为什么要有深度学习？
深度学习可以用更多的数据或是更好的算法来提高学习算法的结果。对于某些应用而言，深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习（ML）方法都要好。性能表现方面，深度学习探索了神经网络的概率空间，与其他工具相比，深度学习算法更适合无监督和半监督学习，更适合强特征提取，也更适合于图像识别领域、文本识别领域、语音识别领域等。为什么深度学习会如此被热衷，因为它不以任何损失
# 深度学习中的掩码：原理与实现
作为一名刚入行的小白，你可能会遇到“深度学习中掩码（Masking）”这一概念。掩码在处理序列数据（如自然语言处理、时间序列分析）时尤为重要。本文将帮助你理解掩码的功能及在深度学习中如何实现。
## 流程概述
以下是使用掩码的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
为什么要使用sigmoid，tanh，ReLU等非线性函数？ 这个原因大家都知道，为了增加非线性呗！深度学习的目的是用一堆神经元堆出一个函数大致的样子，然后通过大量的数据去反向拟合出这个函数的各个参数，最终勾勒出函数的完整形状。那如果激活函数只是线性函数，那一层层的线性函数堆起来还是线性的，这年头线性函数能干啥呀？肯定不行，这样整个网络表现能力有限，所以要引入非线性的激活函数进来。那为什么用ReL
## 深度学习为什么要深?
深度学习作为机器学习的一个分支，通过多层神经网络模型来实现对复杂数据的学习和分析。相较于传统的浅层学习算法，深度学习的优势在于它能够从数据中自动学习到更加复杂、抽象的特征表示，进而提高模型的性能和泛化能力。
### 流程概述
要深入理解深度学习为什么要深，我们可以从以下步骤出发：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------|
| 1. 数据预处理 |
原创
2023-07-04 12:40:23
40阅读
论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》1、为什么需要BN？深层神经网络中，中间某一层的输入是其之前的神经层的输出。因此，其之前的神经层的参数变化会导致其输入的分布发生较大的差异。利用随机梯度下降更新参数时，每次参数更新都会导致网络中间每一层的输入
子网掩码(subnet mask)又叫网络掩码、地址掩码、子网络遮罩，它是一种用来指明一个IP地址的哪些位标识的是主机所在的子网，以及哪些位标识的是主机的位掩码。子网掩码不能单独存在，它必须结合IP地址一起使用。子网掩码只有一个作用，就是将某个IP地址划分成网络地址和主机地址两部分。关于网段，这要从局域网说起，局域网的拓扑最早都是总线结构，也就是说大家共用一条线路传输数据，这样网络上任何一台计算机
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2023-09-16 13:42:12
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特征提取算法（多种角度比较sift/surf/brisk/orb/akze/freak/gftt） 一、基本概念：作用：特征点提取在“目标识别、图像拼接、运动跟踪、图像检索、自动定位”等研究中起着重要作用；主要算法：•FAST ,Machine Learning forHigh-speed Corner Detection, 2006•SIFT,Distinctive Imag
为了研究神经网络，我们必须要对什么网络是什么有一个更直观的认识。
01
基本变换：层
神经网络是由一层一层构建的，那么每层究竟在做什么？
数学式子： ，其中 是输入向量， 是输出向量， 是偏移向量， 是权重矩阵， 是激活函数。每一层仅仅是把输入 经过如此简单的操作得到 。
数学理解：通过如下5种对输入空间（输入向量的集合）的操作，完成 输入空间 —> 输出
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2021-09-10 13:38:03
3541阅读
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A(问题：深度学习为什么要轻量化模型) --> B(流程)
B --> C(步骤1：选择合适的模型架构)
B --> D(步骤2：优化模型参数)
B --> E(步骤3：减少模型大小)
C --> F(代码示例1)
D --> G(代码示例2)
E --> H(代码示例3)
原创
2023-09-16 17:45:07
158阅读
技术不断发展，人们也需要不断的学习。可是，学习的目的到底是为了什么？有多少程序员认真思考过？
古时候就有“书中自有黄金屋，书中自有颜如玉”的说法，那时一旦考取了功名，就可以当官发财，女人更是不
用发愁了。可是到了现代，素质教育普及化了，上大学已不是什么稀罕的事情了。国内大部分从业的软件人才，都
是学历相对比较高的，换句
原创
2007-01-20 20:25:00
682阅读
技术不断发展，人们也需要不断的学习。可是，学习的目的到底是为了什么？有多少程序员认真思考过？古时候就有“书中自有黄金屋，书中自有颜如玉”的说法，那时一旦考取了功名，就可以当官发财，女人更是不用发愁了。可是到了现代，素质教育普及化了，上大学已不是什么稀罕的事情了。国内大部分从业的软件人才，都是学历相对比较高的，换句话说，也都是喝过几天墨水的人。在大学里，大家或多或少的学习，有很大一部分都是为了完成学校的学业，为了找一份好的工作。在工作中，学习有的是为了满足工作需要，有的是为了提高自身的素质。 可是在读书学习的同时，有几个人认真想过自己学习的目的是什么？为了找到满意工作？找到工作以后呢？为了升学.
原创
2021-08-07 15:04:35
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因为我是一个没有任何文凭的人，近来很多人问我为什么要文凭，为什么要培训。讲证书和文凭其实一点也不重要，不
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精选
2011-06-02 10:04:06
667阅读
我为什么要学习？这要从我第一次尝试去思考这个问题开始说起。那时候我读初中一年级。（在那之前我一直过着无束的日子，遵循动物的本能）初一的时候，我的班主任是我人生启蒙导师，同时也是我的父亲（亲生）。那时候学习很自然，在一个小学校里和前几名一起学习，一起玩，一起学习，一起玩……我度过了也许是人生中最自然的半年。然后，由于种种原因父亲辞去了职位，我也因此转校到了另一所竞争极为激烈，学习压力极为紧张的学
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2022-09-15 11:10:02
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Batch Normalization 1.随机梯度下降法（SGD）对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么使用BN之后，你可以不需要那么刻意的慢慢调整参数。 2.BN的地位：与激活函数层、卷积层、全连接层、池化层一样，BN(B
图像处理——上采样和下采样 2016年11月22日 15:34:55
Miss_yuki
阅读数：5824
最近看一篇图像去雾的论文，看到算法中使用了图像的下采样和上采样，就去了解了一下。上下采样的评判标准为看重(chong)采样时的采样频率与第一次采样将连续信号变为离散信号时的采样频率相比的大小，若小于第一次的采样频率则为下采样，
元数据（Metadata）：元数据是关于数据的数据，用于描述、管理和组织其他数据。元数据可以包括：数据的来源、创建时间、格式、数据质量等信息。元数据有助于数据治理过程中的数据分类、数据质量管理和数据安全性。主数据（Master Data）：主数据是描述核心业务实体的关键数据，如客户、产品、供应商等。主数据通常在整个企业中共享，作为业务流程的基础。主数据管理（MDM）是确保主数据质量、一致性和准确性
文章目录[2014] （NIPS）Two-stream ConvNets for Action recognition in videos前言标题和作者摘要引言双流网络实验部分结论和展望[2017] (CVPR) Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset [2014] （NIPS）Two-stream
1 背景最近在linux系统上操作，可能是有了编程的经验，发现linux也挺好用的。 Windows占据了桌面系统，Linux则占据了服务器系统，最重要的就是Linux开源、免费、生态好、安全性高。2 分析简单说Linux有以下特点支持更多得开源项目。有的工具只有linux上有。更低的成本。使用linux生态可以避免windows生态版权带来的危机。linux生态开源项目更多，同时兼容性更强、系统
DOS 图书 特点
原创
2009-03-22 18:07:09
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不论你是否知道，其实你每天都在使用Linux。每次你访问微博、百度甚至是一些小电影网站，你的客户端（浏览器）都在与运行在Linux系统上的服务端程序进行通讯，大多数的电子设备，例如数位录像机、飞机、自动驾驶汽车以及近年来智能电视，他们都跑在Linux之上，如果你正在使用Android手机，那么你更是无时无刻的在使用Linux，有过刷机经验的人大概都通过adb像Linux发起过命令，虽然你不懂这条命
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2019-06-24 16:23:56
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