- 本专栏包含信息论与编码的核心知识,按知识点组织,可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。 失真函数假如某一信源 X\mathbf{X}X , 输出样值 xix_{i}xi, xi∈{a1,a2,…an}x_{... 本专栏包含信息论与编码的核心知识,按知识点组织,可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。 失真函数假如某一信源 X\mathbf{X}X , 输出样值 xix_{i}xi, xi∈{a1,a2,…an}x_{...
- 本专栏包含信息论与编码的核心知识,按知识点组织,可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。 失真的概念和定义 信息率失真函数为什么要研究信息率失真函数?用于限失真信源编码失真在传输中是不可避免的 ;接收者都存在一... 本专栏包含信息论与编码的核心知识,按知识点组织,可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。 失真的概念和定义 信息率失真函数为什么要研究信息率失真函数?用于限失真信源编码失真在传输中是不可避免的 ;接收者都存在一...
- 本专栏包含信息论与编码的核心知识,按知识点组织,可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。 平均互信息平均互信息定义I(X;Y)=E[I(x,y)]=H(X)−H(X∣Y)I(X ; Y)=E[I(x, y)]=... 本专栏包含信息论与编码的核心知识,按知识点组织,可作为教学或学习的参考。markdown版本已归档至【Github仓库:https://github.com/timerring/information-theory 】或者公众号【AIShareLab】回复 信息论 获取。 平均互信息平均互信息定义I(X;Y)=E[I(x,y)]=H(X)−H(X∣Y)I(X ; Y)=E[I(x, y)]=...
- 在职高新课-深度学习 要求 目标 环境要求 1.1 深度学习介绍 学习目标 1.1.1 区别 1.1.3 深度学习代表算法-神经网络 1.1.4 为什么深度学习现在效果非常好 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 循环神经网络 4.2 词嵌入与NLP 4.3 seq2seq与Attention机制 5.1 生成对抗网络(GAN) 高级主题 5.2 自动编码器 5.3 Ca 在职高新课-深度学习 要求 目标 环境要求 1.1 深度学习介绍 学习目标 1.1.1 区别 1.1.3 深度学习代表算法-神经网络 1.1.4 为什么深度学习现在效果非常好 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 循环神经网络 4.2 词嵌入与NLP 4.3 seq2seq与Attention机制 5.1 生成对抗网络(GAN) 高级主题 5.2 自动编码器 5.3 Ca
- 要求 目标 1.1 项目演示 学习目标 1.1 图像识别背景 1.2 什么是目标检测 1.2.1 目标检测定义 1.2.1.1 物体 1.3 目标检测应用场景 1.3.1 行业 1.3.2 应用类别 1.4 开发环境搭建 目标检测概述 3.1 目标检测任务描述 3.1.4 目标定位的简单实现 项目实现 4.9 Web Server + TensorFlow Serving C 要求 目标 1.1 项目演示 学习目标 1.1 图像识别背景 1.2 什么是目标检测 1.2.1 目标检测定义 1.2.1.1 物体 1.3 目标检测应用场景 1.3.1 行业 1.3.2 应用类别 1.4 开发环境搭建 目标检测概述 3.1 目标检测任务描述 3.1.4 目标定位的简单实现 项目实现 4.9 Web Server + TensorFlow Serving C
- 本教程的知识点为:深度学习 要求 目标 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 学习目标 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 学习目标 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 本教程的知识点为:深度学习 要求 目标 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 学习目标 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 学习目标 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
- 在职高新课-深度学习 要求 目标 环境要求 1.1 深度学习介绍 学习目标 1.1.1 区别 1.1.3 深度学习代表算法-神经网络 1.1.4 为什么深度学习现在效果非常好 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 循环神经网络 4.2 词嵌入与NLP 4.3 seq2seq与Attention机制 5.1 生成对抗网络(GAN) 高级主题 5.2 自动编码器 5.3 Ca 在职高新课-深度学习 要求 目标 环境要求 1.1 深度学习介绍 学习目标 1.1.1 区别 1.1.3 深度学习代表算法-神经网络 1.1.4 为什么深度学习现在效果非常好 深度学习与神经网络 1.2 神经网络基础 循环神经网络 4.2 词嵌入与NLP 4.3 seq2seq与Attention机制 5.1 生成对抗网络(GAN) 高级主题 5.2 自动编码器 5.3 Ca
- 本教程的知识点为:Introduction 机器学习算法定位、目标 定位 目标 K-近邻算法 K-近邻算法 学习目标 1.4 k值的选择 学习目标 1 K值选择说明 K-近邻算法 学习目标 1.6 案例:鸢尾花种类预测--数据集介绍 学习目标 1 案例:鸢尾花种类预测 K-近邻算法 学习目标 1.8 案例:鸢尾花种类预测—流程实现 学习目标 1 再识K-近邻算法API K-近邻 本教程的知识点为:Introduction 机器学习算法定位、目标 定位 目标 K-近邻算法 K-近邻算法 学习目标 1.4 k值的选择 学习目标 1 K值选择说明 K-近邻算法 学习目标 1.6 案例:鸢尾花种类预测--数据集介绍 学习目标 1 案例:鸢尾花种类预测 K-近邻算法 学习目标 1.8 案例:鸢尾花种类预测—流程实现 学习目标 1 再识K-近邻算法API K-近邻
- 要求 目标 1.1 项目演示 学习目标 1.1 图像识别背景 1.2 什么是目标检测 1.2.1 目标检测定义 1.2.1.1 物体 1.3 目标检测应用场景 1.3.1 行业 1.3.2 应用类别 1.4 开发环境搭建 目标检测概述 3.1 目标检测任务描述 3.1.4 目标定位的简单实现 项目实现 4.9 Web Server + TensorFlow Serving C 要求 目标 1.1 项目演示 学习目标 1.1 图像识别背景 1.2 什么是目标检测 1.2.1 目标检测定义 1.2.1.1 物体 1.3 目标检测应用场景 1.3.1 行业 1.3.2 应用类别 1.4 开发环境搭建 目标检测概述 3.1 目标检测任务描述 3.1.4 目标定位的简单实现 项目实现 4.9 Web Server + TensorFlow Serving C
- 五、MyBatis的增删改查模板(参数形式包括:String、对象、集合、数组、Map) 五、MyBatis的增删改查模板(参数形式包括:String、对象、集合、数组、Map)
- 三、MyBatis核心配置文件详解 三、MyBatis核心配置文件详解
- 四、MyBatis获取参数值的两种方式(重点) 四、MyBatis获取参数值的两种方式(重点)
- 六、MyBatis特殊的SQL:模糊查询、动态设置表名、校验名称唯一性 六、MyBatis特殊的SQL:模糊查询、动态设置表名、校验名称唯一性
- 九、MyBatis动态SQL 九、MyBatis动态SQL
- 震撼发布!让你的电脑智商飙升,DeepSeek-R1+Ollama+ChatboxAI合体教程,打造私人智能神器! 震撼发布!让你的电脑智商飙升,DeepSeek-R1+Ollama+ChatboxAI合体教程,打造私人智能神器!
上滑加载中