《深度学习》专题

感谢大家的关注，但其实这些笔记远没有那么大的价值；深度学习以及自然语言处理的发展极其迅速，这里的很多内容已经年久失修，甚至很多都没有完成。 相关代码：https://www.wenjiangs.com/wp-content/uploads/2022/08/_codes.zip

这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。 在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷

译者 bruce1408 作者: Robert Guthrie 本文带您进入pytorch框架进行深度学习编程的核心思想。Pytorch的很多概念(比如计算图抽象和自动求导)并非它所独有的,和其他深度学习框架相关。 我写这篇教程是专门针对那些从未用任何深度学习框架(例如：Tensorflow, Theano, Keras, Dynet)编写代码而从事NLP领域的人。我假设你已经知道NLP领域要解决

1.自我介绍 2.第二段实习介绍 3.ddpm/ddim 原理。噪音是预测什么噪音？上一步的噪音和下一步的噪音有关系吗？ 4.VAE的优势？ 5.第一段实习介绍 6.怎么把SAM用在3D图像上？ 7.你的CLIP嵌入是怎么做的？对齐模态遇到什么问题？ 8.llama微调用的是什么模型？数据集的处理？目的是什么？flash-attention原理 8.家是哪的？上海合肥都能接受吗？ 9.反问？

base北京-2024届提前批-Java后端开发 更新 HR通知三面通过，已拟录取。百度今年没有意向书，等10月前谈薪。 07/17 一面 视频面试 自我介绍 一、深度学习 你本科发表了这么多论文，为什么研究生要转专业呢？ 你的 CSDN 博客是从什么时候开始写的？ 你研究生具体的方向是什么？ 因为你提到你研究生对 CV 有一定了解，你在研究生阶段在这个方向有什么成果或做了什么项目？ 你觉得计算机

本文向大家介绍Python编程深度学习绘图库之matplotlib，包括了Python编程深度学习绘图库之matplotlib的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 matplotlib是python的一个开源的2D绘图库，它的原作者是John D. Hunter，因为在设计上借鉴了matlab，所以成为matplotlib。和Pillow一样是被广泛使用的绘图功能，而在深度学习相关的部分，ma

本文向大家介绍Python编程深度学习计算库之numpy，包括了Python编程深度学习计算库之numpy的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 NumPy是python下的计算库，被非常广泛地应用，尤其是近来的深度学习的推广。在这篇文章中，将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算。 NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可以进行运算，主要区别如下 最近比较热门的深度学习，比

本文向大家介绍Spring cloud Feign 深度学习与应用详解，包括了Spring cloud Feign 深度学习与应用详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 简介 Spring Cloud Feign是一个声明式的Web Service客户端，它的目的就是让Web Service调用更加简单。Feign提供了HTTP请求的模板，通过编写简单的接口和插入注解，就可以定义好HTTP请

这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练） 无缝CPU和GPU切换

本书延续了前作的理念，但关注的应用领域不同：前作的内容以卷积神经网络和图像识别为主，而本书则侧重于循环神经网络和自然语言处理。本书详细介绍了单词向量、LSTM、seq2seq 和 Attention 等自然语言处理中重要的深度学习技术。

译者：bat67 作者：Soumith Chintala 此教程的目标： 更高层次地理解Pythrch的Tensor库以及神经网络。 训练一个小的神经网络模型用于分类图像。 本教程假设读者对numpy有基本的了解 注 确保你安装了 torch 和 torchvision 包。 PyTorch 是什么？ Autograd：自动求导 神经网络 训练分类器 可选：数据并行

服务器上无法访问 huggingface 了 服务器上又不方便安装 VPN，所以咋办啊？ huggingface 有大陆镜像网站吗？

快手一面凉经 算法 我迟到10分钟 面试45分钟 1. 和为k的连续数组 2.AUC 公式，物理意义，GAUC，auc缺点 3.L1 和L2 4. Dropout 训练预测区别 BN在哪些场景下不适用 5.Xgboost特点 6.损失函数评价函数，Huber 7.交叉熵公式 为什么分类用交叉熵不用Mae 8.生成式模型与判别式模型，NLP了解吗(我是做数据挖掘的, 认识不深，说不了解) 9.实习介

本文向大家介绍什么样的资料不适合深度学习?相关面试题，主要包含被问及什么样的资料不适合深度学习?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答： (1) 数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对于其他机器学习算法，没有明显优势； (2) 数据集没有局部相关性，目前深度学习表现较好的领域是图像识、语音、自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，

本文向大家介绍TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN，包括了TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、卷积神经网络的概述 卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度