主要介绍神经网络中的最大池化操作，以及最大池化的作用
主要介绍神经网络线性层的计算，即torch.nn.Linear的原理及应用。并插入一些神经网络的其他层介绍，及调用pytorch中网络模型的方法。
“搭个网络真不难，像呼吸一样简单。”周华健学长如是地说（狗头）
介绍MAE、MSE、交叉熵三种损失函数计算及使用方法，以及反向传播的作用。
深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。
哈喽大家好，我是咸鱼 在《深挖 Python 元组 pt.1》中我们了解 Python 元组的一些概念（索引和切片等），以及如何创建元组，最重要的是我们还介绍了元组的不可变特性 那么今天我们来继续深挖 Python 元组 打包&解包 在 python 中，元组可以被打包（packing ）和解包（u
哈喽大家好，我是咸鱼 好久不见甚是想念，2023 年最后一次法定节假日已经结束了，不知道各位小伙伴是不是跟咸鱼一样今天就开始“搬砖”了呢？ 我们知道元组（tuple）是 Python 的内置数据类型，tuple 是一个不可变的值序列 tuple 的元素可以是任何类型，一般用在存储异构数据（例如数据库
引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能测评，以便为开发人员提供实际的性能指标和数据。 下表将功能/特点、开源/许可证这两列分开，以满足需求： 功能 / 特点 EP
内含使用Tensorboard中的SummaryWriter子类add_scalar()和add_image()，将函数数据、图像进行可视化的详解。
前面的transform只是对单个数据图像的处理，本文着重讲对多个数据图像的处理，并介绍科研中常用数据集的下载方式。
主要介绍了ReLU和Sigmiod两种非线性激活函数，以及在神经网络中进行非线性转换的目的。
反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度，优化器可以根据梯度进行调整，达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。
摘要：今天我们就来一起手撕ScheduledThreadPoolExecutor类的源代码。 本文分享自华为云社区《深度解析ScheduledThreadPoolExecutor类的源代码》，作者：冰 河。 在之前的文章中，我们深度分析了ThreadPoolExecutor类的源代码，而Schedu
摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP
通过多轮交流，华为云开发者技术服务团队结合乐檬业务现场，提供多元技术和全流程支持。
深夜档分享，给大家介绍一个黑白的、“惊悚”的网站！ 从名字来看（killed by microsoft），是不是猜到点端倪了？ 这个神奇的网站居然收录了微软寿终正寝的那些软件。这是一个免费的开放源码列表，其中列出了已停产的微软服务、产品、设备和应用程序。网站的目标是成为有关微软已死项目历史的真实信息
背景 在上一篇《从 Dapper 到 OpenTelemetry：分布式追踪的演进之旅》中在最后提到在做一些 Trace 的定制开发。 到现在差不多算是完成了，可以和大家分享一下。 我们的需求是这样的： 假设现在有三个服务：ServiceA、ServiceB、ServiceC ServiceA 对外
鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类，研究可以自动预测该地区的生活质量。如今，深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的分类。然而，现有的大多数鸟类声音识别模型的泛化能力较差，并且采用复杂的算法来提取鸟类声音特征。为了解决这些问题，本文构建了一个包含264种鸟类的大数据集，以增强
1 研究过程 前段时间在研究avl树的迭代实现，在节点不使用parent指针的情况下，如何使用堆栈来实现双向地迭代。我参考了网络上的大部分迭代器实现，要么是使用了parent指针（就像c++的map容器中的迭代算法），要么就是前中后序遍历，没找到一种真正意义上可以双向迭代的算法，于是乎在我的不屑努力
