计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深

Python 3网络爬虫开发实战中文PDF+源代码+书籍软件包+崔庆才 下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1H-VrvrT7wE9-CW2Dy2p0qA 提取码:35go 本书籍软件包免费赠送的,希望大家喜欢.里面appium没有最新版别来找我 本书书籍软件包为本人原创,在这个时间就是金钱的时代,有些软件下起来是很麻烦的,这个真的可以为你们节省很多时间.软件包包含了该书籍所需的所有软件. 因为软件导致这个文件比较大,所以百度网盘没有加速的可以在这里先免费下载百度云管家

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布

Java编程实战宝典PDF 目录 第1篇 Java基础知识入门第1章 Java的开发运行环境( 教学视频:57分钟)1.1 Java运行原理与Java虚拟机1.1.1 Java运行原理简述1.1.2 Java虚拟机1.2 Java的开发环境1.2.1 JDK的安装1.2.2 如何设置系统环境变量1.2.3 JDK安装后的测试与验证1.2.4 编译命令的使用1.2.5 解释执行命令的使用1.2.6 UltraEdit的使用1.3 Java应用程序示例1.4 Java Applet程序示例1.5 本

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到

开篇语: 最近工作需要做一个借款合同,公司以前的合同都是通过app端下载,然后通过本地打开pdf文件,而喜欢创新的我,心想着为什么不能在线H5预览,正是这个想法,说干就干,实践过程总是艰难的,折腾了3,4天的时间,熬了两个凌晨3,4点,其中的艰辛.以及各中的曲折.压力只有自己能体会,项目上线后心里想着我要写一篇博文,一是总结一下经验,其次就是和大家分享自己这一路走来的的心得体会,欢迎吐槽!,废话不多说,来点干货! PDF在线预览实现: 8个实现在线浏览PDF文件的实用插件,笔者选择pdf.js,

下载:https://pan.baidu.com/s/1qKaDd9PSUUGbBQNB3tkDzw <机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1IAfr-tigqGE_njrfSATT_w <深度学习之TensorFlow:入门.原理与进阶实战>,李金洪 著. 下载:https://pan.baidu.com/s/1NYYpsxbWBvMn9U7jvj6XS

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来

下载:https://pan.baidu.com/s/1oejHek3Vmu0ZYvp4w9ZLsw <Python 3网络爬虫开发实战>中文PDF+源代码 下载:https://pan.baidu.com/s/1BgQ54kCnGch4eaz4WuoC9w <精通Python爬虫框架Scrapy>中文PDF+英文PDF+源代码 更多资料:https://pan.baidu.com/s/1g4hv05UZ_w92uh9NNNkCaA <Python 3网络爬虫开发实战>

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和

分三个部分:基础篇.实战篇.提高篇.基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论.高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件,使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力. <R语言数据分析与挖掘实战(张良均等)>PDF,339页.配套数据与源代码. 网盘下载:http://106.13.73.98/abc/213

TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一.<TensorFlow技术解析与实战>从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理.模型构建.源代码分析和网络实现等各个方面.分为基础篇.实战篇和提高篇三部分.基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理.系统架构.设计理念.编程模型.常用API.批标准化.模型的存储与加载.队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)

利用python分析量化投资问题是现在研究的热点,推荐两份资料用于学习 <Python与量化投资:从基础到实战>主要讲解如何利用Python进行量化投资,包括对数据的获取.整理.分析挖掘.信号构建.策略构建.回测.策略分析等,也是利用Python进行数据分析的指南,有大量的关于数据处理分析的应用,并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题. 参考学习: <量化投资以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战. <Python

任务描述:利用前9小时数据,预测第10小时的pm2.5的数值,回归任务 kaggle地址:https://www.kaggle.com/c/ml2020spring-hw1 训练集为: 12个月*20天*18维(共4320行) , 24小时(列) 每月的前20天 test为: 18*240行, 9 列 每月的后10天随机采样连续9小时 宏观上理解: 一.X和y什么样的 一个batch中,X可以是18维*9列,对应一个数值y,即第10小时的pm2.5的值 为了方便操作,可以把x拉成一个行向量,18

一.卷积: 卷积在 pytorch 中有两种方式: [实际使用中基本都使用 nn.Conv2d() 这种形式] 一种是 torch.nn.Conv2d(), 一种是 torch.nn.functional.conv2d(), 这两种形式本质都是使用一个卷积操作,这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的,首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型,大小是 (batch, channel, H, W),其中 batch 表示输入的一批数据的数目,第二个是输入的通道

在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念.在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别.训练数据采用经典的MNIST数据集.本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据准备.定义网络.定义损失函数.训练.测试等完整流程. 一.LeNet模型定义 LeNet是识别手写字母的经典网络,虽然年代久远,但从学习的角度仍不失为一个优秀的范例.要实现这个网络,首先来看看这个网络的

Numpy 是一个非常好的框架,但是不能用 GPU 来进行数据运算. Numpy is a great framework, but it cannot utilize GPUs to accelerate its numerical computations. For modern deep neural networks, GPUs often provide speedups of 50x or greater, so unfortunately numpy won't be enough

各位20级新同学好,我安排的课程没有教材,只有一些视频.论文和代码.大家可以看看大纲,感兴趣的同学参加即可.因为是第一次开课,大纲和进度会随时调整,同学们可以随时关注.初步计划每周两章,一个半月完成课程. Part 1 : 课程大纲 第一章 绪论 1.1 从专家系统到机器学习 1.2 从传统机器学习到深度学习 1.3 深度学习的能与不能 1.4 pytorch 基础 第二章 神经网络基础 2.1 浅层神经网络:生物神经元到单层感知器,多层感知器,反向传播和梯度消失 2.2 神经网络到深度学习:逐

代码和ppt: https://github.com/Iallen520/lhy_DL_Hw 遇到的一些细节问题: 1. X_train文件不带后缀名csv,所以不是规范的csv文件,不能直接用pd.read_csv,否则发现第一行名有错误,所以用原始的方法去处理 2. 记着拆分train和test,是有必要的. 3. 数据类型转换,第一次是numpy array的转换,从str转到float,第二次是pytorch数据初始化时,注意:预测问题的y是用的二维数据,float类型. 但是分类问题,