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二十八: 深度学习 (完结)
深度学习是加深了层的深度神经网络。基于之前介绍的网络,只需通过叠加层,就可以创建深度网络。
1. 加深网络
1.1 向更深的网络出发
我们来创建一个如图 8-1 所示的网络结构的 CNN(一个比之前的网络都深的网络)。这个网络的层比…
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2025/6/21 19:02:46
NodeJS中老生代和新生代和垃圾回收机制
Node.js 中的 老生代(Old Generation) 和 新生代(New Generation),是指其运行的 V8 引擎内部管理 JavaScript 堆内存时使用的分代垃圾回收机制中的两个重要概念。理解这两代内存的作用,有助于深入理解 Node…
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2025/6/26 13:28:49
.NET中的IOC框架介绍
.NET 中的 IOC 框架:开启高效开发之门
在 .NET 开发的广阔天地里,控制反转(Inversion of Control,简称 IOC)框架犹如一颗璀璨的明星,为开发者们带来了极大的便利。它提供了依赖注入的机制,让代…
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2025/6/21 18:57:49
git push到远程仓库的新branch
git push -u origin <branch>其中 -u 是 --set-upstream 的意思,就是将目前分支和某个远程分支绑定。如果不用 -u 则是一次性的 push / pull。
如果是添加新的 repo,则用 git remote:
git remote add origin_2 https://github.com/us…
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2025/6/26 13:18:49
Pytorch中gather()函数详解和实战示例
在 PyTorch 中,torch.gather() 是一个非常实用的张量操作函数,主要用于根据索引从输入张量中选择特定位置的值。它常用于注意力机制、序列处理等场景。 函数定义
torch.gather(input, dim, index) → Tensorinput:待提取数据的张量。dim&…
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2025/6/21 19:36:00
Neo4j常见写法-with
with用法(WITH 是一个关键子句,用于将查询的不同部分连接起来。它允许你在单个查询中执行多个操作步骤,处理中间结果,并控制变量的作用域)
(1)基本语法与作用 核心功能: 将前一个查…
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2025/6/26 12:37:28
python学智能算法(十二)|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率
【1】引言
前序学习进程中,对条件概率进行了简单探索:https://blog.csdn.net/weixin_44855046/article/details/145388138?spm1001.2014.3001.5501
今天,以此为基础,探索机器学习中朴素贝叶斯方法的基本程序。
【2】代码解读 …
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2025/6/21 19:36:09
深度学习神经网络架构Transformer深刻理解
引子
你可能听说过 Transformer,听说它是 ChatGPT 的核心结构,或者它是深度学习的一个神级发明,甚至是“自然语言处理的变革性里程碑”,各大教育机构和电子书也有深刻的见解,但当你去百度、知乎、B站一搜,…
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2025/6/26 13:13:59