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@TOC 前言 本篇文章开始将带大家学习QT chart图表，后面我们将完成一个小项目，动态温度曲线，并且将本项目移植到ARM开发板上使用DHT11实时检测温度湿度。 一、QChart介绍 QT的QChart是一个用于绘制各种类型图表的QT库。它提供了丰富的图表类型和绘制工
们发现从数据的原始形式直接学得数据表示这件事很难。深度学习是目前最成功的表示学习方法，因此，目前国际表示学习大会（ICLR）的绝大部分论文都是关于深度学习的。深度学习是把表示学习的任务划分成几个小目标，先从数据的原始形式中先学习比较低级的表示，再从低级表示学得比较高级的表示。这样
runtimeONNX Runtime是一种跨平台深度学习训练和推理机加速器，与深度学习框架，可以兼容TensorFlow、Keras和PyTorch等多种深度学习框架。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种用于表示深度学习模型的开放格式，ONNX定义了一组
深度学习是机器学习的一个子集，它通过接收大量数据并试图从中学习来模拟人脑。在IBM对该术语的定义中，深度学习使系统能够“聚集数据，并以令人难以置信的准确性做出预测。” 然而，尽管深度学习令人难以置信，但IBM尖锐地指出，它无法触及人脑处理和学习信息的能力。深度学习和 DNN（深度
语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案，来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行，它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。谷歌翻译利用的是大型递归神经网络的堆叠网络。四、自动驾驶汽车谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车
Smola）人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书亚马逊科学家作品动手学深度学习的全新模式，原理与实战紧密结合目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包
我们今天知道的一些最早的学习算法，是旨在模拟生物学习的计算模型，即大脑怎样学习或为什么能学习的模型。其结果是深度学习以人工神经网络 (artificial neural network, ANN) 之名而淡去。彼时，深度学习模型被认为是受生物大脑（无论人类大脑或其他
深度学习区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于： (1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，
深度学习对语音识别产生了巨大影响。语音识别在 20 世纪 90 年代得到提高后，直到约 2000 年都停滞不前。深度学习的引入 (Dahl et al., 2010; Deng et al.,2010b; Seide et al., 2011; Hinton et al
深度神经网络：深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络
学习记录： 深度学习笔记（一）：卷积层+激活函数+池化层+全连接层 深度学习笔记（二）：激活函数总结 深度学习笔记（三）：BatchNorm（BN）层 深度学习笔记（四）：梯度下降法与局部最优解 深度学习笔记（五）：欠拟合、过拟合 防止过拟合（一）：正则化
语言有着层级结构，大的结构部件是由小部件递归构成的。但是，当前大多数基于深度学习的语言模型都将句子视为词的序列。在遇到陌生的句子结构时，循环神经网络（RNN）无法系统地展示、扩展句子的递归结构，深度学习学到的各组特征之间的关联是平面的，没有层级关系，那么请问层级关系是重要吗，在哪些方面能够体现
learning algorithm) 训练含有很多特征的数据集，然后学习出这个数据集上有用的结构性质。在深度学习中，我们通常要学习生成数据集的整个概率分布，显式地，比如密度估计，或是隐式地，比如合成或去噪。还有一些其他类型的无监督学习任务，例如聚类，将数据集分成相似样本的集合。
算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构市值不断改善自身的性能的学科，简单地说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量的历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能
一步类似神经网络的随机初始化初值过程，由于第一步不是随机初始化，而是通过学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局最优，从而能够取得更好的效果。所以深度学习的良好效果在很大程度上归功于第一步的特征学习的过程。
什么品种，其**有三个不同的品种。 无监督学习算法(unsupervised learning algorithm) 训练含有很多特征的数据集，然后学习出这个数据集上有用的结构性质。在深度学习中，我们通常要学习生成数据集的整个概率分布，显式地，比如密度估计，或是隐式
了横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习以及联邦强化学习等方法及对应的框架。端侧推理、迁移学习和联邦学习属于端云协同的不同阶段1 编程简单MindSpore函数式可微分编程架构可以让用户聚焦模型算法数学原生表达。资深的深度学习开发者都体会过手动求解的过程，不仅求导过程复杂，结果
机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练数据上表现好，并且能在新输入上泛化好的算法。在机器学习中，许多策略显式地被设计为减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略被统称为正则化。我们将在后文看到，深度学习工作者可以使用许多不同形式的正则化策略。事实上，开发更有效的正则化
些偏导数等于零，解方程得到b和w的估计值。但是这个方法只适合少数结构比较简单的模型（比如线性回归模型），不能求解深度学习这类复杂模型的参数。 所以下面介绍的是深度学习中常用的优化算法：`梯度下降法`。其中有三个不同的变体：随机梯度下降法、全数据梯度下降法、和批量随机梯度下降法。
我使用了贝塞尔曲线来绘制爱心。贝塞尔曲线是一种数学曲线，用于绘制平滑的曲线形状。HTML5 的 Canvas 提供了贝塞尔曲线绘制函数 ctx.bezierCurveTo()，该函数允许你定义曲线的起始点、结束点以及两个控制点，从而控制曲线的形状。这是贝塞尔曲线的一般格式：ctx
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