一、项目平台百度飞桨二、项目框架1.数据处理；2.模型设计：网络结构，损失函数；3.训练配置：优化器，资源配置；4.训练过程；5.保存加载。三、手写数字识别任务1.构建神经网络流程；手写数字识别是一个典型的图像分类问题；MNIST数据集；2.构建神经网络设计思路：（1）明确任务输入输出：任务输入：手写数字图片，每张照片对应的28*28像素矩阵。任务输出：经过大小归一化和居中处理，输出对应的0-9数

图像领域-深度学习网络结构（从浅入深）——基础到对比到改进

《啊哈，算法》-14-最完美的最短路径算法-C语言编程实现-Bellman-Ford算法(实例图中有负权边）

云原生（Cloud Native）是一种构建和运行应用程序的方法，这些应用程序充分利用云计算的优势。云原生应用程序通常设计为在现代、动态的环境中运行，如公共云、私有云和混合云。这种方法强调微服务架构、容器化、自动化、易于管理和可伸缩的基础设施。

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具体来说，它通过将每个字符串排序，然后使用排序后的字符串作为哈希表的键，将具有相同排序后的字符串的原始字符串归为一组。在这里，我们使用哈希表来实现分组后的字符串的存储，以便能够快速地根据排序后的字符串查找相应的字符串列表。这个哈希表用于存储分组后的字符串，其中键是排序后的字符串，值是由相同排序后的字符串组成的字符串列表。在这里，键是排序后的字符串，值是由相同排序后的字符串组成的字符串列表。这段代码

iterations的数量通常是由epoch数量和batch size来确定的。例如，如果一个epoch有1000个训练样本，batch size是10，那么一个epoch就会有1000/10=100个iterations。例如，如果训练数据集有1000个样本，每次训练时从中随机选择一个batch进行训练，那么当模型训练完成了1000次batch，也就是一个epoch。通常情况下，数据集长度与一个

刷题-合并两个有序数组-C++/JAVA/python

一、上篇链接请查看本人深度学习专栏。二、下篇主要内容目录六、网络结构七、损失函数八、优化函数九、多GPU训练十、恢复训练三、网络结构1.概述：手写数字识别的输入是28 × 28的像素值，输出是0-9的数字标签，而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如 图1 所示。无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达）。但手

深度学习中的图像处理（基本介绍+示例代码）