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【深度学习】1.深度学习简介

深度学习是机器学习的一个子集,通过多层神经网络自动提取数据特征,无需人工设计。其核心是模仿人脑处理复杂数据,擅长图像、语音等高维数据,但可解释性较差。常见模型包括CNN(图像处理)、RNN(序列数据)、自编码器(无监督学习)、GAN(图像生成)和Transformer(NLP)。应用广泛,如计算机视觉中的图像分类、目标检测,自然语言处理中的机器翻译、情感分析,以及推荐系统等。深度学习依赖大数据和强

#深度学习#人工智能
如何设置PyTorch程序在 GPU上运行

PyTorch安装与GPU加速配置指南 本文提供了PyTorch在不同操作系统下的安装建议和GPU加速配置方法。Windows系统需安装NVIDIA驱动并检查CUDA版本(建议11.8+);Linux是深度学习首选系统;Mac M系列芯片可使用MPS加速。官网提供交互式命令生成器,推荐使用虚拟环境安装。安装后可通过测试代码验证CUDA/MPS是否可用,并针对常见问题如显存不足、版本不匹配等提供了解

#pytorch#人工智能#python
【机器学习】1.机器学习概述

本文系统介绍了人工智能的核心概念与应用。首先解析了AI(人工智能)、ML(机器学习)和DL(深度学习)三者的定义及层级关系:ML是实现AI的途径,DL是ML的方法。其次阐述了机器学习的发展历程与三大要素(数据、算法、算力),并详细说明了监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等算法分类。最后重点讲解了特征工程的五大环节(提取、预处理、降维、选择和组合)以及模型拟合中的过拟合/欠拟合问题。全文通过

#机器学习#人工智能#深度学习
ClickHouse 数据库简介

ClickHouse是由Yandex开发的开源列式OLAP数据库,专为超大规模数据分析设计。其核心优势包括:列式存储和高效压缩提升I/O效率;向量化查询最大化硬件性能;分布式架构支持线性扩展;多样化表引擎适应不同场景。典型应用包括实时分析、日志处理和商业智能,可实现PB级数据毫秒级查询。但需注意其不支持事务、JOIN性能较弱等特点,适合OLAP而非高并发OLTP场景。相比传统数据库,在10亿行CO

#clickhouse#数据库
git 将仓库中的项目clone至本地

git 将仓库中的项目clone至本地,以及解决每次在git pull,git push的时候都要输入账户和密码的问题

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#git
linux git pull每次都要输入用户名和密码解决方案

本文介绍了Git常用命令和解决每次输入凭证的方法。主要内容包括:1)Git基本操作如安装、项目克隆;2)通过SSH密钥认证解决重复输入密码问题,具体步骤为生成ed25519密钥、添加公钥到代码托管平台、将仓库URL改为SSH格式。该方法可使Git操作时自动使用密钥认证,无需手动输入密码。

#git#ssh
github.com/samber/lo 库使用案例讲解

samber/lo是一个 Go 语言的库,提供了一组函数式编程风格的工具函数,旨在简化集合(如切片、映射等)的操作。这个库的灵感来自于 JavaScript 的 Lodash 库,因此它的 API 和使用方式与 Lodash 类似。以下是对samber/lo包的一些详细介绍,包括其功能、常用函数和示例。

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#github
react悬浮球效果展示

react结合vant使用FloatingBall组件实现悬浮球效果展示

#react.js#javascript#前端
Windows下防火墙端口配置

Windows下防火墙端口配置

#windows
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