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better bench 简介:CS博士;研究领域:类脑计算、持续学习、AI、数据挖掘、自然语言处理、数学建模。
如何在Deepin 20系统中从零开始配置一个完美的VScode for Python开发环境,包括安装Anaconda、VScode、必要的插件、汉化、主题和字体设置,以及如何运行和调试Python程序。
如何在Deepin 20系统启动时进入命令行界面(终端),通过在GRUB界面中编辑内核启动参数来引导系统进入多用户文本模式(运行级别3)。
解决Deepin 20系统启动时遇到的“error: driver pcspkr is already registered aborting”错误的方法,通过在GRUB引导加载器中临时更改启动选项进入多用户文本模式,并在系统中创建一个黑名单文件来禁用pcspkr驱动。
本文分析了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的原因、表现形式及解决方案,包括梯度不稳定的根本原因以及如何通过网络结构设计、激活函数选择和权重初始化等方法来解决这些问题。
文章通过图解和示例详细解释了TensorFlow中tf.image.extract_patches函数的用法,展示了如何使用该函数从图像中提取特定区域或分割图像为多个子图像。
文章详细介绍了注意力机制(Attention)的原理、不同类型的分类以及如何在Keras中实现Attention。文章涵盖了Attention的基本概念、计算区域、所用信息、结构层次等方面,并提供了实现示例。
本文解释了凸集、凸函数、凸优化以及非凸优化的概念,并探讨了它们在机器学习中的应用,包括如何将非凸问题转化为凸问题的方法和技术。
本文解析了P问题、NP问题、NP-hard问题以及NP-Complete问题的概念,并通过实例帮助理解NP问题的特点和复杂性。
在使用json.dump时遇到的“Object of type ‘float32’ is not JSON serializable”错误的方法,通过自定义一个JSON编码器类来处理NumPy类型的数据。
Transformer模型的核心概念、优缺点以及在多个领域的应用,并提供了针对Transformer架构的面试问题及答案。
本文介绍了如何使用纯Transformer模型进行图像识别,并讨论了模型的结构、训练策略及其在多个图像识别基准上的性能。
参考文献 [1]周健, 张冬. MIMO-OFDM系统中的信号检测算法(I)[J]. 南京工程学院学报(自然科学版), 2010. [2]王华龙.MIMO-OFDM系统传统信号检测算法[J].科技创新与应用,2016(23):63.
如何在Microsoft Word 2019中设置页码从指定页面(通常是正文开始页)启动的方法。
把公式图片化,插入到软件中。
在Mac系统下给Endnote 20安装GB/T中文文献格式的步骤以及如何利用Endnote在Word中插入符合GB/T格式的参考文献。
Markdown或者LaTeX在单个字母上加一横、一点、两点、三角
Mac系统下使用Autodesk EAGLE PCB设计软件的基本教程,包括软件的安装、常用命令和工具的使用方法。
一个在Mac版Microsoft Word中使用LaTeX语法插入公式的间接方法,通过Pages文稿创建和编辑LaTeX公式后再复制到Word中。
Mac系统下使用Endnote 20添加文献信息和PDF文件的详细步骤,包括下载.enw文件和在Endnote中导入这些文件的方法。
解决TensorBoard版本冲突的方法,即通过卸载冲突的TensorFlow相关包然后重新安装所需的版本。
成为一名优秀的机器学习算法工程师所需要具备的技能和知识,包括理论基础、数学能力、编程技能、实践经验以及对特定领域的深入了解,并提供了学习资源和面试准备建议。
本文通过通俗易懂的方式解释了元学习(Meta-learning)的概念及其与传统监督学习的区别,并通过实例说明了元学习是如何让模型具备快速学习新任务的能力。
本文提供了两种不同的方法来实现16-QAM(正交幅度调制)的调制和解调过程,一种是使用commpy库,另一种是通过手动定义映射字典来实现。
原因是CUDA10.1不支持Tensorflow2.2+。那就使用Tensorflow2.0。
本文提供了两种解决PyTorch中由于torchtext版本问题导致的“Fan in and fan out can not be computed for tensor with fewer than 2 dimensions”错误的方法。
本文提供了在使用PyTorch时遇到cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED错误的几种解决方法,包括重新安装PyTorch及其相关库以确保版本兼容,检查CUDA与显卡驱动的对应关系,以及在无法使用GPU的情况下切换到CPU运行模型。
本文提供了一个Python类实现莱斯(Rician)衰落信道的模拟,包括理论概率密度函数的计算和实际随机变量的生成。
本文提供了使用PyTorch检查GPU是否可用的方法,包括查看PyTorch版本、编译时使用的CUDA版本以及当前CUDA是否可用于PyTorch。
在尝试使用清华镜像创建conda环境时遇到下载超时问题,通过删除原有镜像并添加针对Mac OS的清华镜像解决了该问题。
解决'Tensor' object has no attribute 'numpy'
本文提供了使用Pandas库对DataFrame进行操作的示例代码。
本文提供了在Deepin 20系统上使用Anaconda安装Pytorch的详细步骤,包括创建一个新的conda环境、检查系统Cuda版本、选择对应Cuda版本的Pytorch安装命令、添加镜像源以加速下载,以及执行安装命令。
本文详细介绍了几种常用的深度学习文本分类模型,包括FastText、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、TextBiLSTM+Attention、HAN和Bert,并提供了相关论文和不同框架下的实现源码链接。同时,还讨论了模型的优缺点、适用场景以及一些优化策略。
本文提供了在Matlab中如何改变图形坐标轴单位的方法,举例说明了如何将横轴刻度标签设置为特定的年份,并调整刻度取值以匹配自变量的变化。
本文提供了UML在数据库应用系统设计中的应用概览,包括UML建模框架、视图、四大图的介绍,以及如何使用活动图、用例图、类图、顺序图等UML图来表达业务流程、系统需求和内部结构,最后还涉及了系统微观和宏观设计的UML表达方式。
文章提供了JupyterLab debugger工具的安装和使用教程,包括如何在没有conda环境或已有conda环境下安装所需的软件包,如jupyterlab、Node.js、ptvsd和jupyterlab的debugger插件,以及如何使用debugger进行程序调试。同时,文章还列出了一些常见的安装问题及其解决办法。
【8月更文挑战第2天】文章提供了解决GitHub下载的Jupyter Notebook文件打开时报错的方法,包括端口冲突和文件加载错误。
文章讨论了在使用Python的BeautifulSoup库时遇到的"Couldn't find a tree builder with"错误,并提供了解决方案。
文章讨论了在Deepin 20系统上安装Jupyter Notebook的debug插件时出现的"ValueError: Please install Node.js and npm before continuing installation"错误,并提供了使用conda安装Node.js的解决方法。
本文介绍了一种新的深度复数卷积递归网络(DCCRN),用于处理语音增强问题,特别是针对低模型复杂度的实时处理。
本文介绍了numpy的np.stack()函数,它用于在指定轴上增加数组的维度,通过不同轴参数可以改变张量的形状,例如axis=0会将形状变为(N, A, B),而axis=-1可以实现数组的转置。
本文解决在Mac系统上使用VSCode时遇到的TensorFlow无法导入问题,原因是Python解析器未正确设置为Conda环境下的版本。通过在VSCode左下角选择正确的Python解析器,即可解决import TensorFlow时报错和显示红色波浪线的问题。
本文解析了TensorFlow和Keras中的`tf.keras.layers.Bidirectional()`层,它用于实现双向RNN(如LSTM、GRU)的神经网络结构。文章详细介绍了该层的参数配置,并通过实例演示了如何构建含有双向LSTM层的模型,以及如何使用IMDB数据集进行模型训练和评估。
本文详细介绍了TensorFlow中`tf.data.Dataset`类的使用,包括创建数据集的方法(如`from_generator()`、`from_tensor_slices()`、`from_tensors()`)、数据集函数(如`apply()`、`as_numpy_iterator()`、`batch()`、`cache()`等),以及如何通过这些函数进行高效的数据预处理和操作。
本文深入探讨了深度复数网络(Deep Complex Networks),包括其创新点、复数的优势、作者贡献,以及深度复数技术的具体应用,如复数卷积、激活函数、Batch-Normalization、权重初始化和卷积残差网络,并提出了对文中一些复杂概念的疑问和反思。
本文提供了解决Mac系统上使用git clone时速度慢的问题的方法。
本文提供了第二套计算机二级Python考试的模拟选择题,包含39道题目,内容涉及算法特性、数据结构概念、程序设计方法、软件工程、异常处理、变量命名规则、Python语言特点、数据类型、循环结构、文件处理等多个知识点。
本文讨论了在安装TensorFlow时遇到的版本兼容性问题,并提供了根据Python版本选择正确pip版本进行安装的解决方法。
本文介绍了NumPy的`numpy.random.binomial()`函数,用于从二项分布中抽取样本,适用于模拟具有固定试验次数和成功概率的随机实验,并提供了如何使用该函数进行概率计算和模拟实验的示例。
关于Python-Keras库中keras.layers.Dense层的解析与使用。