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我们常常听到人工智能，机器学习，深度学习，神经网络，强化学习，图像识别，语音识别，自然语言处理等等诸多人工智能领域的词汇，今天我们就来梳理一下每个名词的概念以及他们的关系： 人工智能首先使用来解决问题的： 人工智能： 人工智能可以分为很多领域，如：自然语言理解，图像识别，语音识别 继续阅读

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读

经过一段时间的内测，发现很多会员铁子在学习课程中遇到的一些问题，抓不到学习的重点，也无法判断哪个项目比较适合自己操作。 鉴于此，今天给大家写一份会员学习指南，希望能帮助到大家，给大家一些参考！ 项目类型 我们项目大概分为三种类型：平台型、流量型、技术型 平台型 首先说平台型项目，比如我们的会员新手项目就是平台型项目，主要是在平台上做流量，然后依靠平台流量来进行变现。 平台型项目优劣势： 优势：变现速度快，能在短时间内看见收入，并且爆发性 继续阅读

计算机ps平面设计课程研究 随着现代教育技术的发展，很多学校积极开展翻转课堂的教学实践，翻转课堂是一种新型的混合教学模式，得到了广大教育工作者的好评，取得了一定的成效，比较常见的是以微课视频为载体的翻转课堂，紧扣教学目标，颠覆了我们传统的教学模式，有效提高教学效果。 　　高职计算机专业学生的《平面设计》专业课程，目的在主要是使用平面设计来了解日常学习，让学 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

项目已停止！！ 此项目由于规则原因，已停止售后，但视频课程保留，仍可借鉴学习！ 一、 项目来源 懒猪博客崇尚的是“长期可持续发展”项目，但是长期可发展项目大多都是需要时间的积累。 展天想到刚入网络创业的时候，非常急切的想看到收入增长，不管这个收入是多少，至少在初期能给我带来很大信心。 毕竟咱们很多同学的经济实力，毅力没有那么强大。 不可能只想一个月后，半年后，一年后收入能达到什么阶段，前期最重要的是“活下去”和做“项目的信心”。 继续阅读

本文将从多个方面对Python30天课程VIP资源进行详细介绍，旨在帮助读者更全面地了解这一学习资源。 一、资源概述 Python30天课程VIP资源是一套Python学习视频课程，覆盖Python基础语法、数据结构、控制流程、函数、类和对象、文件操作、常用模块等方面。VIP资源还包括课程笔记、练习题、模拟考试、编程项目等，可以满足学习者的各种学习需求。 具体课程目录如下： 1. 基础语法 2. 数据结构 3. 控制流程 4. 函数 5. 类和对象 6. 文件 继续阅读

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，能够更快地实现深度学习的任务。 MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。可以轻松地导入和处理大规模数据集，利用批量导入和Datastore类函数高效地进行 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

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