推荐编程书籍：深度学习入门 基于Python的理论与实现，由人民邮电出版社2018-07-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：斋藤康毅 著，陆宇杰 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787115485588，品牌为人民邮电出版社, 这本书采用平装开本为大32开，纸张采为胶版纸，全书共有285页字数万字，是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3 继续阅读

「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析 文章目录「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析前言一、多层感知机是什么？二、预备知识1.模型组成（划重点）2、Fashion-MNIST数据集三、数据集预处理1、明确问题2、下载数据集四、多层感知机的简洁实现1、导入必要的库2、网络搭建3、确定批量大小、学习率、迭代次数4、确定损失函数5、确定优化器6、确定加载数据集方法7、实现8、 继续阅读

深度学习：基于Keras的Python实践，由电子工业出版社在2018-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 魏贞原 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787121341472，品牌为博文视点, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有244页，字数万8字，值得推荐。此书内容摘要《深度学习：基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展 继续阅读

Python编程从入门到精通 项目开发视频学习版，由人民邮电出版社在2018-11-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 叶维忠 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787115478801，品牌为异步图书, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有429页，字数万字，值得推荐。 此书内容摘要 本书循序渐进、由浅入深地详细讲解了Python语言开发技术，并通过具体实例演练了各个知识点的具体使用流程。全书共23章，其中第1～2章是基础知识部分，讲解 继续阅读

授课视频和课件 深度学习进阶 链接: http://pan.baidu.com/s/1nvPfWI9 密码: 4qyy 深度学习基础 链接: http://pan.baidu.com/s/1hsbRlkC 密码: m4yd 更多资源分享  请关注微信公众号   “机器学习之家” 继续阅读

Python是一种面向对象的高级编程语言，具有易于学习、简洁、可读性强等特点，因此被广泛应用于各种领域的编程任务。本文将为您介绍Python的基础知识，以帮助您快速入门。变量和数据类型 在Python中，变量用于存储数据，并且不需要事先声明变量类型。Python支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值等等。例如，使用以下代码可以定义一个整数变量和一个字符串变量： age = 25 name = 'John'条件语句和循环语句 Python支持条件语句（if语句）和循环语句（fo 继续阅读

学习平面设计的三个入门步骤 设计的学习可能有很多不同的路，由于这是有设计的多元化学问构造决议的，不论你以前是做什么的`，不论你曾经如何如何，在进入设计范畴之后，你以前的阅历都将影响你，你都将面临应战与被淘汰的可能。 设计多元化的学问构造必将请求设计人员具有多元化的学问及信息获取方式。 第一步：从点、线、面的认识开始，学习控制平面构成、颜色构成、平面构成、透视学等根底&#x 继续阅读

推荐20个姿态估计深度学习模型 好的，这里是 20 个深度学习模型用于姿态估计的推荐： 2D/3D Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks Self-supervised Learning Generative Adversarial Networks Attention-based Networks Graph Neural Networks Multi-view Networks Co 继续阅读

分类目录：《深入理解深度学习》总目录 BERT是由堆叠的Transformer Encoder层组成核心网络，辅以词编码和位置编码而成的。BERT的网络形态与GPT非常相似。简化版本的ELMo、GPT和BERT的网络结构如下图所示。图中的“Trm”表示Transformer Block，即基于Transformer的特征提取器。 ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以 P ( w i ∣ w 1 , w 继续阅读

最近在研究利用深度学习对气象数据进行降尺度的方法，偶然发现这一篇论文及其提及到的规范化降尺度库，便安装以供实验。GitHub - carlos-gg/dl4ds: Deep Learning for empirical DownScaling. Python package with state-of-the-art and novel deep learning algorithms for empirical/statistical downscaling of 继续阅读

【ChatGPT前世今生】前置知识Seq2Seq入门理解1、环境准备与依赖包安装2、数据集准备3、数据集预处理与读取4、定义Seq2Seq模型的基础类5、预处理训练数据集6、定义训练过程7、定义验证过程8、执行训练与验证过程9、展示模型的结果，进行进一步分析 最近一段时间，ChatGPT非常热门，但是，要理解ChatGPT的工作原理，得追溯至Transformer、Seq2Seq、Word2Vec这些早期的自然语言处理 继续阅读

大模型深度学习：系统科学的视角 目录 大模型深度学习：系统科学的视角 1，系统科学 2，大模型-深度神经 继续阅读