本文承接上文，记录对英伟达DeepStream python接口的初步探索。DeepStream-Python使用Gst-Python API操作构建操作管线（pipeline），并使用探针函数（probe）访问管线中各个点的数据。本文主要参考官方例程简要介绍DeepStream-Python的使用方法。GStreamer参考阅读DeepStream-Python接口依赖GStreamer的pyt
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2023-09-15 19:17:38
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这一章标题为机器学习的基本原理，其中有很详细的讨论。4.1 机器学习的4个分支4.1.1 监督学习给定样本集合，学习将输入数据映射到已知目标。大部分的都属于这种。包括optical character recognition, speech recognition, image classification, and language t
2.1 神经网络的第一次接触让我们看一下神经网络的实例，这个神经网络使用了python库Keras来学习识别手写数字。除非你已经有了关于Keras或者相似的库的经验，你不会明白立刻明白第一个例子的所有东西。你可能还没有装Keras；这没关系，在下一章里，我们会回顾这个例子中的每一个元素，并详细的解释它们。所以如果看到一些看起来专业或者看上去就像是魔法的东西，你也不用担心！我们必须从某个地方开始。这
文章目录第十一章：Deep learning for text11.1 Natural language processing: The bird’s eye view11.2 Preparing text data11.3 Two approaches for representing groups of words:Sets and sequences11.4 The Transformer
# 深拷贝在Python中的应用
深拷贝是在编程中经常用到的一个概念，特别是在处理复杂数据结构时。在Python中，深拷贝的概念也非常重要，因为Python中的变量赋值是传递引用，而不是传递数值。因此，如果我们需要复制一个对象并且希望改变副本时不影响原始对象，就需要使用深拷贝。
## 什么是深拷贝？
深拷贝是指在将一个对象复制到另一个对象时，不仅复制了对象本身，还复制了对象所引用的所有子对象
# 深度学习与Python入门指南
深度学习作为机器学习的一个子领域，近年来得到了广泛的应用。对于新手开发者来说，Python是实现深度学习的理想语言。本文将为您提供一个详细的指南，帮助您通过Python实现深度学习，并概述每个主要步骤。
## 流程图
我们可以使用以下流程图来描述实现深度学习的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[
简介深度学习(人工神经网络的研究的概念) 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终
现有的图深度学习工具包： PyTorch Geometric (PyG) Deep Graph Library (DGL) DIG ： graph generation, self-supervised learning, explainability, and 3D graphs. Github: ...
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2021-08-06 12:26:00
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2.1 神经网络的第一次接触让我们看一下神经网络的实例，这个神经网络使用了python库Keras来学习识别手写数字。除非你已经有了关于Keras或者相似的库的经验，你不会明白立刻明白第一个例子的所有东西。你可能还没有装Keras；这没关系，在下一章里，我们会回顾这个例子中的每一个元素，并详细的解释它们。所以如果看到一些看起来专业或者看上去就像是魔法的东西，你也不用担心！我们必须从某个地方开始。这
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2023-08-13 12:22:29
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机器学习基础机器学习的四个分支1 监督学习 supervised learning2 无监督学习3 自监督学习4 强化学习评估机器学习模型训练集、验证集和测试集评估模型的注意事项数据预处理、特征工程和特征学习神经网络的数据预处理特征工程过拟合与欠拟合减小网络大小添加权重正则化添加dropout 正则化机器学习的通用工作流程 机器学习的四个分支1 监督学习 supervised learning概
摘要：卷积神经网络推算过程在计算和存储的消耗上都存在瓶颈。尤其将模型部署在边缘设备上，比如手机。甚至，卷积神经网络在高性能服务器上的训练也是高消耗的，尤其是卷积层和全链接层的乘法运算。为了减轻这个总是，本文提出通过卷积移位和全链接移位代替乘法运算。提出两个移位模型DeepShift-Q和DeepShift-PS。转换ResNet18、ResNet50、VGG16、GoogleNet为移位模型并时行
Pytorch一 、深度学习概览1、工具篇2、流程介绍3、基础知识（常用操作）1、数据结构类型4、常见名词概念二、深度学习Pytorch1、神经网络1.1 如何构建神经网络1.2 核心组件2、数据处理工具2.1 torchvision（可视化处理工具）2.1.1、torchvision.transforms2.1.2、torchvision.datasets2.1.3、torchvision.m
详解DPI与网络回溯分析技术
随着网络通讯技术进步与发展，网络通讯已跨入大数据时代，如何监控各类业务系统的通讯数据在大数据流量中传输质量，以及针对海量的网络通讯数据的范畴中存在少量的恶意流量的检测，避免恶意通讯对主机、网络设备的root权限的安全威胁，和通讯内容的窃取。是网络管理必须面对的一个难题。
有攻击的矛，自有防御的盾，这是自然发展的规律。针对大数据的来临，传统的实时检测与防御已
原创
2021-07-14 09:45:06
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# Python深度克隆实现指南
## 引言
在Python中，深度克隆是一个非常常见的需求，尤其是在处理复杂的数据结构时。深度克隆是指创建一个与原始对象具有相同值但独立于原始对象的新对象。本文将引导你学习如何在Python中实现深度克隆。
## 流程概述
下面是实现Python深度克隆的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的模块 |
| 2
原创
2023-08-25 09:27:55
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# 实现“labview deep learning Python”的步骤和代码示例
## 1. 确定需求
在实现“labview deep learning Python”之前，首先需要确定具体的需求和目标，比如需要使用LabVIEW来调用Python中的深度学习模型进行图像识别。
## 2. 确定工具
确保已经安装LabVIEW和Python，并且已经配置好相关的环境变量。
## 3
# Python Deep Forest: 强大的深度学习库
![deep-forest](
## 引言
在机器学习和深度学习领域，Python已经成为了最受欢迎的编程语言之一。它具有易读易写的语法以及强大的库生态系统，使得开发者能够快速构建高效的机器学习应用程序。在这篇文章中，我们将介绍一个名为"Deep Forest"的Python库，它是一个功能强大的深度学习库。
## Deep F
原创
2023-09-03 16:13:31
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原创
2021-09-08 09:58:22
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目录deep copy 和 copypython实现list 的 deep copydeep copy 和 copy参考：
原创
2023-03-04 06:31:36
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Hi All, this is a series of blogs that I intend to write about how to use TensorFlow 2.0 for deep learning. 大家好，我打算撰写一系列博客，介绍如何使用TensorFlow 2.0进行深度学习。 In this blog, I will go over how to classify Fash
Part 2： Logistic Regression with a Neural Network mindset你将学到： -建立学习算法的一般架构 -初始化参数 -计算损失函数和它的梯度 -使用优化算法（梯度下降） -按正确的顺序将上述三个函数集合到一个主模块函数中1 - PackagesFirst, let’s run the cell below to import all th
