一、Java编程入门类
如果你是初学者，仅仅学过一点C语言或VB语文，对于没有Java编程经验的程序员要入门，随便读什么入门书籍都一样，只要你认真的学习JAVA，这个阶段需要你快速的掌握Java基础语法和基本用法，宗旨就是“囫囵吞枣不求甚解”，先对Java熟悉起来再说。
用很短的时间快速过一遍Java语法，连懵带猜多写写代码，要“知其然”。没错，你就要在知其然不知其所以然，前期只要求
深度学习现在非常热，各种会议都要和这个沾点边。百度大脑，谷歌大脑计划搞的都是这个。在一些领域取得了非常不错的效果，如图片识别，语音识别，在安全领域甚至还有识别加密的协议等。如图片，语音领域实验室准确率都超过了90%。
转载
2021-07-13 16:16:31
160阅读
1、现状： 深度学习现在非常热，各种会议都要和这个沾点边。百度大脑，谷歌大脑计划搞的都是这个。在一些领域取得
原创
2021-07-13 16:16:41
118阅读
简介： 当你和女朋友在路边手拉手一起约会的时候，你可曾想，你们之间早已碰撞出了一种神秘的智慧–深度学习。恋爱容易，相处不易，不断磨合，打造你们的默契，最终才能决定你们是否在一起。深度学习也一样，输入各种不同的参数，进行训练拟合，最后输出拟合结果。 恋爱又不易，且学且珍惜！ 【导言】目前人工智能非常火爆，而深度学习则是引领这一火爆现场的“火箭”。于是，有关“深度学习”
转载
2024-01-26 09:03:50
57阅读
分类和回归问题之间存在重要差异。从根本上说，分类是关于预测标签，而回归是关于预测数量。我经常看到诸如以下问题：如何计算回归问题的准确性？像这样的问题是没有真正理解分类和回归之间的差异以及试图衡量的准确度的症状。在本教程中，您将发现分类和回归之间的差异。完成本教程后，您将了解：该预测建模是关于学习从输入到输出的映射函数的问题，称为函数逼近。该分类是预测示例的离散类标签输出的问题。该回归是预测例子的连
# 动作理解与深度学习
在日常生活中，我们经常通过观察动作来理解情景。例如，看到一个人打篮球，就能够推测他在进行运动或比赛。随着深度学习技术的发展，计算机能够像人类一样理解动作，并应用于视频监控、智能家居、体育分析等多个领域。本文将介绍动作理解的基本原理及其在深度学习中的实现方法。
## 什么是动作理解？
动作理解是指通过分析视频或运动序列，识别并解释其中的动作。动作理解不仅仅是识别出动作的
原创
2024-09-12 05:22:59
37阅读
深度学习是指由许多层组成的人工神经网络。“深”是指层数多。相比深度学习，其他的许多机器学习算法是浅的
原创
2023-04-19 11:50:52
294阅读
深度学习中Embedding的理解 一、总结 一句话总结： Embedding就是把高维的one-hot进行降维的过程。 1、Embedding的概念引入？ 1)、一维列表也不行，二维稀疏矩阵也不行，怎么办呢？这里就引入了Embedding的概念，由密集向量表示，实现降维！ 2)、“并不是每个单词都
转载
2020-09-25 04:38:00
640阅读
2评论
0、问题 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。 思考
转载
2020-10-11 20:51:00
411阅读
2评论
摘要： 态势理解(SU)需要同时拥有洞察力(准确感知现有情况的能力)和预见力(预测现有情况在未来如何发展的能力)。SU涉及到信息融合以及模型表示和推理。通常，在信息融合的过程中必须利用异构数据源：包括硬数据和软数据。在联合的情况下，还要分配数据和处理资源，并对信息共享加以限制。在SU过程中，经常需要人参与到循环的过程中，提供关键的输入和指导，并以一种适当透明的方式来解释输出：系统不应该是“黑匣子
原创
2021-03-22 21:51:10
1036阅读
1. 四种情况 Precision精确率， Recall召回率，是二分类问题常用的评价指标。混淆矩阵如下： T和F代表True和False，是形容词，代表预测是否正确。 P和N代表Positive和Negative，是预测结果。 | | 预测结果为阳性 Positive | 预测结果为假阳性 Neg
原创
2021-12-29 17:32:43
683阅读
https://www.toutiao.com/a6656397865755083271/ 2019-02-10 23:52:20深度神经网络在2012年兴起，当时深度学习模型能够在传统机器学习问题，例如图像分类和语音识别，击败最先进的传统方法。这要归功于支撑深度学习的各种哲学思想和各种思维。抓住主要矛盾，忽略次要矛盾--池化神经网络中经过池化后，得到的是突出化的概括性特...
转载
2019-02-12 08:03:28
90阅读
一，信号与系统学的是什么？信号与系统两个基本的概念：信号可以表示成有若干变量的函数，而系统则对信号作出响应，产生新的信号。这个科目研究的就是这一大类问题。例如：在电路系统中，电源电压和电流可以当成随时间变换的函数，而负载上的电压和电流可以看作是电源电压电流经过整个电路系统后输出的响应。实现信号的分析的方法是傅里叶分析方法，而在实际生活中，最常遇到的就是线性时不变系统(LTI)。我们就以这两个点为重
转载
2023-12-20 09:45:33
2阅读
嵌入是浮点值的密集向量（向量的长度是您指定的参数）。它们不是手动指定嵌入的值，而是可训练的参数（模型在训练期间学习的权重
原创
2024-04-30 10:47:57
136阅读
通过深度学习实践可以更好地理解其核心概念，因为理论知识在实际应用中会面临复杂性和挑战。以下是一些关键的深度学习概念及如何通过实践来加深理解的建议：
1. 理解神经网络基础
实践：构建简单的全连接神经网络
使用 TensorFlow 或 PyTorch 搭建一个简单的两层神经网络来解决二分类问题（例如，手写数字识别或逻辑回归问题）。通过修改神经元数量和层数，观察模型的表现变化。
目的：理解神经网络的
原创
2024-10-11 11:56:26
64阅读
java语言继承特点，及思想的理解
转载
精选
2014-04-17 20:40:33
263阅读
一、Java之概述 Java作为一门高级语言，由于它采用一种“半编译半解释型”的执行机制，加上引入JVM，使得其具有“write once，run everywhere”的特点。 Java SE：为开发和部署在桌面、服务器、嵌入式和实时环境中使用的Java Application提供支持，还包括支持Java Web的类，为Ja
转载
2024-06-02 21:30:46
94阅读
在前面学习了IO之后，今天我们开始进入NIO学习环节，首先我们会NIO做一个简单的介绍，让大家认识NIO，然后会和IO进行一个对比认识进行区分。好了，下面我们就开始学习：一、NIO简介1.概述从JDK1.4开始，Java提供了一系列改进的输入/输出处理的新特性，被统称为NIO(即New I/O)。新增了许多用于处理输入输出的类，这些类都被放在java.nio包及子包下，并且对原java.io包中的
转载
2023-12-02 13:43:15
41阅读
1、走进JAVA引申出JVM（可略）这一部分博主建议可以直接省略或者泛读，感兴趣的童鞋可以选择精读。主要介绍JAVA的前世今生。第一部分 走进Java一、走进Java1、概述一次编写，到处运行”的理想，感兴趣的童鞋可以思考下为什么JAVA可以这么吹？我想答案你已了然于胸。2、java技术体系结构 按照功能来划分包括以下几个组成部分：Java程序设计语言，各种硬件平台的java虚拟机，Java A
转载
2023-07-16 02:03:11
23阅读
理解卷积神经网络CNN，特别是对第一次接触卷积神经网络的人来说，经常会对诸如卷积核、滤波器、通道等概念和他们的堆叠架构感到困惑。然而卷积是强大且高度可扩展的概念，在本文中，我们将逐步分解卷积操作的原理，将他与标准的全连接网络联系起来，并且探索如何构建一个强大的视觉层次，使其成为高性能的图像特征提取器。二维卷积：操作二维卷积是一个相当简单的操作：从卷积核开始，这是一个小的权值矩阵。这个卷积核在 2
转载
2024-08-12 15:20:36
0阅读
