深度学习的发展应该来说很有前途，目前来看随着GPU和大数据的发展，估计应用到工业上已经不远了，这样的话传统的检测分类和跟踪之类所需要的选取目标特征均可以被替代。好处主要体现在可以自动学习目标特征，并非手动标定，另一方面，体现在可以构建一个超完备空间，可以区分目标背景。其中主要的过程是在调参数。目前的深度学习有三种架构：SDA，RBM,CNN.其中我们学习的是自编码器。自编码训练遵循的是BP算法，但
Python 根据颜色编码显示颜色
## 概述
在 Python 中，我们可以使用颜色编码来实现在终端或命令行界面中显示不同的颜色。这对于区分不同的输出或强调特定的信息非常有用。本文将指导您如何使用 Python 实现根据颜色编码显示颜色的功能，并向您介绍每个步骤所需的代码和解释。
## 整体流程
下表显示了实现此功能时的整体步骤和对应的代码。
| 步骤 | 代码 | 说明 |
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前言集成开发环境(IDE)允许开发人员用不同的编程语言运行代码，特别地，python IDE实际上是一种IDE，专门让您测试、运行和编辑用python语言编写的代码。当涉及到一个很大的项目时，在IDE上工作对开发人员来说会更简单，并且在一些特定的项目中拥有专门的工具也会有所帮助。市场上有很多选择，包括开源的和付费的IDE。在本文中，我们将列出3个您可以获得的免费的python IDE。Atom优点
Lua是一门以性能著称的脚本语言，被广泛的应用在很多方面，比如很多游戏的插件。 很多时候，没有必要去考虑性能的问题，不过，如果我们在开始编写代码的时候就以更适当，性能更高的方式与结构去组织代码，对于程序最后的性能有很大的好处。这不是强调过早的优化代码，只是一种很好的代码编写习惯。 在Lua中，我们需要知道下面这些： 使用local 在代码运行前，Lua会把源码预编译成一种中间码，类似于
# 深度学习中的格雷码
在计算机科学中，格雷码是一种再编码方式，常用于数字电路和传输数据的场合。它的特别之处在于相邻的码字只相差一个比特位，这使得在码字转变过程中，系统能够减少错误。随着深度学习技术的发展，格雷码也逐渐被应用于深度学习模型的设计与训练中，尤其是在优化和增强模型的稳定性方面。
## 什么是格雷码？
格雷码（Gray Code）是一种二进制数字编码方式，其中相邻的数码只相差一位。
本文主要展示各类深度学习优化器Optimizer的效果。所有结果基于pytorch实现，参考githu
原创
2022-12-17 19:40:51
654阅读
感知器 为了理解神经网络，我们应该先理解神经网络的组成单元——神经元。神经元也叫做感知器。感知器算法在上个世纪50-
原创
2022-09-15 12:13:46
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# 动手深度学习48代码科普
近年来，深度学习技术的快速发展已经在各个领域产生了深远的影响。从自然语言处理到计算机视觉，深度学习模型已经成为解决复杂问题的有力工具。而《动手深度学习48代码》作为一本实践性很强的书籍，为读者提供了丰富的代码示例，帮助他们更好地理解和运用深度学习技术。
## 什么是《动手深度学习48代码》？
《动手深度学习48代码》是一本由李沐、阿斯顿·张、亚历山大·斯莫拉所著
用CNN进行验证码识别1. 采用captcha库生成验证码验证码可是设置成数字， 小写字母， 大写字母 为方便计算，
原创
2022-12-07 14:15:08
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# 动手深度学习46代码科普解读
深度学习技术在近年来得到了广泛的应用和发展，为解决各种复杂问题提供了有效的方法。对于初学者来说，想要掌握深度学习技术并实际运用起来可能会感到困难。而《动手深度学习》这本书提供了丰富的代码示例和实践经验，可以帮助读者更好地理解和掌握深度学习技术。
在本文中，我们将针对《动手深度学习》第46章的代码进行科普解读，帮助读者更好地理解这部分内容。我们将以1000字左右
AI的快速发展激起了很多人的学习热情，但是初学者苦于大量的手动编程而止步不前，有没有一种编程语言可以让那些在计算机科学和数学领域专业知识较少的人，也能使用简洁的代码量来完成具体的AI应用呢？ 今天文摘菌为大家推荐一个专门用来预测的复杂模型和推理算法——Gen。下面随文摘菌一起来看看它的“前生今世”。 Gen问世之前的AI学习库（框架） 在2015年，谷歌发布了一个采用
深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数\(\theta\)，它能显著地降低代价函数\(J(\theta)\)。这里介绍的方法都基于以下两点：梯度的负方向是函数在当前点减小最快的方向；使用一阶泰勒展开式近似当前点的函数值，即：\[f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)
\]下面介绍几种常用优化算法：梯度下降法及其三个变体BGD(Batch Gradien
原创
2021-01-27 18:00:00
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声明：这里只是本人在做项目中的一些自己的个人意见，仅供参考；由于本人时间方面原因，有些语句会出现不通顺的情况，请大家谅解，我尽量的用比较通用的方式把我的思路给表达出来验证码的识别过程就好比人大脑的一个识别过程，譬如说平常我们看到一张图片，首先我们的眼睛接收，并将这张图片的信息输送给大脑，然后我们的大脑接收到这个图片信息以后，对这个图片信息作出处理，将图片中的有效信息给抠出来，譬如说这个QQ的验证码
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2023-10-16 16:38:56
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网络爬虫遇到的验证码在写网络，爬虫时，遇到很多网站存在验证码的情形，有其是比较烦的是，爬取数据的每一页都有验证码，如果只有登陆时，存在验证码，这个很好解决，只需将验证码获取后手动输入就行。 但对于每页都有的，这种方式就不能够解决了，最简单的方式，是自动识别验证码，如果验证码识别成功，能过获得数据，则进行解析，如果验证码没办法识别，则刷新一次验证码，继续识别，直到识别验证码成功，并获得数据。 类
验证码原理分析及实现一、前言 最近学习实现了验证码，首先附图效果如下：( 简单说明： 分别提交正确、错误的验证码及对应效果 本文是图文结合说明) &
文章目录一、前言项目的整个识别流程：关于数r notebook项目的整个识别流程：① 验证码清理并生成训练集样本② 验证码特征提取③ 拟合识别...
原创
2022-08-09 13:28:40
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人脸识别人脸识别是一门比较成熟的技术。它的身影随处可见，刷脸支付，信息审核，监控搜索，人脸打码等。更多的时候，它是方便了我们的生活，足不出户，就可以实现各种 APP 的实名认证，信息审核。一些公司，也都有对内部员工开放的刷脸支付系统，不用带手机，不用带工卡，带着一张或美丽或帅气的脸庞，就可以在公司内部「买买买，刷刷刷」。2
人脸打码除了这些常规操作，还可以对视频里的特定人物进行打码。
原创
2021-06-23 17:58:33
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1人脸识别人脸识别是一门比较成
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2021-07-15 11:04:52
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作者简介：张俊林，中科院软件所博士，曾担任阿里巴巴、百度、新浪微博资深技术专家，目前是用友畅捷通工智能相关业务负责人，关注深度学习在自然语言处理方面的应用。 机器自动编程是人工智能一直以来期望攻克的重要应用领域，随着深度学习的逐步流行，最近在自动编程方向获得了广泛应用并取得了很大进展。深度学习如何指导机器自动编写出能正确执行的代码？本文对这方面的最新技术进展进行了介绍，将主流技术分为“黑盒派”
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2017-01-05 08:38:00
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# 深度学习与F1赛车的交叉应用
## 引言
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过训练大规模数据集来识别模式和进行预测。与此同时，F1赛车作为一项高速运动，也需要通过数据分析和模式识别来优化车辆性能。本文将介绍深度学习在F1赛车中的应用，并给出相应的代码示例。
## 深度学习在F1赛车中的应用
### 数据分析和预测
F1赛车上装备了大量的传感器，可以实时采集包括车速、转速、
