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深度学习笔记-5. 概率论
摘要：基本概念 1.1 联合概率：P(A=a,B=b) 1.2 条件概率：P(B=b|A=a) 1.3 贝叶斯定理：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A) 1.4 边际化：的概率相当于计算的所有可能选择，并将所有选择的联合概率聚合在一起 1.5 独立性：P(A,B) = P(A) * P(
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深度学习笔记-4. 微积分
摘要：基础示例 x = torch.arange(4.0) x.requires_grad_(True) # 等价于x=torch.arange(4.0,requires_grad=True) x.grad # 默认值是None y = 2 * torch.dot(x, x) y.backward() x
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摘要：线性代数基本操作 # 求逆,A为张量 A.T # 张量相乘 A*B # 相加 A+B # 求和 A.sum() # 沿行求和，行为0，列为1 A.sum(axis=0) # 沿行和列，等同于A.sum() A.sum(axis=[0,1]) # 求均值，同“求和” A.mean(axis=0) #
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posted @ 2024-07-22 15:45
深度学习笔记-2. 数据操作
摘要：基本操作 import torch # 创建一个向量 x = torch.arange(12) # 形状 x.shape # 大小(元素的个数) x.numel() # 改变形状 x.reshape(3,4) #指定为-1的维度会自动计算 # 全0矩阵 torch.zeros((3,4)) #全1矩
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深度学习笔记-1. 环境准备
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摘要：pillow Ducuments: https://pillow.readthedocs.io/en/stable/ 安装：python3 -m pip install --upgrade Pillow 画图参考：https://cloud.tencent.com/developer/article
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FastAPI学习笔记之数据库
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