手把手带你Yolov5 (v6.1)添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）
Yolov5 (v6.1)添加注意力机制教程（并附上30多种顶会Attention原理图）
深度学习中的归一化技术全面总结
归一化是深度学习中的一个基本概念。它加快了计算速度并稳定了训练。多年来发展了许多不同的技术。本篇文章整理了目前与它相关的方法，希望对你有所帮助
42个激活函数的全面总结
这个列表将包含 42 个激活函数，这里面肯定有没有见过的
《协同式智能清漂子母船》——第十四届国际水中机器人大赛---国赛亚军
摘要：水库、湖泊等水域在降雨和人类活动的作用下经常会聚集大量漂浮垃圾，严重影响水利枢纽正常运行，以及水域和周边的生态环境健康。如何适应各种水域特征，及时而高效安全的清除漂浮垃圾仍然是亟需解决的问题。针对此问题，本作品设计了一种子母船，在大型水域由母船直接清理漂浮垃圾，而在母船无法完成清理工作的较浅水
手把手带你调参Yolo v5 (v6.1)（一）
解析Yolov5项目中每一个参数含义
Keras深度学习实战（3）——神经网络性能优化技术详解
在神经网络训练过程中，有多种超参数可以影响神经网络的准确性。在本节中，我们将详细介绍神经网络中各种超参数的作用，通过使用不同的超参数来优化神经网络性能，以 MNIST 手写数字分类模型为例应用多种神经网络优化技术提高模型准确率。
在预测中使用LSTM架构的最新5篇论文推荐
本文总结了近半年来关于LSTM的5篇论文，推荐阅读
三、深度学习基础2（前、反向传播；超参数）
前向传播与反向传播前向传播反向传播神经网络的输出、卷积神经网络输出值以及Pooling 层输出值（主要作用是下采样）过程皆为比较简单的基础知识，在此不作详细赘述。超参数超参数:比如算法中的 learning rate （学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、（隐藏层数目）、（隐藏层
深度学习基础 初学者版
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言 一、过拟合与欠拟合，防止过拟合方法。 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言首先！博主目前大一，写出来的东西水平很低。我写博客的目的只是为了让同是大一大二的学生们，入门这个领域的时候变得稍微轻松一点点。这篇博
基于pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析（前馈神经网络、softmax）基础版
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三、深度学习基础1（构成、模型）
神经网络组成（输入层、隐藏层、输出层）最简单的神经网络：感知机复杂一些的感知机由简单的感知机单元组合而成：Sigmoid 单元感知机单元的输出只有 0 和 1，实际情况中，更多的输出类别不止 0 和 1，而是[0,1]上的概率值，这时候就需要 sigmoid 函数把任意实数映射到[0,1]上。sig
学习笔记：深度学习（5）——词向量的相关概念
开始学习Bert。
从零到一实现神经网络（六）：误差反向传播算法更新网络权重
误差反向传播算法原理，误差反向传播更新权重参数，三层神经网络实现
5分钟NLP：Text-To-Text Transfer Transformer (T5)统一的文本到文本任务模型
本文将解释如下术语：T5，C4，Unified Text-to-Text Tasks
图像预训练模型的起源解说和使用示例
这篇文章简要介绍了图像预训练模型过去的演变，并总结了现在的一些热门话题。
Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络
Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，它的核心思想在于实现快速实验，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。在本节中，我们将使用 Keras 库构建神经网络，感受 Keras 快速模型构建的特性。
二、机器学习基础11（点估计）
点估计：用实际样本的一个指标来估计总体的一个指标的一种估计方法。点估计举例：比如说，我们想要了解中国人的平均身高，那么在大街上随便找了一个人，通过测量这个人的身高来估计中国人的平均身高水平；或者在淘宝上买东西的时候随便一次买到假货就说淘宝上都是假货等；这些都属于点估计。点估计主要思想：在样本数据中得
基于深度学习的人脸性别识别系统（含UI界面，Python代码）
摘要：人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向，本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择人脸图片、视频进行检测识别，也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别；可对图像中存在的多张人脸进行性别识别，可选
使用 Python 实现一个简单的智能聊天机器人
Python100行代码实现简单的智能聊天机器人
XCTF-*CTF2022-Alice系列挑战write up
*CTF2022 Alice系列题目write up
