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2024年3月22日
JavaScript 权威指南第七版（GPT 重译）（二）
摘要： 第四章：表达式和运算符 本章记录了 JavaScript 表达式以及构建许多这些表达式的运算符。表达式 是 JavaScript 的短语，可以 评估 以产生一个值。在程序中直接嵌入的常量是一种非常简单的表达式。变量名也是一个简单表达式，它评估为分配给该变量的任何值。复杂表达式是由简单表达式构建的。例 阅读全文
posted @ 2024-03-22 11:56 绝不原创的飞龙 阅读(114) 评论(0) 推荐(0)
JavaScript 权威指南第七版（GPT 重译）（一）
摘要： 前言 本书涵盖了 JavaScript 语言以及 Web 浏览器和 Node 实现的 JavaScript API。我为一些具有先前编程经验的读者编写了这本书，他们想要学习 JavaScript，也为已经使用 JavaScript 的程序员编写了这本书，但希望将他们的理解提升到一个新的水平，并真正掌 阅读全文
posted @ 2024-03-22 11:55 绝不原创的飞龙 阅读(362) 评论(0) 推荐(0)
2024年3月20日
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（四）
摘要： 九、高级计算机视觉深度学习 本章涵盖 计算机视觉的不同分支：图像分类、图像分割、目标检测 现代卷积神经网络架构模式：残差连接、批量归一化、深度可分离卷积 可视化和解释卷积神经网络学习的技术 上一章通过简单模型（一堆Conv2D和MaxPooling2D层）和一个简单的用例（二进制图像分类）为您介绍了 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:59 绝不原创的飞龙 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）
摘要： 七、使用 Keras：深入探讨 本章涵盖 使用 Sequential 类、功能 API 和模型子类创建 Keras 模型 使用内置的 Keras 训练和评估循环 使用 Keras 回调函数自定义训练 使用 TensorBoard 监控训练和评估指标 从头开始编写训练和评估循环 您现在对 Keras 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:58 绝不原创的飞龙 阅读(95) 评论(0) 推荐(0)
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（二）
摘要： 四、入门神经网络：分类和回归 本章涵盖 您的第一个真实世界机器学习工作流示例 处理矢量数据上的分类问题 处理矢量数据上的连续回归问题 本章旨在帮助您开始使用神经网络解决实际问题。您将巩固从第二章和第三章中获得的知识，并将所学应用于三个新任务，涵盖神经网络的三种最常见用例 — 二元分类、多类分类和标量 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:56 绝不原创的飞龙 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)
Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）
摘要： 前言 序言 如果你拿起这本书，你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题，跨越了医学影像、农业、 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:53 绝不原创的飞龙 阅读(252) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）
摘要： 十四、端到端结节分析，以及接下来的步骤 本章内容包括 连接分割和分类模型 为新任务微调网络 将直方图和其他指标类型添加到 TensorBoard 从过拟合到泛化 在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练分割模型以找到这些候选，处 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:51 绝不原创的飞龙 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）
摘要： 十二、通过指标和增强改进训练 本章涵盖 定义和计算精确率、召回率以及真/假阳性/阴性 使用 F1 分数与其他质量指标 平衡和增强数据以减少过拟合 使用 TensorBoard 绘制质量指标图 上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:50 绝不原创的飞龙 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（四）
摘要： 第二部分：从现实世界的图像中学习：肺癌的早期检测 第 2 部分的结构与第 1 部分不同；它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例，从第 1 部分学到的基本构建模块开始，构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的，我们将探讨如何诊断这些问题， 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:49 绝不原创的飞龙 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（三）
摘要： 六、使用神经网络拟合数据 本章内容包括 与线性模型相比，非线性激活函数是关键区别 使用 PyTorch 的nn模块 使用神经网络解决线性拟合问题 到目前为止，我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题，使用了一个只有一个输入和一个输出 阅读全文
posted @ 2024-03-20 22:48 绝不原创的飞龙 阅读(76) 评论(0) 推荐(0)
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