高中英语阅读专题能力训练含答案2专题能力训练十一阅读理解(二)专题能力训练第23页A(2017·天津红桥区二模,B)Long ago,poems were recited out loud instead of being written down.Back when the Greeks first started the Olympics,they held poetry contests a...

商汤开源⽬标检测⼯具箱mmdetection代码详解（⼆）------mmdetectio。。。⽬录mmdetection版本：2.0mmcv版本：0.5.5mmdetection和mmcv的关系是，mmdetection⼀些功能代码是直接通过调⽤mmcv的api实现的。================================================================...

在MATLAB中使用卷积神经网络的方法近年来，深度学习技术飞速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为计算机视觉领域的主流模型。CNN通过模拟人脑视觉系统的工作原理，可实现图像识别、目标检测、图像分割等任务。而在实际应用中，MATLAB作为一款专业的数值计算软件，提供了强大的工具箱和函数库，使得使用卷积神经网络变得更加简便。一、MATLAB中的C...

MATLAB中的神经网络工具箱详解神经网络是一种模拟人脑神经系统工作方式的计算模型，广泛应用于科学、工程和金融等领域。而在MATLAB软件中，也有专门的神经网络工具箱，提供了丰富的功能和算法，用于实现神经网络的建模、训练和应用。本文将对MATLAB中的神经网络工具箱进行详细的解析和介绍。一、神经网络基础知识tool工具箱在深入了解MATLAB神经网络工具箱之前，我们首先来了解一些神经网络的基础知识...

如何使用Matlab进行神经网络优化和自适应控制1. 引言神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，能够通过学习和训练来实现目标函数的优化和自适应控制。Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地进行神经网络的建模、训练和优化。本文将介绍如何使用Matlab进行神经网络的优化和自适应控制。tool工具箱2. 神经网络的建模在使用Matlab进行神经网络优化和控制...

在MATLAB中使用深度学习进行图像处理随着人工智能和机器学习的发展，深度学习在图像处理领域日益重要。MATLAB作为一种强大的数学计算平台，提供了丰富的工具和函数，用于应用深度学习算法进行图像处理。本文将介绍如何在MATLAB中使用深度学习进行图像处理，并探讨一些常用的技术和应用。I. 深度学习基础tool工具箱在介绍如何在MATLAB中使用深度学习进行图像处理之前，我们先来了解一些深度学习的基...

MATLAB中的卷积神经网络设计引言随着人工智能的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的成果。而MATLAB作为一个功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和函数来支持卷积神经网络的设计和实现。本文将介绍MATLAB中卷积神经网络的基本概念，以及如何使用MATLAB进行网络设计与训练。第一章 卷积神经网络概述卷积...

Matlab中的神经网络工具与实例展示引言：神经网络是一种模拟人脑中神经元活动的计算模型，对于解决复杂的非线性问题具有很大的潜力。Matlab作为一种常用的科学计算软件，提供了强大而灵活的神经网络工具箱，方便研究人员和工程师进行神经网络的模拟和仿真。本文将介绍Matlab中的神经网络工具以及一些实例展示，帮助读者更好地理解和应用神经网络。I. Matlab中的神经网络工具箱Matlab中的神经网络...

Matlab中的神经网络工具箱介绍与使用神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，它通过由多个神经元组成的网络，学习数据的特征和规律。在计算机科学领域，神经网络被广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等诸多领域。Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了专门用于神经网络设计和实现的工具箱。本文将介绍Matlab中的神经网络工具箱，并探讨其使用方法。一、神经网络工具箱的概述Matlab中的神...

【matlab】强化深度学习⼯具箱例程调⽤汇总及编程实例前⾔前段时间帮导师申请项⽬时涉及到了智能化，因为⾏⽂过于天马⾏空导师要求将⼤致思路仿真出来试试，于是就⼜到了强⼤的MATLAB，在⽹上⼀顿搜索后发现最新的强化学习以及深度学习的⼯具箱只有2019年以后的matlab才有，⽤我的2018b只能跑⼀些简简单单的问题还做不到可视化。装好以后不断学习发现matlab⾃⾝是有很多例程的，于是从官⽹的页...

神经网络工具箱的使用1 神经网络的创建与训练神经网络的创建主要分为以下四步：1)在命令窗口键入nntool命令打开神经网络工具箱。如图1：图 12)点击Import按钮两次，分别把输入向量和目标输出加入到对应的窗口（[Inputs]和[Targets]）中，有两种可供选择的加入对象（点击Import后可以看见），一种是把当前工作区中的某个矩阵加入，另一种是通过.mat文件读入。如图2和图3：too...

    如果你基于pytorch训练模型，然后，你想加快训练速度，增大batch_size,或者，你有一台配置多张显卡的机器，还是说你有多台带显卡机器，你想利用起来，分布式训练你的模型，那这篇文章对你有点用。    基于以上的需求，我趟了一遍，记录下我遇到的坑都有哪些，怎么跨过去。    先看一下我主要的工具：anaconda,apex,...

Win10配置pytorch深度学习环境⼀、Win10配置pytorch深度学习环境有⼀台装win10系统的电脑有两张显卡，所以尝试在win10上装环境了，之前在Ubuntu上安装过深度学习环境，相⽐起来还是Ubuntu的命令⾏配环境更⽅便。1. 安装Anaconda新建⼀个Python 3.6环境命名为“python36”之前base(root)环境下是Python 3.8环境，安装pytorc...

【2023年Python编程竞赛训练】近年来，随着信息技术的飞速发展，编程已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。而Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，正受到越来越多人的青睐。在这样的背景下，2023年Python编程竞赛训练备受瞩目，成为了程序员们学习和展示自己技能的舞台。本文将就2023年Python编程竞赛训练的相关内容进行介绍和分析。一、Python编程竞赛训练的重要性1....

nn.BatchNorm2d——批量标准化操作解读nn.BatchNorm2d——批量标准化操作torch .nn .BatchNorm2d (num_features , eps =1e -05, momentum =0.1, affine =True , track_running_stats =True , device =None , dtype =None )功能：对输⼊的四维数组进⾏批...

BN原理、可训练参数、训练预测的时候分别怎么做出处：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》IID假设：独⽴同分布假设：训练数据和测试数据的分布相同是训练的模型能够在测试集上获得好效果的保障⽽BN就是使得在训练过程中每⼀层的输⼊都保持相同的分布再者，随...

eval是做什么的pytorch预训练模型预测⾃⼰的图⽚没有⾦贵的GPU，⽤⽤巨头训练好的模型把⾃⼰的图⽚分分类。其中的 dog.JPG是⾃⼰需要预测的图⽚。代码如下：import torchfrom PIL import Imagefrom torchvision import dels as modelsmobilenetV2 =...

深度学习-读csv数据做分类器这篇主要介绍如dl4j如何操作csv，虽然实战中⽐较少⽤，但是对熟悉基本数据操作及结构还是有好处的，代码如下public class BasicCSVClassifier {private static Logger log = Logger(BasicCSVClassifier.class);//⼯⼚⽅法⽣成⽇志类private s...

使⽤LSTM进⾏⽂本分类说明之前写过⽤lstm模型做的⽂本分类，但是代码结构⾮常混乱。读过Bert源码后，决定模仿Bert的结构，⾃⼰重新写⼀遍使⽤lstm模型的代码。只作为熟悉tensorflow各个api与⼀个⽐较清楚的NLP模型结构的练⼿⽤，不求更⾼的准确率。使⽤包含10个商品类别，60000+数据的，已标注正负情感的商品评论数据作为训练语料。原⽂件为csv格式，包含3个字段：cat（类别）...

顺理成章的，把模型做的再大一点，训练数据集做的再大一些，计算资源再多一些，就可以生成更长的代码。这篇文章做的事情就是把GPT模型应用在代码生成上，具体来说输入函数的签名和注释（prompt），告诉模型这个函数要做什么事情，然后模型输出实现代码。这里有三个示例，白背景的是 prompt，黄背景的是模型补全的代码。想完成这件事情其实很难，有很多工作要做，所以这篇文章有58个作者，6个共同一作。评测...

教你⽤TensorFlow做图像识别弱者⽤泪⽔安慰⾃⼰，强者⽤汗⽔磨练⾃⼰。上⼀篇⽂章⾥⾯讲了使⽤TensorFlow做⼿写数字图像识别，这篇⽂章算是它的进阶篇吧，在本篇⽂章中将会讲解如何使⽤TensorFlow识别多种类图⽚。本次使⽤的数据集是CIFAR-10，这是⼀个⽐较经典的数据集，可以去百度⼀下它的官⽹，它包含60000张32X32的彩⾊图像，其中训练集50000张，测试集10000张。⾥...

关于YOLOv3对VOC类型数据集的mAP计算与PR曲线的绘制windows和linux均适⽤前⾔本⽂所做的⼯作均建⽴在已经已经⽤darknet训练好⾃⼰的模型的基础上的，不提供与YOLO训练有关的东西（因为别⼈已经发够多了）。尽量写得傻⽠⼀些，保持⼀步⼀次截图，因为能看这种博客的基本都没啥程序员基础的，连脚本都没听说的菜鸟，只是单纯跑跑发个⽔⽂的，所以多图和啰嗦警告，（图中有些路径打上马赛克了，...

BERT+使⽤transformers库加载⾃⼰数据集做BERT预训练（普通⽅式+Trai。。。⼀、简单介绍Word Embedding在NLP任务中，我们需要对⽂本进⾏编码，使之成为计算机可以读懂的语⾔。在编码时，我们期望句⼦之间保持词语间的相似性。word embedding做的事情就是把⼀个词映射到低维的稠密空间，切语义相近的词向量离得⽐较近。word2vec的缺点：1、相同词对应的向量训练...

⼿把⼿教你做简单的CNN⽂本分类——基于pytorchCNN是在图像处理领域⼤放异彩的⽹络模型，但其实在NLP领域CNN同样有许多应⽤。最近发现，在长⽂本上CNN提取特征的效果确实不错，在⽂本分类这种简单的任务上，并不需要复杂且⽆法并⾏的RNN，CNN就能搞定了。（当然，其实没必要⽤到复杂的神经⽹络，简单的机器学习模型+传统的特征，也能取得不错的效果，⽽且速度还更快）。针对⽂本分类，CNN在长⽂本...

pytorch做⼆分类，多分类以及回归任务【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做⼆分类，多分类以及回归任务1.简介本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类⽐赛中没有⽤过它，做图像相关任务时⽤pytorch⽐较多。有个⼩哥提到让整理⼀下，就花了⼏天时间整理了⼀份，没有很仔细调试过，有问题请读者指出。下⾯将从数据处理、⽹络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅...

solomon数据集是什么_训练⼀个数据不够多的数据集是什么体验？摘要：这⾥介绍其中⼀种带标签扩充数据集的⽅法。摘要：前⾔前⼀段时间接触了⼏位⽤户提的问题，发现很多⼈在使⽤训练的时候，给的数据集寥寥⽆⼏，有⼀些甚⾄⼀类只有5张图⽚。modelarts平台虽然给出了每类5张图⽚就能训练的限制，但是这种限制对⼀个⼯业级的应⽤场景往往是远远不够的。所以联系了⽤户希望多增加⼀些图⽚，增加⼏千张图⽚训练。但...

TensorFlow之DNN（三）：神经⽹络的正则化⽅法（Dropout、L2正则化、早停。。。这⼀篇博客整理⽤TensorFlow实现神经⽹络正则化的内容。深层神经⽹络往往具有数⼗万乃⾄数百万的参数，可以进⾏⾮常复杂的特征变换，具有强⼤的学习能⼒，因此容易在训练集上过拟合。缓解神经⽹络的过拟合问题，⼀般有两种思路，⼀种是⽤正则化⽅法，也就是限制模型的复杂度，⽐如Dropout、L1和L2正则化、...

【图像分类】实战——AlexNet实现图像分类（pytroch）摘要AlexNet是由Alex Krizhevsky 提出的⾸个应⽤于图像分类的深层卷积神经⽹络，该⽹络在2012年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition）图像分类竞赛中以15.3%的top-5测试错误率赢得第⼀名。也是在那年之后，更多的更深的神经⽹络被提出...

系列⽂章：如何利⽤PaddleDetection做⼀个完整的项⽬（⼀）如何利⽤PaddleDetection做⼀个完整的项⽬（⼀）0PaddleDetection简介PaddleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统⼀框架。⽀持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、⽀持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileN...

深度学习应用开发-TensorFlow实践_浙大城市学院中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.下面哪个不是单变量线性回归的必须步骤（）参考答案:可视化训练过程 2.以下选项哪个可以作为Python3的标识符？参考答案:变量 3.Python的单行注释怎么表示？参考答案:#注释 4.Python运算：0 and 20+5 的输出是？参考答案:0 5.关于TensorBoard以下说法...