原创
2021-09-08 09:58:22
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0-写在前面随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出。简单来说，是一种bagging的思想，采用bootstrap，生成多棵树，CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能
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2024-05-08 10:08:43
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之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种
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2024-05-09 13:04:41
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深度压缩 Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding目录介绍网络剪枝 Pruning量化 QuantizationHuffman Codingexperiencediscussions介绍论文：Deep Compression: Co
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2024-04-22 19:14:58
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jQuery.extend([deep], target, object1, [objectN]) 概述 用一个或多个其他对象来扩展一个对象，返回被扩展的对象。直线电机 如果不指定target，则给jQuery命名空间本身进行扩展。这有助于插件作者为jQuery增加新方法。 如果第一个参数设置为tr
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2019-12-11 15:33:00
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前言最近在实践知识图谱的过程中，发现阿里目前在神马搜索构建知识图谱的过程使用了deepdive进行了关系抽取，另外就是利用深度学习PCNNs进行关系抽取。通过在对deepdive进行了解的过程中，deepdive非常适合信息抽取，是构建知识库的利器。能够基于词性标注、句法分析等通过各种文本规则实现实体之间关系的抽取，同时可面向异构、海量的数据。这里会重点介绍deepdive各个方面涉及的原理和概念
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2024-07-01 17:25:31
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deeplearning4j是基于java的深度学习库，当然，它有许多特点，但暂时还没学那么深入，所以就不做介绍了需要学习dl4j，无从下手，就想着先看看官网的examples，于是，下载了examples程序，结果无法运行，总是出错，如下：查看一周的错误，也没有成功，马上就要放弃了，结果今天在论坛一大牛指导下，终于成功跑起，下面，将心酸的环境配置过程记录如下，以备自己以后查阅，同时，也希望各种高
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2023-11-28 20:07:58
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论文收集方法检索了所有带depth的标题的论文，争取没有遗漏的筛选深度估计相关论文 下面进行分类单纯有监督深度估计uncertainty aware cnns for depth completion: uncertainty from beginning to end 有监督深度补全，给出了不确定性度量generating and exploiting probabilistic monocul
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2024-02-25 06:22:00
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在Vue项目中，尤其是在使用组件化开发时，我们某些时候需要对组件内部的某些样式优化，但Vue的样式封装特性（scoped）会阻止外部样式直接作用于组件内部。为了应对这一挑战，Vue社区引入了深度选择器（也称为穿透选择器或阴影穿透选择器），让我们能够跨越组件的封装边界，对内部元素进行样式定制。深度选择器允许我们从父组件中穿透到子组件内部，直接修改子组件的样式。这在需要定制第三方UI库组件样式时尤为有
watch:{ form: { handler(val){ if (val.userId){ this.userList.forEach(item => { if (val.userId item.userId){ this.form.nickName = item.nickName } }); } ...
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2021-10-10 13:38:00
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记录学习网址，占个茅坑：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.htmlhttps://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/ ...
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2018-05-13 21:44:00
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Deep Learning
Content
One 深度学习原理（上）
1.1
1.2
1.3 用K近邻来进行图像分类
1.4
Two 深度学习原理（下）
2.1
2.2
2.11 RNN网络结构
2.12 RNN网络细节
2.13 Python实现RNN算法
2.14 LSTM网络结构简介
2.15
2.19 训练技巧之Transfer Learni
原创
2021-07-22 10:06:47
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# 学习如何实现 Java 深度拷贝
在 Java 开发中，深度拷贝是一个重要的概念，通常用于复制对象，使得复制的对象与原对象之间没有共享引用。本文将帮助您理解如何在 Java 中实现深度拷贝，包括详细步骤、代码示例以及流程图和序列图，为您提供全面的指导。
## 实现深度拷贝的流程
以下是实现 Java 深度拷贝的整个流程：
| 步骤 | 说明
第二章主要介绍如何使用PyTorch加载预训练模型，包括预训练的残差网络、生成对抗网络和图像理解网络。 使用预训练模型的好处一方面是当我们没有足够的GPU支持时，可以使用别人已经预训练好的模型，如果恰好预训练采用的数据集包含我们自己需要解决的问题的数据，就可以直接使用自己的图片进行预测。个人入门深度学习是需要解决视频行人检测的问题，但由于没有GPU的支持，只能使用Google已经预训练好
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2023-08-04 19:59:45
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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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2023-11-10 16:17:47
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浅谈深度学习(Deep Learning)的基本思想和方法
分类： 机器学习 信息抽取 Deep Learning2013-01-07 22:18 25010人阅读 评论(11) 收藏 举报
深度学习（Deep Learning），又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning，是目前非常热的一个研究主题。
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2023-11-30 15:53:53
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所谓对象浅拷贝，拷贝的是对象的内存地址，深拷贝，是对将对象里的内容拷贝出来并放到一个新的对象中，二者的区别是，修改原对象时，浅拷贝会跟着修改，深拷贝对象不受原对象的影响。在一些多线程和并发的场景中经常会牵涉到对象的拷贝。 这里以一个简单的例子，总结下深拷贝的方式。package deepclone.deepclone;
public clas
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2023-12-09 15:30:30
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推荐系统（五）wide&deep模型
这篇博客主要介绍谷歌于2016年发表在RecSys上的一篇文章，俗话说：谷歌家出品，必属精品。这篇文章提出的模型wide&deep着实对推荐系统领域有着非常大的影响，启发了后面几年推荐系统领域的一些工作，比如：deep&cross，deepFM等。这篇文章也是秉承着G家文章一贯的风格【大道至简，非常关注工程
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2023-12-06 10:51:17
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Deep Sx which is indicated by slp_sus#.after enable this fuction will meet the EUP requested.
原创
2017-09-01 16:39:38
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1. 概述算法原理它涵盖了深度CTR模型最典型的要素，即通过加入embedding层将稀疏特征转化为低维稠密特征，用stacking layer，或者叫做concat layer将分段的特征向量连接起来，再通过多层神经参考文献[1]
原创
2023-06-14 21:02:03
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