学习笔记（2):PyTorch框架讲解与应用使用pytorch搭建神经网络实现手写数字识别02...

本文探讨了图像标签的多种分类场景及其在以图搜图技术中的应用，涵盖了从基础理论到实际项目实施的全面解析。 ... [详细]

如何用GPU服务器运行Python-目录前言一、服务器登录1.1下载安装putty1.2putty远程登录 1.3查看GPU、显卡常用命令1.4Linux常用命令二、 ... [详细]

本文综述了图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的发展，从传统的数据存储模型转向图和动态模型，探讨了模型中的显性和隐性结构，并详细介绍了GNN的关键组件及其应用。 ... [详细]

随着神经网络模型的不断深化和复杂化，训练这些模型变得愈发具有挑战性，不仅需要处理大量的权重，还必须克服内存限制等问题。本文将介绍10款优秀的Python框架，帮助开发者高效地实现分布式和并行化的深度学习模型训练。 ... [详细]

本文详细介绍了 Vision Transformer (ViT) 和 DETR 的工作原理，并提供了相关的代码实现和参考资料。通过观看教学视频和阅读博客，对 ViT 的全流程进行了详细的笔记整理，包括代码详解和关键概念的解释。 ... [详细]

本文介绍如何使用Python构建和评估信用评分卡模型，涵盖数据预处理、模型训练及验证指标选择。附带详细代码示例和视频教程链接。 ... [详细]

尽管深度学习带来了广泛的应用前景，其训练通常需要强大的计算资源。然而，并非所有开发者都能负担得起高性能服务器或专用硬件。本文探讨了如何在有限的硬件条件下（如ARM CPU）高效运行深度神经网络，特别是通过选择合适的工具和框架来加速模型推理。 ... [详细]

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]

本文详细介绍TensorFlow中的数据读写操作，包括TFRecord文件的创建与读取，以及数据集（dataset）的相关概念和使用方法。 ... [详细]

本文深入探讨了如何利用Java语言结合Tesseract-OCR技术来实现图像中的数字识别功能，旨在为开发者提供详细的指导和实践案例。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上通过Anaconda环境管理工具安装TensorFlow。首先，需要下载并安装Anaconda，然后配置环境变量以确保系统能够识别Anaconda命令。接着，创建一个特定的Python环境用于安装TensorFlow，并通过指定的镜像源加速安装过程。最后，通过一个简单的线性回归示例验证TensorFlow的安装是否成功。 ... [详细]

回顾与学习是进步的阶梯。再次审视卷积神经网络(CNNs)，我对之前不甚明了的概念有了更深的理解。本文旨在分享这些新的见解，并探讨CNNs在图像识别和自然语言处理等领域中的实际应用。 ... [详细]

量子位报道，deeplearning.ai最新发布了TensorFlow实践课程，适合希望使用TensorFlow开发AI应用的学习者。该课程涵盖机器学习模型构建、图像识别、自然语言处理及时间序列预测等多个方面。 ... [详细]

本文详细介绍了 TensorFlow 的入门实践，特别是使用 MNIST 数据集进行数字识别的项目。文章首先解析了项目文件结构，并解释了各部分的作用，随后逐步讲解了如何通过 TensorFlow 实现基本的神经网络模型。 ... [详细]

本文探讨了在同一台机器上安装并管理多个CUDA版本的方法，以适应不同软件或项目的需求。特别是在使用旧版PyTorch等依赖特定CUDA版本的软件时，该方法尤为实用。 ... [详细]