希望开设的开源内容 目前Datawhale的开源内容分为两种：第一种是已经囊括在我们的学习路线图内的Datawhale精品课，第二种是暂未囊括在我们的学习路线图内的Datawhale打磨课。我们根据您的投票来确定精品课程的排期，打磨课程一旦完成，即可排入我们每个月的组队学习。 请选择您十一月份希望学习的Datawhale精品课程。如果某门课程超过100人选择，那么我们就邀请该课程设计者开设该课程的组队学习。 -> 继续阅读

本周（04月19日~04月25日），第 24 期组队学习正在如火如荼的进行中。本期组队学习，一共有 5 门开源课程，共组建了 6 个学习群，参与的学习者有 788 人。另外，第 25 期组队学习也蓄势待发准备与大家见面了。我在这里要感谢所有的课程设计人员，以及我们的助教和支持者，因为你们的无私奉献才促成组队学习活动的顺利开展。 所有贡献人员： 正 继续阅读

本周（05月03日~05月09日），第 24 期组队学习已经全部结营。另外，第 25 期组队学习也与大家见面了。我在这里要感谢所有的航路开辟者（课程设计者），以及我们的航海士（专业助教）、领航员（运营助教）和支持者，因为你们的无私奉献才促成组队学习活动的顺利开展。 所有贡献人员： 本周结营的开源内容 继续阅读

最近出现很多ChatGPT相关论文，但基本都是讨论其使用场景和伦理问题，至于其原理，ChatGPT在其主页上介绍，它使用来自人类反馈的强化学习训练模型，方法与InstructGPT相同，只在数据收集上有细微的差别。 那么，InstructGPT和ChatGPT为什么使用强化学习呢？先看个示例： 先不论答案是否正确，回答依赖之前的对话&#xff0c 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

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

1、JarvisOJ 网址：https://www.jarvisoj.com/ 2、BUUCTF 网址：https://buuoj.cn/challenges 3、websec 网址：http://www.websec.fr 4、ringzeroctf 这是一个国外的网站，包含代码审计、逆向分析、 漏洞攻击、Web、系统安全等。 5、wargames 基于游戏的让你学习安全技术和概念的黑客网站。 网址 继续阅读

        DiskGenius 数据硬盘恢复教程（固态SSD、机械HHD），几个t的学习资料有救了。看到这个教程就省下几百块的恢复数据的钱，安排！（老营销号了），用完记得点赞关注转发一键三连。文尾附软件。 一、DiskGenius 能够恢复数据的前提条件 ✒️✒️✒️非常重要：请把杀毒软件和 windows 安全中心都关闭后再运行软件，否则有可能出 继续阅读

MySQL学习——操作自定义函数 摘要：本文主要学习了使用DDL语句操作自定义函数的方法。 了解自定义函数 是什么 自定义函数是一种与存储过程十分相似的过程式数据库对象。它与存储过程一样，都是由SQL语句和过程式语句组成的代码片段，并且可以被应用程序和其他SQL语句调用。 自定义函数与存储过程的区别 自定义函数不能拥有输出参数，这是因为自定义函数自身就是输出参数；而存储过程可以拥有输出参数。 自定义函数中必须包含一条return语句，而这条特殊的SQL语句不允许包含于存储过程中。 可以直接对自 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

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

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