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请自己看，自己比较。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与。

在本博客章节中，我们将深入探讨构成夜视行人检测系统的关键组成部分之一：数据集。在任何机器学习项目中，数据集都是至关重要的，因为它直接决定了模型训练的质量和最终系统的性能。为此，我们精心准备了一个专为夜间行人检测量身打造的数据集，以确保在实际应用中能够达到最佳的检测效果。我们的数据集共包括5725张图像，这些图像细致划分为4032张训练图像、1104张验证图像以及589张测试图像。这种划分策略旨在为模型训练提供充足的数据，同时保留独立的样本集来评估模型对于新数据的适应能力和泛化性。

构建LeNet网络，修改self.conv1第一个参数为3通道，因CIFAR-10是3通道彩图。# nn.Module子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数# 下式等价于nn.Module.__init__(self)# 卷积层 '1'表示输入图片为单通道, '6'表示输出通道数，'5'表示卷积核为5*5# 卷积层# 仿射层/全连接层，y = Wx + b# 卷积 -> 激活 -> 池化# reshape，‘-1’表示自适应return xprint(net)'''Net(

比如在学习中国古代史时，通过知识图谱可以清晰地看到秦朝统一六国后，实行了一系列的改革措施，这些措施又对后续汉朝的政治、经济、文化发展产生了怎样的影响，各个朝代之间的兴衰更替和传承关系一目了然，不再是死记硬背一个个孤立的历史事件。在收集资料时，一定要注意信息的质量。还是这个例子，“发布” 就是 “苹果公司” 和 “iPhone 14” 之间的关系，通过句法分析、依存关系分析等技术，可以识别出这种关系 ，将它们以 “苹果公司 - 发布 - iPhone 14” 的三元组形式表示出来，为知识图谱构建基本的结构。

遗忘门（ft）：一个向量，有选择的让传输带C的值通过。参数矩阵Wf ，需要通过从训练数据中学习。输入门（it）：更新传输带的值参数矩阵Wi ，需要通过反向传播从训练数据中学习。New value：将值添加到传输带上输出门（Ot有4个参数矩阵，每个参数矩阵LSTM参数数量（没有统计截距）

当然这是非常基础的用法，现在支持图像、语音多模态的AI大模型能做的事情远远不止于此，简单来说，对于一个任务，它很擅长做0到60%的那部分，然后你去专注做剩下的它不能完成的那部分就好。如果用的好，是可以极大提升工作和学习效率的。卷积核中的数值就是神经网络的权重，也就是要学习的参数，将权重与对应输入位置的值（如果是输入层就是像素值，如果是中间层就是中间层神经元的激活值）相乘，再与偏置相加，经过激活函数，便得到了对应的输出。除此之外，常见的深度神经网络结构还有AE，VAE，RNN，GAN，GNN等等。

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在这一部分，我们将会对Pytorch做一个简单的介绍，包括它的历史、优点以及使用场景等。DataLoader类提供了对数据集的并行加载，可以有效地加载大量数据，并提供了多种数据采样方式。dataset：加载的数据集（Dataset对象）batch_size：batch大小shuffle：是否每个epoch时都打乱数据num_workers：使用多进程加载的进程数，0表示不使用多进程# 数据转换])# 下载并加载训练集# 下载并加载测试集除了使用内置的数据集，我们也可以自定义数据集。

提到（CV），大多数人脑海中会立马浮现出一个字：“卷”。卷到什么程度呢？2022年秋招CV工程师岗位数下降了16%，但求职人数增加了23%，求职人数与招聘岗位的比例达到了恐怖的15:1，大部分CV领域的求职者都转向了开发或者产品运营岗位。因为2D视觉的算法大部分都开源了，并且深度学习的理论没有门槛，经典的YOLO等物体检测算法基本人人都了解，差异化不大。但是，与2D视觉形成明显对比的是，3D视觉领域依然处于供需平衡的状态，尤其是三维重建方向，更是供不应求。

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