# 如何实现一个深度学习 GitHub 程序
在现代软件开发中，GitHub 是一个非常流行的代码托管平台，开发者可以方便地分享和管理他们的代码。对于刚入行的小白来说，理解如何在 GitHub 上实现一个深度学习程序可能会有些复杂。本文将为你详细讲解整个过程，从项目的创建到代码的提交，我们将一步一步来。
## 过程概述
以下是创建深度学习项目并将其上传到 GitHub 的步骤：
| 步骤
程序全家桶 | 机器学习之心【Python机器学习/深度学习程序全家桶】
原创
2024-03-01 10:45:47
32阅读
本文则以一个程序来说明量化的具体计算过程：import numpy as npdef quantization(x, s, z, alpha_q, beta_q): x_q = np.round(1 / s * x + z, decimals=0) x_q = np.clip(x_q, a_min=alpha_q, a_max=beta_q) return x_qdef quan
原创
2022-12-11 17:24:18
194阅读
# 深度学习的测试程序：实用指南
深度学习，作为人工智能领域的重要分支，已广泛应用于图像处理、自然语言处理和强化学习等多个领域。在开发深度学习模型的过程中，测试程序的编写至关重要。本文将介绍深度学习的测试程序，并附带代码示例，帮助大家更好地理解测试在深度学习中的重要性。
## 深度学习模型测试的重要性
测试是确保深度学习模型性能的关键步骤。通过有效的测试程序，可以及时发现模型的不足之处，从而
# 深度学习在棋类程序中的应用
深度学习作为人工智能的一个重要分支，近年来在棋类程序的发展中发挥了极为重要的作用。通过使用深度神经网络，棋类程序能够更好地评估棋局形势、制定策略，并最终提升胜率。本文将简单介绍深度学习在棋类程序中的应用，并给出示例代码。
## 深度学习模型概述
在棋类程序中，常用的深度学习模型是卷积神经网络（CNN）和深度强化学习。CNN能够提取棋盘上的特征信息，而强化学习则
深度学习CUDA测试程序出现问题时，我们常常需要系统性地进行排查与解决。以下是我在解决此类问题时的详细过程。
## 问题背景
在日常的深度学习模型训练中，我们使用CUDA以加速计算。然而，我在运行某个深度学习CUDA测试程序时，发现程序频繁崩溃，并且输出错误信息不明确。这一问题导致了模型训练的延误，影响了工作进度。
现象描述
- 深度学习测试程序启动时，偶尔会在初始化阶段卡住，最终崩溃。
文章目录1、MFC类库常用头文件1.1、afx.h1.2、afxwin.h1.3、afxext.h2、MFC程序分类2.1、MFC控制台程序2.1.1、和win32控制台程序的差别2.1.2、MFC控制台程序的创建2.1、MFC库制作静态库程序2.1、MFC动态程序2.3、 MFC扩展库2.4、MFC的窗口程序2.4.1、单文档视图架构程序2.4.2、多文档视图架构程序2.4.3、对话框应用程序
文章目录前言一、拆解任务二、学习内容1. 数据处理2. 建立神经网络2.训练神经网络3.预测和模型评估总结前言本周的任务有3个，预测股票，识别验证码，识别眼睛状态。因为任务不同，那么可能会使用到不同的预处理、网络等等。 本节主要学习股票预测。一、拆解任务首先需要了解这次需要处理的任务，这里贴一张老师的数据展示图。 数据第二列是日期，第三列是开盘价格，数据集内含有2426条数据，通过学习其中一部分的
在这篇博文中，我将深入探讨“YOLO深度学习程序的区别”，并通过清晰的结构和丰富的图示展示如何使用YOLO进行目标检测。下面我将详细介绍我整理的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
在谈论YOLO时，我们通常涉及的是它作为一种深度学习技术的多个变种，例如YOLOv3、YOLOv4及YOLOv5等。这些变种在算法结构、准确性与速度等方面各有千秋，因此理解其区别对
lines_gauss
算子原型
lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, CompleteJunctions : )
功能
检测线条以及其宽度。参数列表
Image (input_object) ：输入图像
Lines (output_object) ：检测线条（
使用pyinstaller 实现python脚本打包成exe程序1. 简介将python程序打包成exe可执行程序的办法很多，如pyinstaller、py2exe、cx_Freeze等，这里介绍pyinstaller方法2. 环境window 10 64bitpython 3.7.4selenium 3.3.0ChromePortable72chromedriver3. pyinstall 参数
https://keras.io/zh/why-use-keras/ https://keras-zh.readthedocs.io/examples/image_ocr/
原创
2021-07-24 23:58:18
275阅读
要想入门深度学习，需要两个工具，即算法知识和大量的数据，外加一台计算机，如果有GPU就更好了，但是因为许多入门初学者的条件有限，没有GPU也可以。 深度学习的入门过程如下图所示7个步骤：1.学习或者回忆一些数学知识因为极端及能做的只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题。我们的目标是训练处一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程设计的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个
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2023-09-18 21:40:45
103阅读
1.什么是深度学习 1.1人工智能、机器学习与深度学习 1.1.1人工智能 人工智能：努力将通常由人类完成的智力任务自动化 符号主义人工智能（1950s~1980s），专家系统（1980s） 1.1.2机器学习 查尔斯 • 巴贝奇发明分析机（1930/40s） 阿兰 • 图灵在1950 年发表具有里 ...
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2021-07-18 14:10:00
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2评论
<一>：特征工程：将原始数据转化为算法数据一：特征值抽取1：对字典数据 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
def dic
# 图像分割的深度学习程序实现指南
## 一、引言
图像分割是计算机视觉中的关键任务，旨在将图像划分为不同的部分或对象。深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分割中表现出了优秀的性能。本文将引导您如何实现一个简单的图像分割深度学习程序，适合刚入行的小白。
## 二、项目流程
在开始编码之前，首先了解整个项目的步骤。以下是流程概述：
| 步骤 | 描述 |
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在我最初学习面向对象的时候，对封装性的好处并没有什么深入的理解，只是觉得外界看不见了而已。直到最近我学习C#事件对委托的封装，加上看了一些网上的资料，才加深了对封装的体会。根据我现在的理解，封装有如下好处：1）对象封装后，外面只能查看或是赋值，却不能使用它具体怎么使用只能由类内部自己决定，这样避免了在主程序中使用它的行为。因为若在主程序中使用它，有可能会错失一些该对象本该在类中处理的行为。publ
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2024-09-03 19:06:04
17阅读
CUDA 介绍计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture CUDA），是一套并行计算平台和编程模型。支持英伟达的GPU 卡。CUDA 可以使用简单的编程API 在图形处理单元（GPU）上创建大规模并行应用程序。程序猿可以通过使用 CUDA C 和 C 艹 利用GPU 的性能加速应用程序。CUDA 编程就类似与C ，就是添加需要利用GPU 并行性的关键字
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2023-12-12 11:17:52
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# 深度学习程序打包成镜像
在深度学习的开发过程中，模型的训练过程通常涉及到许多依赖和环境设置。为了方便部署和分享，打包成镜像是一种常用的方式。本文将介绍如何将深度学习程序打包成镜像，并附上代码示例。
## 镜像的概念
*镜像*是一个轻量级、可执行的独立软件包，包含运行某个程序所需的全部代码、库、依赖和设置。通过将深度学习程序打包成镜像，我们可以确保在不同环境中运行的一致性。
## 准备工
原创
2024-10-30 09:20:57
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利用VC++实现WIN95/NT下位图淡入淡出的二种技巧 岳朝伟 
