一、汉字区位码、国标码和机内码1、区位码 为了使每一个汉字有一个全国统一的代码，1980年，我国颁布了第一个汉字编码的国家标准： GB2312-80《信息交换用汉字编码字符集》基本集，这个字符集是我国中文信息处理技术的发展基础，也是目前国内所有汉字系统的统一标准。 所有的国标汉字与符号组成一个94×94的矩阵。在此方阵中,每一行称为一个"区",每一列称为一个"位",因此,
写网页等常用到的编码方式主要有utf-8、gbk、gb2312等。这三种编码都支持中文显示。如果网页包含有中文内容而没指定编码方式，中文内容将有可能显示乱码。【区别】 UTF-8是国际编码，包含欧美的所有字符和亚洲的大部分字符，中文字符则包含简繁。GB2312和GBK都是中文编码，GBK是GB2312的超集 gb2312包含的汉字并不多，所以后来就有gbk的出现了。gbk包含大部分的汉
上节我们谈到了三层自编码网络的特征学习，并将其学习到的特征用于实际分类实验中，并与传统的PCA特征提取方法作了实验对比，发现在三层网络下自编码学习的特征能更好用于分类，达到分类准确率更高，本节我们将再一次探索自编码网络的特征学习问题，并且是深层网络的自编码学习。首先来探索四层网络的自编码问题，还是以手写体为例，网络抽象成下面这样子： 假设我们第一层隐含层用200个神经元，第二层K个（可以固定也可以
# 如何实现深度学习编码
## 整体流程
首先让我们来看一下整个深度学习编码的流程：
```mermaid
pie
title 深度学习编码流程
"数据准备" : 20
"模型构建" : 30
"模型训练" : 40
"模型评估" : 10
```
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型评估
## 具体步骤和代码
### 数据准备
在这一步，你需要准备好用于训练模
# 深度学习在育种中的应用
在现代农业中，深度学习技术可以用来改善作物育种的效率和精确度。本篇文章将为你提供一个详细的流程图，以及每一步的代码示例，帮助你理解如何实现深度学习在育种中的应用。
## 流程步骤
以下是实现深度学习在育种中的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
什么是独热编码？
独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的特征编码方法，主要用于将离散特征转换为连续特征，以便机器学习算法能够更好地处理。独热编码将每个离散特征的取值映射为一个二进制向量，其中只有一个元素为 1，其余元素都为 0，这个元素的位置表示了该取值在所有取值中的位置。例如，对于一个具有三个不同取值的离散特征，独热编码会将每
自编码器的目标：使用少量高阶特征重构输入定义：使用自身的高阶特征编码自己思想：自编码器其实也是一种神经网络，他的输入和输出一致的，借助稀疏编码的思想，目标是使用高阶特征重新组合来重构自己。特点：期望输入和输出一致；希望使用高阶特征来重构自己，而不只是复制像素点。Hinton提出基于信念网络（deep belief Networds,DBN,由多层RBM堆叠而成）可以使用无监督学习逐层训练的贪心算法
转载
2023-08-26 15:32:56
95阅读
编码分类文本类型文件ASCII其他类型文件Base64 如果用简单直接的方式我们可以把文件分为两类文本类型文件其他类型文件文本类型文件的编码是逐字符进行的，每个字符的编码在任何语言任何类型计算机上的解释结果都是一样的，文本类型文件是本文分析的重点，后续会针对不同的编码方式进行详细的分析其他类型的文件，比如png,zip,可执行程序等则需要依赖于特定的环境和对应的应用程序来解析，其编码格式也并不是
从本讲开始，笔者将花一些时间和大家一起学习深度学习中的无监督模型。从现有情况来看，无监督学习很有可能是一把决定深度学习未来发展方向的钥匙，在缺乏高质量打标数据的监督机器学习时代，若是能在无监督学习方向上有所突破对于未来深度学习的发展意义重大。从自编码器到生成对抗网络，笔者将和大家一起来探索深度学习中的无监督学习。自编码器 &n
因为最近在研究对抗自编码器，所以想对编码器有个大致的了解，于是就从最基础的自编码器开始看起，正好熟悉一下keras模型的搭建以及其各种各样的函数和层的调用，最后还会介绍一下如何用tensorboard将训练过程中的一些误差和精度可视化。 简单介绍一下自编码器，按照我的理解（理解可能会不是很到位，大家有问题可以留言），我们所说的自编码器通常包含了编码（encoder）和解码（decoder）两部分。
编码解码：
编码：把看的懂得字符变成看不懂的码值过程我们称作编码
解码：把码值对应的字符，称作解码
注意：编码解码一般用统一的码表，否则容易出乱码常见的码表如下：ASCII： 美国标准信息交换码。用一个字节的7位可以表示。 -128~127 256ISO8859-1： 拉
在深度学习中，“维度”指的是数据的结构或数组的每个轴的长度。每个维度表示数据的不同特征或轴。为了更好地理解维度，我们可以通过一些示例来说明。1. 一维数据示例: 向量[2, 4, 6, 8]维度: 1（这是一个一维数组）长度: 4（数组中有4个元素）2. 二维数据示例: 矩阵[
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]维度: 2（这是一个二维数组）形状: (3
目录RDAE稳健深度自编码自编码器（Auto-Encoder）DAE 深度自编码器 RDAE稳健深度自编码自编码器（Auto-Encoder）AE算法的原理 Auto-Encoder，中文称作自编码器，是一种无监督式学习模型。它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据 本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出 。在时间序列异常检测场景下，异常对
随着通信技术、移动终端以及各种显示技术的发展，视频广泛用于人类生活的各个方面，例如在线视频、视频会议，3D视频，视频监控，远程教学，远程医疗等，据统计，视频是目前互联网上数据量最大的媒体。由于视频的数据量巨大和网络带宽的限制，不经过压缩处理的视频无法传输，提供在线观看，即使离线存储也是不现实的。视频编码技术是视频存储和传输的前提，是数字电视、网络视频、视频通信等应用的关键技术。因此，研究和开发
1 transformer最经典的理解：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/2 位置编码相对位置编码(relative position representation)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/397269153 Transformer中的相对位置编码(Relative Position Embedd
一、音视频为什么要编码？音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位，这是由于音视频原始数据量较大，在传输的过程中如果不进行编码的话，则无法进行传输。比方说，一张普通的图片的大小大概是1-2M，假设我们传输的帧率是30帧，则相当于一秒钟三十张2M的图片，那这个传输量是不得了的。所以此时我们就要引入视频编码技术进行压缩处理，目前常见的视频压缩技术有H264/H265两种压缩技术(这方面我们后面再慢慢
1.为什么深度学习要编码之后解码？
原创
2023-03-08 02:11:49
220阅读
# 深度学习编码器的实现指南
## 介绍
深度学习编码器是一个重要的组成部分，广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。本文将带你通过一个系统的步骤，教你如何实现一个基础的深度学习编码器。首先，我们将概述整个流程，然后逐步带你实现每一步。我们还会使用代码示例和必要的注释。
## 过程概述
以下是实现深度学习编码器的步骤：
| 步骤 | 描述
# 深度学习数据编码
在深度学习中，数据编码是一个重要的概念。数据编码是将原始数据转换为机器可以理解和处理的形式的过程。通过数据编码，我们可以将不同类型的数据转换为数字表示，从而利用深度学习模型进行训练和预测。在本文中，我们将介绍一些常用的数据编码技术，并提供相应的代码示例。
## 1. 独热编码（One-Hot Encoding）
独热编码是将类别型数据转换为二进制向量的常用方法。对于具有
原创
2023-07-22 02:12:29
126阅读
我需要宏观的关于视频编码的指导，最好是基于HEVC的编码器原理。如帧间预测编码过程，帧内预测编码过程，熵编码过程。细节可不详细，但求有宏观的流程概念，不胜感激！
要彻底理解视频编码原理，看书都是虚的，需要实际动手，实现一个简单的视频编码器：知识准备：基本图像处理知识，信号的时域和频域问题，熟练掌握傅立叶正反变换，一维、二维傅立叶变换，以及其变种，dct变换，快速dct变换。第一步：
