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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。
如何使用TensorFlow和Keras实现条件生成对抗网络(CGAN)并以MNIST和Fashion MNIST数据集为例进行演示。
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。
如何在AutoDesk Eagle软件中下载和添加LMC555CN或LMC555CN/NOPB器件的库文件。
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。
关于深度学习在音频信号处理领域应用的综述,涵盖了不同类型的深度学习模型及其在音频识别和合成任务中的应用。
该文章提出了一种基于深度学习的方法,用于OFDM系统中的联合信道估计和信号检测,通过信道估计网络(CENet)和信号检测网络(CCRNet)改善了传统方法的性能。
把学习如何在衰落的噪声信道上进行通信的过程公式化为对自动编码器的无监督训练。该自动编码器由编码器,信道和解码器的级联组成。
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。
元学习提供了一种自动选择归纳偏置的方法。
该文章介绍了如何使用MATLAB绘制单模光纤中线性偏振模式LP₀₁的电场分布,并提供了相关的数学公式和参数用于模拟光纤中的光斑分布。
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。
本文介绍了如何使用MATLAB绘制基于特定折射率分布的第一种子午光线路径方程曲线的方法。
本文介绍了使用MATLAB绘制平面介质中TE波的波场分布方法,详细阐述了波导层、衬底层和覆盖层的波动方程及边界条件。
本文提供了对医学影像报告异常检测任务中使用的机器学习模型(如XGBoost和LightGBM)进行参数调整的方法,并分享了特征提取和模型调优的最佳实践。
本文介绍了一个基于XGBoost、LightGBM和逻辑回归的集成学习模型,用于医学影像报告异常检测任务,并公开了达到0.83+准确率的基线代码。
本文介绍了一种基于图像超分辨率网络的OFDM系统模型驱动信道估计算法,通过结合最小二乘法和深度学习技术来提高信道估计的准确性。
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。
本文提供了随机过程课后作业的解答示例,涉及泊松分布、卡方分布等概率论概念的计算题。
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。
该文档介绍了如何在Python中对字典进行排序的方法。
本文提供了在Deepin 20系统中安装PyTorch及其相关库的指南,包括创建conda环境、安装PyTorch及依赖库的步骤。
该文档提供了嵌入式编程工具MDK5.14的安装包及安装教程,包括了Pack包的安装步骤。
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。
本文介绍了在使用Nvidia RTX 2070 GPU和TensorFlow 2时,解决GPU内存不足错误的方法,包括杀死占用内存的进程、重置GPU以及重启设备等方案。
本文介绍了在TensorFlow 2中结合Keras API和Estimator API来构建和训练模型的方法,并提供了一个示例流程,包括构建模型、生成数据集、使用Estimator进行训练以及评估模型性能。
本文解决了在使用TensorFlow 2.0和Keras API时,尝试使用双向LSTM (tf.keras.layers.Bidirectional) 出现的未知错误问题,并提供了三种解决该问题的方法。
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。
本文介绍了在Deepin 20系统中解决安装CUDA 10.0时遇到的GCC版本不支持问题的具体步骤。
本文描述了在Deepin 20系统中使用TensorFlow 2时遇到GPU未被利用的问题,并给出了相关的调试日志信息。
提供了检查TensorFlow是否能应用GPU的方法。
文章提供了在Deepin 20系统中切换不同CUDA版本的方法,包括删除旧的软链接和创建指向所需CUDA版本的新软链接,并展示了如何查看当前安装的CUDA版本。
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。
文章介绍了logloss和mlogloss的计算方法,包括它们的Python实现代码。logloss用于评估二分类模型的性能,而mlogloss适用于多分类问题。
在TensorFlow 2.0中,使用Concatenate函数时出现错误,可以通过替换为tf.concat 来解决。
文章概述了分布式数据库、并行数据库、云计算数据库架构和XML数据库的基本概念、目标、体系结构以及与传统数据库的比较,旨在提供对这些数据库技术的全面理解。
文章概述了数据仓库和数据挖掘技术的基本概念、决策支持系统的发展、数据仓库的设计与建造、运行与维护,以及联机分析处理(OLAP)与多维数据模型和数据挖掘技术的步骤及常见任务。
文章介绍了使用mlxtend和lightgbm库中的分类器,如EnsembleVoteClassifier和StackingClassifier,以及sklearn库中的SVC、KNeighborsClassifier等进行模型集成的方法。
文章讨论了在使用Tensorflow 2.3时遇到的错误信息:"Found unexpected keys that do not correspond to any Model output: dict_keys(['model_output']). Expected: ['dense']"。这个问题通常发生在模型的输出层命名与model.fit_generator的生成器函数中返回的值的键不匹配时。
本文提供了解决在Deepin 20系统上使用VScode时遇到的"Module ‘torch’ has no ‘cat’ member"错误的步骤,即通过在VScode的设置中指定正确的pylint路径来解决该问题。
文章介绍了如何使用iterative-stratification库进行多标签多分类的K折交叉验证,包括安装方法和示例代码。
本文介绍了数据库后台编程的关键技术,包括存储过程、用户定义函数、触发器和游标,并附有思维导图。
文章概述了数据库备份与恢复的基本概念、SQL Server和Oracle的备份与恢复机制,包括恢复模式、备份类型、还原顺序以及实现恢复的方法。