用360、chrome、Edge浏览器都打不开下载页面，有的人说后缀com改成cn，都不行。知乎上说是网络问题，电信换成换成移动/联通的网络会好点。，为了节省流量，我直接下载cuda的exe(network)版本，然后台式机上再在线安装。

总结2-深度学习网络搭建学习

在知乎上面看到一个关于池化的神解释，摘来：池化=涨水卷积的目的是为了得到物体的边缘形状可以想象水要了解山立体的形状水位低时得出山脚的形状水位中等时得出山腰的形状水位高时得出山顶的形状三点就可以大致描出山的简笔画池化的过程=升高水位(扩大矩阵网格)卷积的过程是区分哪里是水，哪里是山加上一点个人理解：对于网络结构而言，上面的层看下面的层经过pooling后传上来的特征图，就好像在太空上俯瞰地球，看到的

深度学习——分类和回归问题联系与区别

常见深度学习网络入门：pytorch实例

1．1引言1．2人工智能的概念与定义1．3人工智能三大学派1．3．1符号主义学派1．3．2连接主义学派1．3．3行为主义学派1．4人工智能起源与发展1．5新一代人工智能的驱动因素1．5．1数据量爆发性增长1．5．2计算能力大幅提升1．5．3深度学习等算法发展1．5．4移动AI创新应用牵引1．6人工智能关键技术1．6．1机器学习与深度学习1．6．2知识图谱1．6．3自然语言处理1．6．4人机交互1．

常见深度学习网络入门：pytorch实例

PyTorch实例入门（1）：图像分类，代码例子。参考文章：PyTorch实例入门（1）：图像分类 - 知乎，我稍微整理了一下，方便初学者理解。代码可以直接跑。​

pytorch中的storage指的是连续的内存块，而tensor则是映射到storage的视图，他把单条的内存区域映射成了n维的空间视图。size是tensor的维度，storage offset是数据在storage中的索引，stride是storage中对应于tensor的相邻维度间第一个索引的跨度。示例如下：上图是一个storage，与它对应的tensor([[3.0, 1.0, 2.0]

一. 图形学、可视化领域的会议：(一)高级别会议1. Siggraph (图形学领域最高级别会议，不知SCI收录否。国内研究者除非结果特牛，轻易别投)2. Eurograph (作为Computer Graphics Forum一期发表，SCI收录，影响不断增长3. IEEE proceeding of Visualization (可视化领域最高级别会议，EI收...