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介绍。颜色名称颜色名称是指在CSS标准中定义的一系列的颜色名称值，每一个名称都表示一个具体的颜色，如 black 表示黑色，white 表示白色等等。截止到CSS3的标准，总共提供了147个颜色名称值，都可以被用于CSS中的颜色属性中，下图是部分颜色值：在CSS中使用颜色名称值，也非常简单方便：
2.1.5 PyTorchPyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速的基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch是一个Python软件包，其提供了两种高层面的功能，具体如下。1）使用强大的GPU加速的Tensor计算（类似于Numpy）。2）构建
1 KNN实现MNIST数据分类我们前面使用了两节的内容来讲述KNN算法的计算逻辑以及它的Python实现思路，本节将提供两个实战案例，带领大家逐步走进图像识别。1. MNIST数据集为了方便大家理解，本节选择的数据集是一个比较经典的数据集—MNIST。MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所（
环境信息：线上studio开发环境问题现象：是否存在主题切换功能，如果存在，可否提供说明文档；如不存在，可否提供解决方案~租户账号：Hi-xajh项目名称：雄安金湖
深度学习主流开源框架 所谓工欲善其事，必先利其器。深度学习的快速发展及在工业界和学术界的迅速流行离不开3个要素：数据、硬件和框架。 深度学习框架是深度学习的工具，简单来说就是库，例如Caffe、TensorFlow等。深度学习框架的出现，降低了深度学习入门的门槛，开发者不需要进行底层的编码，可以在高
该页脚元素是一个底板，在很多页面都使用，在编辑的状态下（下图为正常的），正常可以显示背景色，到了预览状态下，背景颜色就变成白色了，请教一下各位大神！仅仅是在 网站首页 这个页面中无法显示，在其他页面中可以正常显示背景色！ps：只能截一张图，所以预览状态下的图没法传
本题是将红白蓝三种颜色分类，很经典的一道题目。 如果是两种颜色分类，可以直接使用两个指针。 本题需要区分三种颜色，三种三色使用整数 0 ,1,2 来区分。 使用三个指针 p1、p2 和 p3，其中，p1 从头开始，p2 从尾开始， p3 从头开始。p1 用于区分 0 和 其它颜色，p3 用于区分
2.2.2 conda由于在后续的学习过程中，我们将多次用到conda，因此本书单独组织一个小节来介绍它。1.包的安装和管理conda对包的管理都是通过命令行来实现的（Windows用户可以参考面向Windows的命令提示符教程），若想要安装包，那么在终端中输入conda install
2.1.3 MXNetMXNet是亚马逊（Amazon）的李沐带队开发的深度学习框架。它拥有类似于Theano和Tensorflow的数据流图，为多GPU架构提供了良好的配置，有着类似于Lasagne和Blocks的更高级别的模型构建块，并且可以在你想象的任何硬件上运行（包括手机
MindSpore手写数字识别初体验，深度学习也没那么神秘嘛想了解深度学习却又无从下手，不如从手写数字识别模型训练开始吧！ 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每
也能轻松上手，感受深度学习的魅力，接下来要介绍的手写数字识别模型训练正是如此。手写数字识别初探手写数字识别是计算机视觉中较为简单的任务，也是计算机视觉领域发展较早的方向之一，早期主要用于银行汇款、单号识别、邮政信件、包裹的手写、邮编识别等场景，目前手写数字识别已经达到了较高的准确
flow。Tensorflow最初是由Google机器智能研究部门的Google Brain团队开发，基于Google 2011年开发的深度学习基础架构DistBelief构建起来的。Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其他涉及大量数学运算的算法库之一。Google几
1.6 CaffeCaffe是基于C++语言编写的深度学习框架，作者是中国人贾杨清。它开放源码（具有Licensed BSD），提供了命令行，以及Matlab和Python接口，清晰、可读性强、容易上手。Caffe是早期深度学习研究者使用的框架，由于很多研究人员在上面进行开发和优
2.3.10 FancyIndexing要索引向量中的一个值是比较容易的，比如通过x[0]来取值。但是，如果想要更复杂地取数，比如，需要返回第3个、第5个以及第8个元素时，应该怎么办？示例代码如下：import numpy as npx = np.arange(15)ind = [3
2.3.5 切片Numpy支持类似list的切片操作，示例代码如下：import numpy as npmatrix = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45] ])print(matrix[:,1])print(matrix[:
前言利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。通过这个实践可以了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络，并且熟悉
第3章 深度学习中的数据 数据是深度学习系统的输入，对深度学习的发展起着至关重要的作用，但很容易被很多人忽视，尤其是缺少实战经验的学习人员。关于深度学习中的数据集，目前缺乏系统性的相关资料，因此本章先系统地介绍深度学习中的数据集，从数据与深度学习的关系、几大重要方向的数据集、数
第3章 深度学习中的数据 数据是深度学习系统的输入，对深度学习的发展起着至关重要的作用，但很容易被很多人忽视，尤其是缺少实战经验的学习人员。关于深度学习中的数据集，目前缺乏系统性的相关资料，因此本章先系统地介绍深度学习中的数据集，从数据与深度学习的关系、几大重要方向的数据集、数
增强方法，常见的方法有高斯模糊，如图3.12所示。 颜色变换的另一个重要变换就是在不同的颜色空间中进行调整。如图3.13就是将图片从RGB颜色空间转换到HSV空间，增加或减少颜色分量后返回RGB颜色空间，这样的操作被称为颜色扰动。 图3.9 原图与添加随机高斯噪声图 图3.10
former中的mask来模拟语言结构中的顺序和逆序的建模过程，最终自适应地融合视觉和语言信息进行识别。由于Transformer的结构特点，识别过程不同的时间步并行操作，提升了识别效率。
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