在每个时期训练深度学习时，ETA是什么

AI 学习路线：从Python开始机器学习 ... [详细]

导读深度神经网络(DNN)通过端到端的深度学习策略在许多具有挑战性的任务上达到了人类水平的性能。深度学习产生了具有多层抽象层次的数据表示;然而，它没有明确地提供任何关 ... [详细]

记录工作和学习中遇到和使用过的Python库。Target四个Level整理Collect学习Learn练习Practice掌握Master1.Python原生和功能增强1.1py ... [详细]

线性代数：机器学习背后的优化原理线性代数作为数学的一个分支，广泛应用于科学和工程中，掌握好线性代数对于理解和从事机器学习算法相关工作是很有 ... [详细]

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AICV重磅干货，第一时间送达点击进入—CV微信技术交流群转载自：机器之心PyTorch官方 ... [详细]

本文主要介绍关于深度学习,pytorch,百度云服务器,百度机器学习,BCC的知识点，对【BCCBML使用记录百度云服务器百度机器学习深度学习】和【机器学习、深度学习、人工智能、云计算、和大 ... [详细]

本文介绍了Python语言程序设计中文件和数据格式化的操作，包括使用np.savetext保存文本文件，对文本文件和二进制文件进行统一的操作步骤，以及使用Numpy模块进行数据可视化编程的指南。同时还提供了一些关于Python的测试题。 ... [详细]

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：深度学习技术前沿 ... [详细]

本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享，包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性，并提供了一些建议。 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

本文详细介绍了深度学习中的Vision Transformer (ViT)方法。首先介绍了相关工作和ViT的基本原理，包括图像块嵌入、可学习的嵌入、位置嵌入和Transformer编码器等。接着讨论了ViT的张量维度变化、归纳偏置与混合架构、微调及更高分辨率等方面。最后给出了实验结果和相关代码的链接。本文的研究表明，对于CV任务，直接应用纯Transformer架构于图像块序列是可行的，无需依赖于卷积网络。 ... [详细]

本文介绍了腾讯最近开源的BERT推理模型TurboTransformers，该模型在推理速度上比PyTorch快1~4倍。TurboTransformers采用了分层设计的思想，通过简化问题和加速开发，实现了快速推理能力。同时，文章还探讨了PyTorch在中间层延迟和深度神经网络中存在的问题，并提出了合并计算的解决方案。 ... [详细]

本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法，以及参数和返回值的说明，并提供了一个示例代码。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了利用mapreduce实现数据去重的方法，同时还介绍了人工智能AI领域中常用的框架和工具，包括Keras、PyTorch、MXNet、TensorFlow和PaddlePaddle，并提供了深度学习实战的代码下载链接。 ... [详细]