游客wkzdk2qklv76k_社区达人页

2024年08月

• 08.19 16:26:32
  发表了文章 2024-08-19 16:26:32

  某猪24校招-工程方向笔试

  某猪24校招工程方向笔试的题目及答案分析，涵盖了单选题和多选题，包括二分查找、Linux进程地址空间、文件作用、二维数组地址计算、缺页算法、页面交换、工作目录命令、IP地址计算、MySQL正则表达式、死锁解除方法、事务隔离级别、散列索引、ARP协议、数据库隔离级别、HTTPS数据传输、栈序列出栈、快速排序、加密算法、I/O调度和进程组织等多个技术领域的知识点。
• 08.19 16:23:04
  发表了文章 2024-08-19 16:23:04

  2024年睿抗机器人开发者大赛（RAICOM）CAIP-编程技能赛-本科组国赛

  该文章是关于2024年睿抗机器人开发者大赛（RAICOM）CAIP-编程技能赛的介绍。
• 08.19 16:20:36
  发表了文章 2024-08-19 16:20:36

  比赛须知【2024 年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛(国赛)】

  该文章是关于2024年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛（国赛）的参赛通知，强调了比赛时间、阅读比赛须知的重要性，并列举了多项比赛期间禁止的行为以确保比赛的公平性。

  
• 08.19 16:18:52
  发表了文章 2024-08-19 16:18:52

  7.2 Transformer：具有里程碑意义的新模型——自注意力模型

  该文章详细介绍了Transformer模型及其核心组件自注意力模型（Self-Attention Model），解释了其如何克服循环神经网络在处理长序列数据时遇到的长程依赖问题，并促进了深度学习在多个领域的应用发展。
• 08.19 16:15:17
  发表了文章 2024-08-19 16:15:17

  7.1.3.2、使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型的网络定义

  该文章详细介绍了如何使用飞桨框架实现基于LSTM的情感分析模型，包括网络定义、模型训练、评估和预测的完整流程，并提供了相应的代码实现。
• 08.19 16:13:01
  发表了文章 2024-08-19 16:13:01

  7.1.3、使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型

  该文章介绍了如何使用飞桨（PaddlePaddle）实现基于长短时记忆网络（LSTM）的情感分析模型，包括数据处理、网络定义、模型训练、评估和预测的详细步骤。
• 08.19 16:11:52
  发表了文章 2024-08-19 16:11:52

  7.1 NLP经典神经网络 RNN LSTM

  该文章介绍了自然语言处理中的情感分析任务，探讨了如何使用深度神经网络，特别是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），来处理和分析文本数据中的复杂情感倾向。
• 08.19 16:05:34
  发表了文章 2024-08-19 16:05:34

  6.2.3. 使用飞桨实现Skip-gram

  这篇文章介绍了如何使用飞桨（PaddlePaddle）实现Skip-gram模型，包括数据下载、处理、网络定义、模型训练以及如何观察模型学习到的词向量效果。
• 08.19 16:04:20
  发表了文章 2024-08-19 16:04:20

  6.2词向量：迈向NLP领域的第1步台阶

  这篇文章详细介绍了词向量（Word Embedding）的概念、重要性以及如何通过word2vec算法中的CBOW和Skip-gram模型来训练词向量，使其能够捕捉和表达单词的语义信息。
• 08.19 16:03:18
  发表了文章 2024-08-19 16:03:18

  6.1 自然语言处理综述

  这篇文章综述了自然语言处理（NLP）的发展历程、主要挑战、常见任务，并探讨了如何利用深度学习和飞桨框架来解决NLP任务，同时提出了对NLP未来应用的思考。
• 08.19 16:02:00
  发表了文章 2024-08-19 16:02:00

  5.3 目标检测YOLOv3实战：叶病虫害检测——损失函数、模型训练

  这篇文章详细介绍了使用YOLOv3模型进行叶病虫害检测时的损失函数配置、模型训练过程、评估方法以及模型预测步骤，并提供了相应的代码实现和可能的改进方案。
• 08.19 16:00:52
  发表了文章 2024-08-19 16:00:52

  5.3 目标检测YOLOv3实战：叶病虫害检测

  这篇文章介绍了使用YOLOv3模型进行叶病虫害检测的实战过程，包括数据预处理、模型构建、训练和评估等关键步骤。
• 08.19 15:59:24
  发表了文章 2024-08-19 15:59:24

  5.2.3 检测头设计(计算预测框位置和类别)

  这篇文章详细介绍了YOLOv3目标检测模型中的检测头设计，包括预测框是否包含物体的概率计算、预测物体的位置和形状、预测物体类别的概率，并展示了如何通过网络输出得到预测值，以及如何建立损失函数来训练模型。
• 08.19 15:58:21
  发表了文章 2024-08-19 15:58:21

  5.2.1 Backbone(特征提取) 5.2.2 Neck（多尺度检测）

  这篇文章介绍了YOLOv3目标检测模型中的Backbone（特征提取）部分，详细阐述了使用Darknet53作为骨干网络来提取图像特征的方法，并通过代码示例展示了如何实现Darknet53网络结构以及如何查看不同层级输出特征图的形状，同时还讨论了Neck（多尺度检测）的概念，解释了如何通过特征图的尺寸放大和融合来实现对不同尺寸目标的检测。
• 08.19 15:57:07
  发表了文章 2024-08-19 15:57:07

  5.2 单阶段目标检测模型YOLOv3

  这篇文章详细介绍了单阶段目标检测模型YOLOv3的基本原理和网络结构，包括如何生成候选区域、锚框的设计、预测框的生成以及如何对这些候选区域进行标注，并通过卷积神经网络进行特征提取和预测。
• 08.19 15:56:03
  发表了文章 2024-08-19 15:56:03

  2024年睿抗机器人开发者大赛（RAICOM）CAIP-编程技能赛-本科组省赛_题解

  这篇文章是关于2024年睿抗机器人开发者大赛（RAICOM）CAIP-编程技能赛-本科组省赛的题解，作者分享了自己的得分和比赛经历，以及对比赛过程中出现问题的不满，同时提供了几道题目的解题思路和代码实现。
• 08.19 15:53:53
  发表了文章 2024-08-19 15:53:53

  5.1.2.3 目标检测基本概念和YOLOv3设计思想——交并比 NMS

  这篇文章详细解释了目标检测中的关键概念交并比（IoU）和非极大值抑制（NMS），包括它们的定义、计算方法和在目标检测中的应用，以及如何使用这些技术来优化预测结果和减少冗余预测框。
• 08.19 15:52:45
  发表了文章 2024-08-19 15:52:45

  5.1 目标检测基本概念和YOLOv3设计思想

  这篇文章详细介绍了目标检测的基本概念、发展历程、设计思想以及YOLOv3算法，解释了如何通过不同的方法生成候选区域并对这些区域进行分类以实现目标检测任务。
• 08.19 15:51:49
  发表了文章 2024-08-19 15:51:49

  4.3.2 图像分类ResNet实战：眼疾识别——模型构建

  这篇文章介绍了如何使用飞桨框架中的ResNet50模型进行眼疾识别的实战，通过5个epoch的训练，在验证集上达到了约96%的准确率，并提供了模型构建、训练、评估和预测的详细代码实现。
• 08.19 15:50:25
  发表了文章 2024-08-19 15:50:25

  4.3 图像分类ResNet实战：眼疾识别

  这篇文章介绍了使用ResNet网络进行眼疾识别的实战流程，涵盖了计算机视觉任务研发的全流程，包括数据处理、数据预处理、数据读取器的定义，以及如何利用iChallenge-PM数据集进行模型训练和评估。
• 08.19 15:49:30
  发表了文章 2024-08-19 15:49:30

  4.2 图像分类基本概念和ResNet设计思想

  这篇文章介绍了图像分类的基本概念，详细阐述了ResNet（残差网络）的设计思想和实现方法，包括残差单元的结构设计、整体网络结构以及如何使用飞桨框架的高层API快速构建和训练图像分类模型。
• 08.19 15:48:11
  发表了文章 2024-08-19 15:48:11

  一文搞懂 卷积神经网络 批归一化 丢弃法

  这篇文章详细介绍了卷积神经网络中的批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（Dropout），包括它们的计算过程、作用、优势以及如何在飞桨框架中应用这些技术来提高模型的稳定性和泛化能力，并提供了网络结构定义和参数计算的示例。
• 08.19 15:47:10
  发表了文章 2024-08-19 15:47:10

  一文搞懂 卷积神经网络 卷积算子应用举例 池化 激活函数

  这篇文章通过案例详细解释了卷积神经网络中的卷积算子应用、池化操作和激活函数，包括如何使用卷积算子进行边缘检测和图像模糊，以及ReLU激活函数如何解决梯度消失问题。
• 08.19 15:45:20
  发表了文章 2024-08-19 15:45:20

  4.1卷积神经网络

  这篇文章详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基础模块，包括卷积计算、填充（padding）、步幅（stride）、感受野（Receptive Field）、多输入/输出通道和批量操作的概念，以及如何在飞桨（PaddlePaddle）框架中使用卷积API。
• 08.19 15:40:03
  发表了文章 2024-08-19 15:40:03

  第3章 计算机视觉基础

  这篇文章是计算机视觉基础的介绍，涵盖了计算机视觉的概念、应用场景、挑战，以及常见的计算机视觉任务（如图像分类、目标检测、图像分割、OCR、视频分析和图像生成），并通过PaddleHub工具提供了快速实践的指南。
• 08.19 15:38:45
  发表了文章 2024-08-19 15:38:45

  2.10 动静转换

  这篇文章介绍了飞桨框架的动静转换功能，允许开发者使用动态图的易用性编写代码，并通过添加装饰器 @paddle.jit.to_static 转换为静态图模式运行，以提高模型训练和部署的效率和性能。
• 08.19 15:37:43
  发表了文章 2024-08-19 15:37:43

  2.9 手写数字识别之恢复训练

  这篇文章介绍了如何在飞桨（PaddlePaddle）框架中实现手写数字识别模型的恢复训练，包括保存和加载模型参数以及优化器状态，确保训练过程在中断后能够从上次保存的状态继续进行。
• 08.19 15:36:21
  发表了文章 2024-08-19 15:36:21

  2.8.4 加入正则化项，避免模型过拟合

  这篇文章详细探讨了在深度学习中避免模型过拟合的方法，包括加入正则化项和使用暂退法（Dropout），并介绍了如何通过可视化工具如Matplotlib和VisualDL来分析模型训练过程，以便更好地理解和优化模型性能。
• 08.19 15:35:16
  发表了文章 2024-08-19 15:35:16

  2.8 手写数字识别之训练调试与优化

  这篇文章讨论了在手写数字识别任务中，如何通过模型训练过程中的调试和优化来提高模型的真实效果，包括计算分类准确率、检查模型训练过程、加入校验或测试来评估模型效果、避免过拟合以及使用可视化分析工具等方法。
• 08.19 15:34:12
  发表了文章 2024-08-19 15:34:12

  2.7 手写数字识别之资源配置

  这篇文章讨论了在深度学习任务中，如何通过资源配置优化提升模型训练效率，包括程序运行的全局设备设置、单GPU训练、分布式训练（模型并行和数据并行）以及多GPU训练的启动方式，特别介绍了飞桨框架在单机多卡训练中的简便性。
• 08.19 15:32:30
  发表了文章 2024-08-19 15:32:30

  2.6 手写数字识别之优化算法

  这篇文章探讨了在手写数字识别任务中，如何通过优化算法来找到使损失函数达到最小的参数取值。文章首先讨论了学习率对模型训练的影响，然后介绍了四种主流的优化算法：SGD、Momentum、AdaGrad和Adam，并说明了每种算法的特点和适用场景。此外，文章还强调了模型参数初始化的重要性，并介绍了几种常用的参数初始化方法，最后指出在实际应用中，使用预训练模型可以加速网络训练并提高精度。
• 08.19 15:29:54
  发表了文章 2024-08-19 15:29:54

  黑马商城 Elasticsearch从入门到部署 RestClient操作文档

  这篇文章详细介绍了如何使用Java的RestHighLevelClient客户端与Elasticsearch进行文档操作，包括新增、查询、删除、修改文档以及批量导入文档的方法，并提供了相应的代码示例和操作步骤。
• 08.19 15:24:53
  发表了文章 2024-08-19 15:24:53

  Elasticsearch从入门到部署 文档操作 RestAPI

  这篇文章详细介绍了Elasticsearch中文档的增删改查操作，并通过Java的RestHighLevelClient客户端演示了如何通过REST API与Elasticsearch进行交云，包括初始化客户端、索引库的创建、删除和存在性判断等操作。
• 08.19 15:22:50
  发表了文章 2024-08-19 15:22:50

  Elasticsearch从入门到项目部署 安装 分词器 索引库操作

  这篇文章详细介绍了Elasticsearch的基本概念、倒排索引原理、安装部署、IK分词器的使用，以及如何在Elasticsearch中进行索引库的CRUD操作，旨在帮助读者从入门到项目部署全面掌握Elasticsearch的使用。
• 08.19 15:19:24
  发表了文章 2024-08-19 15:19:24

  《零基础实践深度学习》2.5 手写数字识别之损失函数

  这篇文章详细探讨了手写数字识别任务中损失函数的选择和优化，解释了为何均方误差不适用于分类任务，并介绍了Softmax函数和交叉熵损失函数在分类问题中的应用，以及如何使用PaddlePaddle框架实现这些概念来提升模型性能。

  
• 08.19 15:12:44
  发表了文章 2024-08-19 15:12:44

  《零基础实践深度学习》2.4手写数字识别之网络结构

  这篇文章介绍了手写数字识别任务中网络结构设计的优化，比较了多层全连接神经网络和卷积神经网络两种模型结构，并展示了使用PaddlePaddle框架实现这些网络结构，训练并观察它们在MNIST数据集上的表现。
• 08.19 15:11:46
  发表了文章 2024-08-19 15:11:46

  《零基础实践深度学习》2.3.3 校验数据有效性 基于飞桨Dataset和DataLoader API完成数据处理

  这篇文章详细介绍了在深度学习任务中进行数据处理的步骤，包括数据校验、封装数据读取与处理函数、使用飞桨Dataset和DataLoader API完成数据加载，以及数据增强/增广的方法和实践，旨在确保数据的有效性和提高模型训练效果。
• 08.19 15:10:43
  发表了文章 2024-08-19 15:10:43

  《零基础实践深度学习》2.3 手写数字识别之数据处理

  这篇文章详细介绍了手写数字识别任务中数据处理的优化方法，包括数据读取、划分数据集、生成批次数据、训练样本乱序和校验数据有效性等环节，并通过代码示例展示了如何使用飞桨框架对MNIST数据集进行有效处理以提升模型训练效果。
• 08.19 15:09:19
  发表了文章 2024-08-19 15:09:19

  2.2 通过极简方案实现数字识别任务

  这篇文章通过极简方案快速实现了基于飞桨的手写数字识别任务，涵盖了数据加载、模型设计、训练配置、训练过程和模型测试等步骤，并指出了当前模型的局限性，同时提出了进一步优化模型的思考方向。
• 08.19 15:08:09
  发表了文章 2024-08-19 15:08:09

  2.1 横纵式 学习法完整掌握深度学习模型的建模

  这篇文章介绍了使用飞桨框架完成手写数字识别任务的流程，强调了飞桨框架在不同模型间的代码一致性优势，并采用了“横纵式”教学法，通过逐步增加深度和复杂性来帮助初学者全面掌握深度学习模型的构建过程。
• 08.19 15:06:19
  发表了文章 2024-08-19 15:06:19

  企业Git 规范的必要性-阿里云开发者社区

  既然认同需要一份 Git 规范，那么这个规范需要规范哪些内容，解决哪些问题。
• 08.19 15:02:21
  发表了文章 2024-08-19 15:02:21

  《零基础实践深度学习》1.7 附录：NumPy介绍 ndarray

  这篇文章详细介绍了NumPy库的基本功能和应用，包括ndarray数组的使用、创建、属性查看、数据类型和形状的改变、基本运算、索引和切片，以及统计方法和随机数生成，是进行科学计算和数据分析的基础。
• 08.19 15:00:16
  发表了文章 2024-08-19 15:00:16

  《零基础实践深度学习》 Numpy 线性代数 应用举例 张量表示

  这篇文章介绍了NumPy在线性代数中的应用，包括矩阵操作和文件读写功能，并提供了使用NumPy进行图片处理和激活函数计算的示例，同时探讨了飞桨框架中张量（Tensor）的使用和与NumPy数组的转换。
• 08.19 14:45:11
  发表了文章 2024-08-19 14:45:11

  《零基础实践深度学习》使用飞桨重写波士顿房价预测任务

  这篇文章通过使用飞桨（PaddlePaddle）框架重写波士顿房价预测任务，展示了飞桨的易用性和高效性，同时比较了基于Python原生编写模型与使用飞桨框架的异同，让读者体验到飞桨在简化深度学习模型开发方面的强大能力。
• 08.19 14:39:47
  发表了文章 2024-08-19 14:39:47

  《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

  这篇文章详细介绍了飞桨（PaddlePaddle）这一产业级深度学习开源开放平台，阐述了其在深度学习领域的广泛应用和重要性，以及飞桨平台的核心框架、开发套件、工具组件和预训练模型等，旨在帮助开发者快速实现AI想法并推动产业智能化升级。
• 08.19 14:37:15
  发表了文章 2024-08-19 14:37:15

  《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

  使用Numpy实现梯度下降算法来构建和训练线性模型进行波士顿房价预测的过程，并提供了模型保存的方法，同时提出了几个关于梯度计算、参数更新和神经网络训练的作业题目。

  
• 08.19 14:34:16
  发表了文章 2024-08-19 14:34:16

  《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

  这篇文章详细阐述了如何使用线性回归对波士顿房价进行预测，包括构建神经网络模型、数据处理、模型设计、训练过程、梯度下降法以及随机梯度下降法(SGD)的应用，并提供了完整的Python代码实现。
• 08.19 14:30:29
  发表了文章 2024-08-19 14:30:29

  《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

  这篇文章详细介绍了如何使用线性回归算法实现波士顿房价预测任务，包括数据读取、形状变换、集划分、归一化处理、模型设计、前向计算以及损失函数的计算等步骤，并提供了相应的Python代码实现。

  
• 08.19 14:28:19
  发表了文章 2024-08-19 14:28:19

  《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

  这篇文章通过"波士顿房价预测"任务，介绍了使用Python和Numpy构建神经网络模型的基本思路和操作，首先以线性回归模型为例，解释了神经网络中损失函数的选择和模型的构建过程。
• 08.19 14:26:00
  发表了文章 2024-08-19 14:26:00

  《零基础实践深度学习》实践导学 01

  《零基础实践深度学习》课程的导学介绍，概述了课程内容、特色和结构，旨在通过深入浅出的教学方法和实践案例，帮助零基础学员快速掌握深度学习的关键模型、算法和产业应用技能。