第一章 绪论 🍉 1.1 在人工智能的大潮里 人工智能——一个如今十分火热的话题，人们在生活中越来越多地使用它、谈论它。在2022年之前，人工智能在我们的生活中就已经有了许多落地的应用，如手机扫脸付款...【查看原文】
本系列专栏属于完全没接触过机器学习的纯小白的自习过程，属于从零开始的养成。顶多有那么一neinei的小科普作用(或许没有(bushi))。 原书有一些公式的推导，还是需要一定的数学基础的。具有一定的数学基础后，再读此书，时常有“哇哦，原来我之前学到的xx内容竟然在这里能用到”的奇妙感受。这样的感受实在是令人愉悦，更有再读下去的信心。难怪本书开篇直言“本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生，以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。” 这学期专业课四选二选了个“大数据科学与应用技术”，课本竟然用的周
人工智能机器学习
井木木猪猪 2023-03-17
根据您的个人工作负载选择正确的深度学习框架是深度学习中必不可少的第一步 深度学习最近获得了极大的普及，各种深度学习架构使该领域更加广泛。为了支持针对不同用例实现这些架构，可以使用多个框架。虽然这些框架中的每一个都有其优点和缺点，但根据您的个人工作负载选择正确的深度学习框架是每个开发人员、深度学习从业者或数据科学家必须采取的重要第一步。 [图片] 本文概述了六种最流行的深度学习框架：TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe、Theano 和 Deeplearning4j。在过去的几年里，
深度学习
人工智能-MoS 2024-01-09
链接：https://pan.baidu.com/s/11bI-DgYkHlT1WGDQ3w-WqA?pwd=ig6o 提取码：ig6o编辑推荐适读人群 ：本书适合对深度学习框架感兴趣的读者阅读。.“鱼书”《深度学习入门：基于Python的理论与实现》作者又一力作。手把手带你创建深度学习框架，直击现代深度学习框架本质！.内容简明易懂，讲解详细本书延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对PyTorch、TensorFlow和Chainer等现代深度学习框架的理解，进一步巩
人工智能百度深度学习
东门沐雨 2023-03-31
本文介绍了TensorFlow、Keras和PyTorch这三个流行的深度学习框架，并提供了实例来说明如何使用这些框架构建神经网络模型。
A等天晴 2023-05-04
本文将从开源产品通用、深度学习框架专用宏观角度和公司角度出发，探讨开发自己的深度学习框架的利弊，为读者提供一些思考和启示。开发自己的深度学习框架是一个重大决策，需要考虑技术能力、资源、时间和业务目标。一、【开源产品通用】对产品本身来说，开源的好处。
人人都是产品经理 2024-08-22
小米SU7热销、小米YU7亮相Vs华为“四界”聚齐，即将结束的2024年，既是“跨界造车”巅峰对决“1.0时代”的开启，亦为中国汽车品牌格局的深度重塑之年。12月25日
2024-12-26
快科技12月26日消息，环太平洋火山地震带最近活跃度明显提升，据央视新闻报道，地时间25日，美国夏威夷基拉韦厄火山的喷发已进入第三天。据悉，该火山被认为是世界上最活跃的火山之一，当地时
如果要实现多页面之间的组件属性样式复用，建议使用AttributeModifier，如果是单页面，通用属性可以使用@Styles，组件自有属性可以使用@Extend。
程序员一鸣 2024-12-26
1. Taro 到底是怎样转换成小程序的？ 2. 熟悉 webpack 核心库 tapable 事件机制 3. 对 webpack 自定义插件和 compiler 钩子等有比较深刻的认识 等等
若川 2024-12-26
在计算机编程中，除以 0 是一个常见的错误操作。对于整数类型来说，这种操作通常会导致程序抛出 ArithmeticException 异常，终止程序执行。然而，情况在浮点数运算中截然不同，
不惑_ 2024-12-26
Kibana是一个开源的数据分析和可视化平台，通常与Elasticsearch一起使用，用于展示和分析大规模数据集。以下是关于Kibana的一些主要特点和功能： 数据可视化： Kibana允许用
身份验证是Web开发的重要组成部分。JWT由于其简单性，安全性和可扩展性，已成为在Web应用程序中实现身份验证的流行方法。在这篇文章中，我将指导你在Node.js应用程序中使用MongoDB进行数据存
关山月 2024-12-26
本文撰写自杭州银行大数据工程师唐占峰、欧阳武林老师。将介绍 Flink 动态 CEP 的定义与核心概念、应用场景、并深入探讨其技术实现并介绍使用方式。
Flink_China 2024-12-25
近日，荷兰光刻机大厂ASML CEO Christophe Fouquet（富凯）接受了媒体NRC的专访，讲述了其从进入ASML到成为公司CEO的一些经历，以及上任8个月以来，所面对的ASML的危机与挑战。在采访中，Fouque
针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要，本文介绍如何为 NVIDIA GPU 调优整个卷积网络。 TVM 中 NVIDIA GPU 的算子实现是以 template 形式编写的，该
神经星星 2024-12-25
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