深度学习代码的基本结构
深度学习代码通常由以下几个部分组成：
1. 数据准备：深度学习算法需要大量的数据作为输入，因此首先需要进行数据的准备和处理。这
原创
2023-09-12 17:45:40
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如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介
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2022-05-11 20:30:48
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北京 | 深度学习与人工智能研修
12月23-24日 正文共4880个字 17张图，预计阅读时间：13分钟。 1、背景
LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。目前在机器学习领域，最大的热点毫无疑问是深度学习，从谷歌大脑（Google
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2023-09-04 14:22:05
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1.什么是深度学习在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式，从经验中学习获取知识。这也是深度学习
目录一、数据处理 1.1 读入数据1.2 数据形状变换 1.3 数据集划分 1.4 数据归一化处理1.5 封装成load data函数二、模型设计2.1 训练配置2.2 训练过程2.3 梯度下降法2.4 计算梯度2.5 使用Numpy进行梯度计算2.6 确定损失函数更小的点2.7 代码封装Train函数2.8 训练扩展到全部参数三、随机梯度下降法（ Stochasti
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2023-09-15 20:40:50
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目录一、代码的重要部分二、模型本身三、训练参数四、数据加载1.训练的数据价值2.预测的数据加载五、损失函数六、预测后结果一、代码的重要部分包括两个部分：训练模型，模型预测。训练模型--------需要考虑模型本身，训练参数，数据加载与损失函数。模型预测--------需要考虑模型本身，数据加载，预测后处理。二、模型本身一般来讲，模型本身在仓库中的名字是net（网络）或者model（模型）。以UNE
深度学习Tricks，第一时间送达目录一、前言深度学习、机器学习、人工智能的关系二、深度学习概念1、深度学习定义2、深度学习应用3、深度学习优缺点三、深度学习典型算法1、卷积神经网络 - CNN2、循环神经网络 - RNN3、生成对抗网络 - GANs4、深度强化学习 - RL深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(
# 深度学习代码工具实现指南
深度学习是近年来飞速发展的领域，不少初学者可能会感到无从下手。本篇文章将引导你逐步实现一个简单的“深度学习代码工具”，使你对深度学习方法和编程有更深入的理解。在开始之前，让我们先概述一下整个过程。
## 整体流程
以下是实现“深度学习代码工具”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
# 深度学习test代码实现流程
## 1. 流程图
```mermaid
classDiagram
class 小白
class 开发者
小白 --|> 开发者
```
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 安装深度学习框架 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 编译模型 |
|
# 深度学习案例代码解析
深度学习是一种机器学习的方法，通过构建和训练深度神经网络来实现各种任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。在本文中，我们将介绍一个深度学习案例代码，并通过对代码的解析来帮助读者更好地理解深度学习的工作原理。
## 案例背景
我们选取了一个图像分类任务作为案例背景。图像分类是一种常见的计算机视觉任务，目标是将输入的图像分为不同的类别。
## 数据集
在这个案例
原创
2023-07-23 07:41:31
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# 深度学习伪代码实现指南
作为一名新手开发者，任务的复杂性可能让你感到困惑。深度学习虽然是一个很大的话题，但我们可以将其分解为更小、更容易管理的部分。本文将向你展示实现深度学习伪代码的流程，并用注释清晰地解释每一步。
## 深度学习的基本流程
在深入任何代码之前，理解整件事情的流程至关重要。以下是深度学习实现的一般步骤：
| 步骤 | 描述
在Ubuntu 20.04工作站上配置深度学习环境各位同学大家好，本教程将会一步一步的演示如何在一台安装了Ubuntu20.04的服务器上配置深度学习环境，使其成为深度学习工作站。现在大多数深度学习攻城狮都会选择在云服务器上部署自己的深度学习环境，将其作为自己的深度学习工作站。在此我将介绍在Ubuntu 20.04 的深度学习工作站上配置深度学习环境的步骤。本工作站的配置为一块Tesla V100
一、Shell语法
1.1、变量声明
1.2、数组声明和使用
1.3、特殊的变量
1.4、运算和运算符
1.4.1、整数运算符
1.5、流程语句
1.5.1、if 语句
1.5.2、case语句
1.5.3、select 语句
1.6、循环语句
1.6.1、for语句
1.6.2、while 语句
