1.Beego框架简述beego简介beego 是一个快速开发 Go 应用的 HTTP 框架，他可以用来快速开发 API、Web 及后端服务等各种应用，是一个 RESTful 的框架，主要设计灵感来源于 tornado、sinatra 和 flask 这三个框架，但是结合了 Go 本身的一些特性（interface、struct 嵌入等）而设计的一个框架。beego 的架构beego 的整体设计架
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2024-01-21 00:47:00
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刚入门机器学习，跟着一些博主训练了几个卷积神经网络，使用的比较小的数据集，但在CPU训练神经网络的速度可以说是龟速，一个3000多张图片的数据集都要训练十几分钟。 最近我也把自己毕业设计需要的数据集制作完成了，训练集图片数量大概有13w张，验证集差不多2w张，用CPU训练根本是不可实现的。除了更换GPU显卡，我还在网上了解到可以在云平台上租用GPU来训练自己的神经网络，经过几天的摸索，终于
1、为什么Matlab训练神经网络用不了GPU可以用gpu加速训练，可以通过增加'useGPU'字段:train(net,P,T,'useGPU','yes');或先将数据集P,T通过函数Pgpu=gpuArray(P);Tgpu=gpuArray(T);转移到gpu内存中，再调用训练函数train(net,Pgpu,Tgpu)但是需要注意以下几点： 1，由于要在gpu上训练，网络的权重调整也会在
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2023-08-04 15:54:46
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在之前的文章里面，我介绍了机器学习的很多经典算法，其中有一个叫做『神经网络』的算法目前最受追捧，因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。由于其算法结构类似于人脑神经结构，所以人们对他给予了厚望，希望通过神经网络算法实现真正的AI。神经网络（Neural Network(NN)）一个典型的神经网络如下图
image.pn
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2023-10-30 23:54:19
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文章目录深度学习Pytorch（八）——神经网络模块（详细）一、PyTorch中的nn包二、使用优化器训练神经网络三、自定义nn模块四、神经网络中的控制流和权重共享 一、PyTorch中的nn包计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并且自动求导，然而对于大规模的网络，autograd太底层（太low），在构建网络的过程中，我们经常要考虑将计算安排成层，其中一些可学习的参数，
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2023-10-04 20:27:54
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M1 采用台积电 5nm 制程工艺，也是目前为止全球首款 5nm 工艺的个人电脑处理器，封装了近 160 亿个晶体管，将 CPU、GPU、神经网络引擎、各种连接功能以及其他众多组件组件集成到了一起。其中，CPU、GPU 都是 8 核，神经网络引擎是 16 核。(相信最近大家看了很多关于M1的跑分，总之就是“碉堡了”，跑分性能翻倍超英特尔i9，下面就不在参数对比了) 一句话来说就是五纳米
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2023-10-29 17:36:01
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学习人工智能需要一定的计算机配置要求，这是因为人工智能算法需要大量的计算和存储资源。以下是一些常见的人工智能学习所需的计算机配置：学人工智能电脑配置要求高吗？多少钱能搞定？CPU：至少需要一颗四核八线程以上的CPU。GPU：建议至少拥有一张NVIDIA的 GeForce RTX 3060显卡或者更高。内存：至少需要16GB以上的内存。存储：至少需要256GB以上的SSD硬盘或者更大。根据
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2024-01-05 14:11:03
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深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NV
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2023-12-29 14:32:28
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以前总看见别人说某某神经网络参数量有多少，大概占用多大的显存等等描述，但心里却并不知道为什么是这么多，今天看到这篇文章，大体上有了一定的理解。参数量的计算：「VGG Network」，牛津大学VGG实验室设计的架构，将AlexNet的8层提高到了19层，真正让深度这个词得以充分体现。 从VGG开始，人们不再使用太大的卷积核，取而代之的是若干个小卷积核的组合。 比如，3个步长为1的3X3卷积核，可以
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2023-10-20 13:52:50
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深度卷积神经网络在CPU上计算的加速原始读取数据函数函数优化Intel MKL-DNN加速CPU计算RUN！ 在利用MXNet对AlexNet简化模拟的实现过程中，由于机器没有独显，只能利用CPU进行计算。? 结果发现，GPU上只用一两分钟跑完的5个epoch，CPU跑了十几分钟连一个epoch还没跑出来。这是代码能干得出来的事？欺负一个CPU算啥！CPU：“ 我太难了！” 原始读取数据函数
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2023-10-14 06:03:50
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本篇是神经网络体系搭建的第四篇，解决体系搭建的TensorFlow TensorFlow安装建议用Anaconda。 - Mac & Linuxconda create -n tensorflow python=3.5
source activate tensorflow
conda install pandas matplotlib jupyter notebook scikit-le
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2024-01-11 13:04:04
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1.1 DSP技术概念**DSP技术：**将通用的或专用的DSP处理器用于完成数字信号处理的方法和技术。DSP完成数字信号处理(即实时DSP系统实现框图)的简单过程如下图所示：1.2 数字信号处理的优势可控性强： 通过改变程序使微处理器实现不同的功能，比如下表：eg功能数字滤波器通过改变程序中的系数来实现低通、高通、带通等不同的滤波任务以及性能软件无线电技术在一个统一的以高性能DSP处理器为核心的
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2023-11-10 21:28:00
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Datawhale组队学习-图神经网络（一）Taks 01学习书籍、工具及软件本次学习资料为Datawhale社区在Github上的开源项目和官方文档
电脑配置为Macbook m1，操作系统为MacOS 11.4 Big Sur。所用编程环境为Anaconda 下的 Jupyter Notebook，python 3.8.8。学习图神经网络的原因在过去的深度学习应用中，我们接触的数据形式主要是这
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2024-01-30 19:22:53
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RNN神经网络一、 什么是RNN神经网络RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种’记忆’功能. RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无
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2023-08-09 09:55:35
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随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的神经网络可以运行嵌入式设备上了，但是网上的教程多以安卓平台为主，这可能是因为手机平板等移动设备装机量巨大，所以大家都比较关注，而嵌入式linux上的相关资料和项目不是很多。最近由于工作需要，研究了一下这方面的东西，这里进行一下总结，也希望能过帮助到有需要的朋友，同时有相关经验的朋友也可以解答一些我的疑问，
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2023-11-21 14:34:14
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如何实现golang神经网络包
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个golang神经网络包。下面是整个实现的流程以及每一步需要做的事情。
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[了解神经网络基本知识] --> B[选择一个适合的神经网络库]
B --> C[定义神经网络的结构]
C --> D[初始化神经网络的权重和偏置]
原创
2023-12-26 07:05:09
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# Golang神经网络架构
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟人脑中的神经元之间的连接和传递信息的方式，实现了一种机器学习和人工智能的算法。最近，Golang成为了一种非常流行的编程语言，其强大的并发性能和简洁的语法使得它成为了构建高性能神经网络的理想工具。
本文将介绍Golang中神经网络的基本架构，并提供一些代码示例来帮助读者理解和实践。
## 神经网络的
原创
2023-09-04 18:36:16
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概要本篇文章的重点就是主要介绍GoogLeNet的网络架构，这个网络架构于2014年由Google团队提出。同时GoogLeNet也在经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。由于内容较多，因此将我也将在之后几篇博客中进行详细叙述。在本篇博客中主要将介绍GoogLeNet v1的网络架构。一、背景与动机在2012年，AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中获得了冠军，这也使得深度学习
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2024-04-08 22:21:52
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指标数量级上的认识，CPU 10~100GFLOP/s的峰值性能， GPU为10TFLOP/s，功耗下限(嵌入式GPU) 10W， 而物联网极低功耗要求为1mW ~ 1W。 基于FPGA和ASIC的加速器设计可以分为两类，一类是将神经网络按层/模块对应硬化，主要在FPGA上实现，借助HLS等辅助编程；另一类是设计xPU，含指令集和编译器设计。精巧的内存架构设计可为计算单元提供足够的数据，从而确保计
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2023-11-14 11:26:22
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众所周知，如果你想研究Deep Learning，那么比较常用的配置是Linux+GPU，不过现在很多非计算机专业的同学有时也会想采用Deep Learning方法来完成一些工作，那么Linux+GPU的环境就有可能会给他们带来一定困扰，我写这篇文章就是为了让这些同学可以不用去装Linux系统，不用去涉及GPU，就可以基于Caffe框架跑出一个简单的神经网络。 CNN基础知识：https
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2023-11-15 11:22:45
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