tensorflow

小杰机器学习高级（two）——极大似然估计、交叉熵损失函数从以下3个方面对激活函数及其导数进行介绍 1.极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论讲解 2.编程实例与步骤 3.实验现象上面这3方面的内容，让大家，掌握并理解极大似然估计与交叉熵损失函数。 1. 极大似然估计与交叉熵损失函数算法理论交叉熵损失函数是独立于我们的MSE(均方差损失函数)。交叉熵损失函数是另一种损失函数。MSE损失函数和交叉熵损失函数它们的应用场合是不一样的。均方差损失函数主要应用在回归、拟合领域。(eg：有一些点用直线拟合它，或者用曲线去拟合)。交叉熵损失函数主要应用在分类领域？

一条数据库

大规模无人机检测数据集：11998张高质量图像，支持YOLOv8、COCO、TensorFlow多格式训练，涵盖飞机、无人机、直升机三大目标类别随着无人机技术的快速发展和广泛应用，无人机检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。无论是民用领域的无人机监管、安全防护，还是军用领域的威胁识别、防空系统，都需要高精度的无人机检测算法作为技术支撑。然而，构建一个高质量、大规模、多场景的无人机检测数据集面临着数据收集困难、标注成本高昂、场景多样性不足等挑战。

用什么都重名

不同版本tensorflow推理报错解决方法目录前言1. 版本查看命令2. 问题排查步骤1. 报错信息1.1 CUDA库版本不匹配1.2 模型加载错误

Crawl4AI精准提取结构化数据Crawl4AI 中的 JsonCssExtractionStrategy 是一种利用 JSON Schema 结合 CSS 选择器来精准提取网页结构化数据的策略。它非常适合从复杂的 HTML 页面中抓取特定字段的信息。

虚拟现实旅人

【机器学习】通过tensorflow实现猫狗识别的深度学习进阶之路猫狗识别作为计算机视觉领域的经典入门任务，不仅能帮助我们掌握深度学习的核心流程，更能直观体会到不同优化策略对模型性能的影响。本文将从 “从零搭建简单 CNN” 出发，逐步引入 “数据增强” 和 **“**迁移学习” 技术，完整记录猫狗识别任务的优化历程。

Vite：Next-Gen Frontend Tooling 的高效之道——从原理到实践的性能革命引言·前端构建工具的“速度焦虑”与 Vite 的破局2020 年，当开发者还在忍受“启动项目等 30 秒，改一行代码热更新等 5 秒”的开发体验时，Vite（法语“快速”之意）横空出世，以“秒级启动”“毫秒级热更新”重新定义了前端构建工具的效率标准。

TensorFlow 和 PyTorch两大深度学习框架训练数据，并协作一个电商推荐系统TensorFlow (由Google开发)：更像一个工业化、高度优化的精密生产工具包。它设计严谨，适合大规模部署和生产环境，最初需要先定义好整个计算图再运行（静态图）。因其完整的生态系统（如TensorFlow Serving, TensorFlow Lite）而拥有强大优势。适合工业界/生产部署

【AI】Tensorflow在jupyterlab中运行要注意的问题这篇博文就简单记录一下博主在jupyterlab平台上做AI模型训练时，要调用TensorFlow，一开始博主安装的TensorFlow版本是2.10.0，结果后来发现这个版本有点低，所以需要在jupyterlab平台的单元中安装高版本，最后博主安装了TensorFlow 2.20.0版。

TensorFlow深度学习实战（37）——深度学习的数学原理在本节中，我们将探讨深度学习背后的数学原理，以了解神经网络的内部工作机制。连续反向传播的由 Henry J. Kelley 于 1960 年提出，使用动态规划实现。Stuart Dreyfus 于 1962 年提出了链式法则。Paul Werbos 首次使用反向传播进行神经网络研究，但直到 1986 年，反向传播才获得成功。1987年，Yann LeCun 描述了当前用于训练神经网络的反向传播。随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD) 的基本原理由 Robbin

HTML 中的 CSS 使用说明CSS (Cascading Style Sheets) 是一种用于描述 HTML 或 XML（包括如 SVG、MathML 等 XML 方言）文档呈现的样式表语言。CSS 描述了元素应该如何在屏幕、纸张或其他媒体上显示。

tensorflow常用使用场景TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台，其核心用于大规模机器学习和深度神经网络的构建、训练和部署。

机器学习基础-day06-TensorFlow线性回归TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。它被广泛用于各种机器学习任务，从简单的线性回归到复杂的深度学习模型。

Tensorflow Lite 的yes/no语音识别音频预处理模型训练教程本文档详细介绍如何生成 audio_preprocessor_int8.tflite 预处理模型，该模型用于将原始 PCM 音频转换为 49×40 的 int8 特征，供微语音模型使用。

机器学习框架TensorFlow初探本篇文章主要是记录在学习tensorflow框架过程中的核心知识点、踩过的坑、以及一些实战代码。配置环境

CSS学习及心得之二当然！CSS（层叠样式表）是Web开发的三大基石之一（HTML、CSS、JavaScript）。学习CSS不仅仅是学习属性，更是学习如何用它来创造美观、可用、高效的网页。

Keras/TensorFlow 中 `predict()` 函数详细说明predict() 是 Keras/TensorFlow 中用于模型推理的核心方法，用于对输入数据生成预测输出。下面我将从多个维度全面介绍这个函数的用法和细节。

深度学习三大框架对比评测：PaddlePaddle、PyTorch 与 TensorFlow近年来，人工智能的快速发展离不开深度学习框架的支撑。一个优秀的框架不仅能提升研发效率，还能降低模型落地的难度。目前，业界主流的开源深度学习框架主要有 PaddlePaddle、PyTorch 和 TensorFlow。本文将从生态、易用性、性能、产业化支持等角度对三大框架进行对比，帮助读者更好地理解其特点与应用场景。

TensorFlow的Yes/No 关键词识别模型训练参考 TensorFlow 官方教程的 Yes/No 关键词识别模型训练脚本，可以生成直接替换原有mirco_speech识别模型数据的C文件。

深度学习框架（TensorFlow，PyTorch）

新手村领路人

TensorFlow 2.10 是最后一个支持在原生Windows上使用GPU的TensorFlow版本注意：TensorFlow 2.10 是最后一个支持在原生Windows上使用GPU的TensorFlow版本。从TensorFlow 2.11开始，您需要在WSL2中安装TensorFlow，或者安装tensorflow或tensorflow-cpu，并且可选地尝试TensorFlow-DirectML插件