deep learning

能不能用一句话或者简洁地凝练深度学习的本质和精髓？深度学习就是学习输入与输出之间的映射关系。深度学习模型本质上只是个参数量很大的函数，其中函数的参数可以通过训练样本进行调整。

【深度学习】利用Java DL4J 构建和训练医疗影像分析模型🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的

Springboot 整合 Java DL4J 构建自然语言处理之机器翻译系统🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的

Springboot 整合 Java DL4J 实现文本分类系统🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的

ML2021Spring-hw1(COVID-19 Cases Prediction)💫你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业 💫本篇博客内容来自：Machine Learning 2022 Spring 💫更多和本篇博客相关内容详见专栏：Machine Learning(李宏毅2022春) 以及机器学习(Machine Learning) 💫欢迎大家的关注，我的博客主要关注于算法讲解、LLM大模型、通信感知等

Springboot 整合 Java DL4J 实现企业门禁人脸识别系统🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同

Springboot 整合 Java DL4J 实现物流仓库货物分类🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同

Springboot 整合 Java DL4J 实现医学影像诊断功能🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同

OpenAI gym: How to get complete list of ATARI environments题意：OpenAI Gym：如何获取完整的 ATARI 环境列表I have installed OpenAI gym and the ATARI environments. I know that I can find all the ATARI games in the documentation but is there a way to do this in Python, without printing any other environments (e.g. NOT the classic

DeeplxFile：基于Deeplx提供的免费，不限制文件大小的文件翻译工具DeeplxFile是一款基于Deeplx提供的免费，不限制文件大小的文件翻译工具，目前已完全支持Word，Excel，powerpoint 支持翻译大部分内容，工具支持Windows和macos

大江东去浪淘尽千古风流人物

【ML】Image Augmentation）的作用、使用方法及其分类图像增强（Image Augmentation）是一种技术，它通过对原始图像进行各种变换或操作，生成新的图像数据。这些变换包括旋转、翻转、裁剪、调节亮度、添加噪声等。图像增强主要用于扩充训练数据集，以提高机器学习模型的鲁棒性和泛化能力。

大江东去浪淘尽千古风流人物

【ML】pre-train model 是什么如何微调它，如何预训练预训练模型（Pre-trained Model）是在大型数据集上提前训练好的深度学习模型，这些模型在特定任务上已经具备了良好的通用特征表示能力。预训练模型通过大量数据的训练，捕捉了数据中的普遍模式，这些模式可以应用于多个不同的下游任务（如图像分类、自然语言处理等），从而减少在新任务上训练的时间和资源。

大江东去浪淘尽千古风流人物

【ML】transform 之 decoder 及其实现细节在 Transformer 架构中，解码器（Decoder）是负责生成输出序列的部分，例如在机器翻译任务中生成目标语言的句子。解码器由多个相同的层组成，每层都包含几个关键组件，以下是解码器的实现细节：

【基础教程】Tutorial on Pytorch 结合官方基础文档和个人经验此教程首次书写于2021年12月份至 2022年4月份间不断补充；阅读本文时可以对着代码运行查看好像还是很tensorflow有点区别的毕竟 tensorflow emmm 我看一下好像懂了，我记得久远之前我看过pytorch的但是因为没做笔记+好久没用了所以忘得也挺快

第三期书生大模型实战营之Git前置知识每位参与者提交一份自我介绍。提交地址：https://github.com/InternLM/Tutorial 的 camp3 分支～

【Deep Learning】Meta-Learning：训练训练神经网络的神经网络本文基于清华大学《深度学习》第12节《Beyond Supervised Learning》的内容撰写，既是课堂笔记，亦是作者的一些理解。

gpustat使用gpustat命令查看GPU的资源使用情况，例如：但是需要先安装：

Keras实现SegNet我真服了原来我之前用tf复现SegNet给复现错了在网上试了多个版本代码，折腾了好久，现在终于复现对了，代码也跑通了 SegNet的架构比较老了，这几年都没人更新代码了，我这里算是提供一个最近能跑通的版本的代码吧

Big Bill Fighter

【框架】简化多卡训练——huggingface accelerate使用方法介绍HuggingFace 的 accelerate 库可以实现只需要修改几行代码就可以实现ddp训练，且支持混合精度训练和TPU训练。(甚至支持deepspeed。) accelerate支持的训练方式为CPU/单GPU (TPU)/多GPU(TPU) DDP模式/fp32/fp16等。