在这篇博文中，我们将简要介绍以下主题，为您提供机器学习的基本介绍：什么是机器学习训练机器学习模型优化参数神经网络如果您不是专家，请不要担心—这篇博文所需的唯一知识是基础高中数学。什么是机器学习？牛津词典将机器学习定义为：“计算机从经验中学习的能力”。机器学

数字化时代和性能随着数字化时代的到来，我们的生活开始逐渐被各种应用所包围。对于各种应用，我们也从最初的能用就行，到现在有了各种各样的体验追求。而一个应用体验好不好，性能就是其中最关键的指标。那什么是应用性能呢？由谁来负责应用的性能指标呢？其实性能涉及方方面面，从产品设计到需求开发，从测试上线到发布后运维，每一个环节都和性能相关，也就是意味着每一个技术从业者在

PyTorch是目前深度学习的主流框架之一，它有着成熟的生态、大量开源的源码以及最新的模型，无论学术研究还是工程落地，PyTorch都是主流选择。同时，PyTorch比其他深度学习框架更易学，也是新手入门的好选择。本课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法，并学会利

（1）代码题（leetcode类型），主要考察数据结构和基础算法，以及代码基本功虽然这部分跟机器学习，深度学习关系不大，但也是面试的重中之重。基本每家公司的面试都问了大量的算法题和代码题，即使是商汤、face这样的深度学习公司，考察这部分的时间也占到了我很多轮面试的60%甚至70%以上。我去face面试的时候，面试官是residualnet，s

DRF框架中链表数据通过ModelSerializer深度查询方法汇总一.准备测试和理解准备创建类classTest1(models.Model):idmodels.IntegerField(primary_k

作为量子力学的基础方程之一，薛定谔方程一直广受关注。去年，DeepMind科学家开发一种新的神经网络来近似计算薛定谔方程(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Flink.zhihu.com%2F%3Ftarget%3Dhttp%253A%2F%2Fmp.weixin.q

本文是参考吴恩达老师的深度学习视频而做的笔记深度学习引言挑战：AI真正的挑战在于解决那些对人类来说很容易执行，但很难形式化描述的问题，比如识别人们所说的话/图像中的脸/分辨苹果和梨。<br解决方案：让计算机从经验中学习，并根据层次化的概念体系理解世界，而每个概念是通过与某些相对简单的概念之间的关系来定义

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach

前言：授人以鱼不如授人以渔.先学会用，在学原理，在学创造，可能一辈子用不到这种能力，但是不能不具备这种能力。这篇文章主要是介绍算法入门Helloword之手写图片识别模型java中如何实现以及部分解释。目前大家对于人工智能机器学习神经网络的文章都是基于py