【Tensorflow深度学习】实现手写字体识别、预测实战（附源码和数据集 超详细）
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FCN全卷积网络理解及代码实现（来自pytorch官方实现）
FCN是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络而换为卷积层之后，最后得到的是1000通道的2D图像，可以可视化为heat map图。一般说的vgg16是D：全连接操作前后：77512（通道）【假设忽略偏置】\color{red}{【假设忽略偏置】}【假设忽略偏置】全连接FC1计算：计算对应某一个结点
用Bibtex导出GB/T 7714等格式引用的方法
1、背景：为什么这tmd会成为一个问题？有的会议期刊，比如ICLR，它在谷歌学术等一众学术搜索引擎上，都只有arxiv的引用出处。比如，针对论文：《Learning invariant representations for reinforcement learning without recons
如何在Kaggle上利用免费Gpu训练Yolox的模型
本文不包含Kaggle的入门步骤，如何上传数据集，如何选择GPU自行学习文章目录*开头的话*一、Kaggle的使用1、**为什么选择Kaggle**2、Kaggle的操作难度二、Yolox代码的更改1.train.py更改2.callbacks.py部分更改3、训练数据的路径更改4、正式训练*末尾的
YOLOV7训练自己的数据集，我先来试试火（VisDrone数据集）
yolov7试试火
Fast R-CNN讲解
Fast R-CNN
联邦学习框架和数据隐私综述
联邦学习。
Pytorch优化器全总结（四）常用优化器性能对比 含代码
常用的优化器我已经用三篇文章介绍完了，现在我将对比一下这些优化器的收敛速度。下面我将简单介绍一下要对比的优化器，每种我只用一到两句话介绍，详细介绍请跳转上面的链接，每种优化器都详细介绍过。
ORB-SLAM2代码解析
整理了一些有关于ORB-SLAM2的代码的资料
slam原理介绍和经典算法
slam算法假设的环境中的物体都是处于静态或者低运动状态的，然而，现实世界是复杂多变的，因此这种假设对于应用 环境有着严格的限制，同时影响视觉slam系统在实际场景中的应用性。当环境中存在动态物体时，会给系统带来错误的观测数据，同时降低系统的精度和鲁棒性。通过RANSAC算法（随机采样一致性）的外点
Chat、GPT-4 加上 Midjourney = 一个完美的团队？我可以使用这两种工具创建更好的 AI 图像吗？
首先，我让我的新工具告诉我更多关于它自己的信息。
pytorch使用过程中指定显卡训练
目录1 指定单块显卡进行训练 1.1 默认的0号显卡 1.2 使用其他显卡，例如1号或其他
什么是ChatGPT？
ChatGPT就是聊天机器人。
Batchsize的大小怎样设置？Batchsize过大和过小有什么影响
Batchsize的大小怎样设置？Batchsize过大和过小有什么影响。batch_size：表示单次传递给程序用以训练的数据（样本）个数。如果我们的数据集钟含有的样本总数为12800个样本，batch_size=128，那么就需要10个batch才能够训练完一个epoch。
云GPU（恒源云【不推荐】）训练的具体操作流程
主要介绍一下如何使用云服务器平台训练网络，包括pycharm配置、数据传输、服务器如何使用等
基于Python实现的机器人自动走迷宫
机器人自动走迷宫一 题目背景1.1 实验题目在本实验中，要求分别使用基础搜索算法和 Deep QLearning 算法，完成机器人自动走迷宫。图1 地图（size10）如上图所示，左上角的红色椭圆既是起点也是机器人的初始位置，右下角的绿色方块是出口。游戏规则为：从起点开始，通过错综复杂的迷宫，到达目
PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题
即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化。
PyTorch使用多GPU并行训练及其原理和注意事项
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