- 在此教程中，我们将对循环神经网络RNN模型及其原理进行一个简单的介绍，并实现RNN模型的训练和推理，目前支持MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10等数据集，并给用户提供一个详细的帮助文档。同时，本项目还将实现循环神经网络的模型成员推理攻击，以及复杂场景下的成员推理攻击。 在此教程中，我们将对循环神经网络RNN模型及其原理进行一个简单的介绍，并实现RNN模型的训练和推理，目前支持MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10等数据集，并给用户提供一个详细的帮助文档。同时，本项目还将实现循环神经网络的模型成员推理攻击，以及复杂场景下的成员推理攻击。
- 基于改进的灰狼优化支持向量机SVM的数据分类预测 介绍IGWO-SVM（Improved Grey Wolf Optimizer-Support Vector Machine）是一种结合了改进的灰狼优化算法（IGWO）和支持向量机（SVM）的数据分类方法。IGWO用于优化SVM的参数，旨在提高分类精度和泛化能力。通过这种方法，可以有效解决复杂数据集的分类问题。 应用使用场景金融领域：股票价... 基于改进的灰狼优化支持向量机SVM的数据分类预测 介绍IGWO-SVM（Improved Grey Wolf Optimizer-Support Vector Machine）是一种结合了改进的灰狼优化算法（IGWO）和支持向量机（SVM）的数据分类方法。IGWO用于优化SVM的参数，旨在提高分类精度和泛化能力。通过这种方法，可以有效解决复杂数据集的分类问题。 应用使用场景金融领域：股票价...
- 本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基 本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基
- 本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图 本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图
- 本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图 本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图
- 本教程的知识点为：机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例：鸢尾花种类预测 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2：预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯 本教程的知识点为：机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例：鸢尾花种类预测 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2：预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯
- 本教程的知识点为：机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例：鸢尾花种类预测 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2：预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯 本教程的知识点为：机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例：鸢尾花种类预测 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2：预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯
- 本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图 本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图
- 本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基 本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基
- 本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图 本教程的知识点为：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图
- 本教程的知识点为：机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例：鸢尾花种类预测 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2：预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯 本教程的知识点为：机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例：鸢尾花种类预测 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2：预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯
- 本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基 本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基
- 在链表的操作中，环形链表是一个常见且需要特别处理的结构。当我们遇到一个包含环的链表时，如何找到环的入口结点是一个经典的问题。本文将详细介绍使用双指针技术来解决这一问题，并提供一个基于 Java 的实现代码。 在链表的操作中，环形链表是一个常见且需要特别处理的结构。当我们遇到一个包含环的链表时，如何找到环的入口结点是一个经典的问题。本文将详细介绍使用双指针技术来解决这一问题，并提供一个基于 Java 的实现代码。
- 数据结构的运用：使用集合 seen 来快速判断元素的种类是否已经出现，利用列表 ll 存储重复种类的元素。 贪心算法的思想：先选择前 k 个利益最大的元素，然后通过逐步替换来尝试优化结果，体现了贪心选择局部最优以期望达到全局最优的思路。 逻辑推理和计算能力：在计算优雅度、判断是否替换元素以及更新相关变量时，需要准确的逻辑推理和计算。 数据结构的运用：使用集合 seen 来快速判断元素的种类是否已经出现，利用列表 ll 存储重复种类的元素。 贪心算法的思想：先选择前 k 个利益最大的元素，然后通过逐步替换来尝试优化结果，体现了贪心选择局部最优以期望达到全局最优的思路。 逻辑推理和计算能力：在计算优雅度、判断是否替换元素以及更新相关变量时，需要准确的逻辑推理和计算。
- 数组能够提供快速的随机访问，使得在动态规划中获取和更新数据变得高效。例如在求解最长递增子序列问题时，我们可以用一个数组来存储中间计算的结果，方便后续阶段的使用。 2. 直观的状态表示： 通过数组可以直观地表示动态规划中的状态。比如在背包问题中，用一个二维数组来表示不同物品和不同背包容量下的最优解。 3. 便于空间优化： 数组能够提供快速的随机访问，使得在动态规划中获取和更新数据变得高效。例如在求解最长递增子序列问题时，我们可以用一个数组来存储中间计算的结果，方便后续阶段的使用。 2. 直观的状态表示： 通过数组可以直观地表示动态规划中的状态。比如在背包问题中，用一个二维数组来表示不同物品和不同背包容量下的最优解。 3. 便于空间优化：
上滑加载中
推荐直播
-
GaussDB数据库介绍2025/01/07 周二 16:00-18:00
Steven 华为云学堂技术讲师
本期直播将介绍GaussDB数据库的发展历程、优势、架构、关键特性和部署模式等，旨在帮助开发者了解GaussDB数据库，并通过手把手实验教大家如何在华为云部署GaussDB数据库和使用gsql连接GaussDB数据库。
去报名 -
DTT年度收官盛典：华为开发者空间大咖汇，共探云端开发创新2025/01/08 周三 16:30-18:00
Yawei 华为云开发工具和效率首席专家 Edwin 华为开发者空间产品总监
数字化转型进程持续加速，驱动着技术革新发展，华为开发者空间如何巧妙整合鸿蒙、昇腾、鲲鹏等核心资源，打破平台间的壁垒，实现跨平台协同？在科技迅猛发展的今天，开发者们如何迅速把握机遇，实现高效、创新的技术突破？DTT 年度收官盛典，将与大家共同探索华为开发者空间的创新奥秘。
去报名
热门标签