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RSS订阅原创 深度学习入门--基于Python的理论与实现--神经网络
并且， 在神经网络的运算中，当数据传送成为瓶颈时，批处理可以减轻数 据总线的负荷（严格地讲，相对于数据读入，可以将更多的时间用在 计算上）。首先，在学习阶段进行模型的学习，然后，在推理阶段，用学习完成的模型对未知的数据进行推理（分类）。从整体的处理流程来看，输入一个由784个元素（原本是一 个28×28的二维数组）构成的一维数组后，输出一个有10个元素的一维数组。比如，对于某个输入图像，预测是图中的数字0到9中的哪一个的问题（10类别分类问题），可以像下图这样， 将输出层的神经元设定为10个。
2025-05-27 08:34:51
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原创 深度学习入门--基于Python的理论与实现--感知机
如图所示，三角表示在(x1,x2)下为1，圆圈表示在(x1,x2)为0，那么此时就无法仅通过一条直线来划分两种输出空间（之前的AND，OR等可以实现一条直线划分0和1空间），单层感知机只能解决线性可分问题，无法处理非线性问题。，这种看似简单的模型，正是现代深度学习的雏形。出发，理解它的结构、原理与实际代码实现，并探讨它的局限性与发展方向。感知机是现代深度学习的起点，虽然它本身非常简单，但却奠定了神经网络的发展基础。感知机可以实现基本的逻辑运算，例如与门（AND）、或门（OR）、与非门（NAND）等。
2025-04-09 10:00:00
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原创 深度学习入门--基于Python的理论与实现--Python入门
Python 是一种高级编程语言，由 Guido van Rossum 于 1989 年创建，并在 1991 年正式发布。：Python 语法简洁，代码可读性强，使开发者能够更专注于问题本身。：Python 可以在 Windows、Linux 和 macOS 上运行，具有良好的可移植性。：Python 生态系统中包含大量的第三方库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，使得开发者可以快速构建应用程序。：Python 是一种动态类型语言，不需要声明变量类型，运行时自动推断数据类型。📌。
2025-04-04 10:00:00
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原创 基于BigDL框架及ChatGLM2-6B的消费级网络安全大模型SentinelGuard
通过数据并行和模型并行的方式，BigDL-LLM可以显著提高模型的训练速度和效率。此外，BigDL-LLM还支持多种优化算法和模型压缩技术，进一步降低模型的复杂度和计算成本，使得即使是使用消费级CPU也可以进行模型推理。BigDL-LLM是一个用于优化大语言模型的深度学习框架。本文简要介绍了BigDL-LLM的原理，并通过实例和图表展示了如何在实际应用中利用BigDL-LLM来优化大语言模型，提高模型性能和效率。在这个应用中，我们使用BigDL-LLM来训练优化大语言模型，提高模型的性能和效率。
2024-03-24 17:27:57
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原创 信用卡数字识别项目 - 代码解析与实现
在这个项目中，我们通过使用OpenCV和相关库，成功实现了对信用卡上的数字进行自动识别。在这个过程中，我们涉及到了图像预处理、形态学处理、边缘查找和模板匹配等技术。以下是一些项目经验和总结：图像预处理非常重要：在图像识别任务中，图像预处理是一个非常重要的步骤。适当的预处理可以提高数字识别的准确性，例如在本项目中，通过阈值化处理和轮廓查找，成功分离出了数字区域。形态学处理的应用：形态学处理是图像处理中常用的技术，可以用来提取图像的特定结构或形状。
2023-08-03 17:26:12
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用Python写一个飞机大战小游戏
2023-04-01
用Python写一个学生信息管理系统
2023-04-01
大一利用C语言+EasyX完成扫雷游戏
2023-01-10
空空如也
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