機器學習深度神經(jīng)網(wǎng)絡SEARCH AGGREGATION
回答:我們通?？吹降木矸e過濾器示意圖是這樣的：（圖片來源：cs231n）這其實是把卷積過濾器壓扁了，或者說拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過濾器是3x3x3，也就是長3寬3深3，但是示意圖中卻畫成二維——這是省略了深度（depth）。實際上，卷積過濾器是有深度的，深度值和輸入圖像的深度相同。也正因為卷積過濾器的深度和輸入圖像的深度相同，因此，一般在示意圖中就不把深度畫出來了。如果把深度也畫出來，效果大概就...
zhangke3016
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回答:pandas是python一個非常著名的數(shù)據(jù)處理庫，內(nèi)置了大量函數(shù)和類型，可以快速讀取日常各種文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，為機器學習模型提供樣本輸入（包括數(shù)據(jù)預處理等），下面我簡單介紹一下這個庫的使用，以讀取這5種類型文件為例：txt這里直接使用read_csv函數(shù)讀取就行（早期版本中可以使用read_table函數(shù)），測試代碼如下，非常簡單，第一個參數(shù)為讀取的t...
wushuiyong
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回答:如果面試官始終問你，機器學習是什么？要學什么課程？發(fā)展方向是什么？諸如此類泛泛的問題，這說明他機器學習水平一般。如果面試官問你，人工神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯學習主要研究什么？Boosting與Bagging算法的主要區(qū)別是什么？這說明他對機器學習還算了解。如果他給你如下三張圖，并讓你指出每張的含義，現(xiàn)場用計算機編程，或者搜一段算法程序，估計你要很重視他了，應當是個高手。總結：千萬不要小看面試官，即使他是個...
Apollo
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回答:這個就不用想了，自己配置開發(fā)平臺費用太高，而且產(chǎn)生的效果還不一定好。根據(jù)我這邊的開發(fā)經(jīng)驗，你可以借助網(wǎng)上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發(fā)環(huán)境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數(shù)據(jù)集。有的數(shù)據(jù)集是系統(tǒng)提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現(xiàn)在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
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回答:ubt20我任是沒裝上tensorflow, apt源的質(zhì)量堪憂. 我還是用我的centos7 ,這個穩(wěn)定1903
XboxYan
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回答:其實你如果想學習網(wǎng)絡安全的話我的建議是可以多取了解一下CTF比賽，去做一做CTF的題目，這是你快速學習網(wǎng)絡安全的最好途徑。（CTF平臺如攻防世界和buuctf）這些平臺可以讓你快速的掌握知識。下面的回答是我一開始想寫的，但是寫了一會發(fā)現(xiàn)太累了，于是就有了上面這段話。你好，我是科技領域創(chuàng)作者。我會在接下來的回答中告訴大家該如何學習網(wǎng)絡安全知識。關于怎樣系統(tǒng)學習網(wǎng)絡安全這個問題，我的意見是，首先你需要...
lixiang
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...atrix Factorization 【16】Finale 吳恩達深度學習專項課程筆記 神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習： 【1】深度學習概述 【2】神經(jīng)網(wǎng)絡基礎之邏輯回歸 【3】神經(jīng)網(wǎng)絡基礎之Python與向量化 【4】淺層神經(jīng)網(wǎng)絡 【5】深層神經(jīng)網(wǎng)絡 優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡： 【1...
...在所有問題上都免除了特征提取器的開發(fā)步驟。就像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡會嘗試學習低級特征，例如在低層中學習邊緣和線條，然后是部分的人臉，再接著是人臉的高層表征。 2.4 問題解決辦法 當使用傳統(tǒng)機器學習算法求解一...
...VM、樸素貝葉斯、K最近鄰算法、K均值算法、Adaboost算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、馬爾科夫。Apache有個開源項叫mahout，提供了這些經(jīng)典算法的實現(xiàn)；但是后來spark出來了，由于在內(nèi)存迭代計算方面的優(yōu)勢，一下子搶過了這個風頭，目前spark自...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...
