摘要：
第六周：生成对抗网络 一、视频学习 GAN的类型 1，GAN 生成式对抗网络 2，cGAN 条件生成式对抗网络 3，DCGAN 深度卷积生成式对抗网络 4，WGAN/WGAN-GP 1.GAN 生成式对抗网络由判别器和生成器组成： 判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假 阅读全文
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第五周：卷积神经网络 part3 一、卷积神经网络 基本应用： 语音问答 2. 股票预测 3. 作词作诗 4. 图像理解 5. 视觉问答 循环神经网络和卷积神经网络的不同是什么？ 传统神经网络，卷积神经网络，输入和输出之间是相互独立的 RNN可以更好的处理具有时序关系的任务 RNN通过其循环结构引入 阅读全文
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1.HybridSN class HybridSN(nn.Module): def __init__(self): super(HybridSN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv3d(1, 8, (7, 3, 3), stride=1, padding=0 阅读全文
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第四周：卷积神经网络 part3 【第一部分】 问题总结 1.HybridSN 高光谱分类网络 HybridSN 网络解决的是对高光谱图像的的分类 加入了3D和2D卷积是的可以对高光谱图像进行很好的分类 其中1D、2D和3D的卷积区别在于 1D卷积是对只有一个维度的时间序列提取特征，比如信号、股价、 阅读全文
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第三周：卷积神经网络 part2 【第一部分】 问题总结 1.在第二部分代码练习中可以发现每次的测试结果都会不同，是否这种差异存在于所有CNN模型 2.DSCMR中的J2损失函数的作用是什么 【第二部分】 代码练习 1、MobileNetV1 MobileNetV1 网络：简要阅读谷歌2017年的论 阅读全文
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【第一部分】 视频学习心得 1.机器学习中的数学基础 机器学习对线性代数和概率统计的知识比较多。 矩阵秩的定义： 1.线性方程组的角度：度量矩阵行列之间的相关性 2.数据点分布的角度：表示数据需要的最小的基的数量 2.欠拟合 欠拟合：训练集的一般性质尚未被机器学习好（训练误差大） 解决方案：提高模型 阅读全文
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【第一部分】视频学习心得 1.PyTorch 和 TensorFlow 的区别 疫情居家期间了解过TensorFlow框架，是由Google团队开发，框架比较复杂而且配置环境要求也很高。 我们知道GPU对图形处理的能力是非常的强大，吴恩达教授也是将GPU应用于CNN网络中。 运用NVIDIA的GPU 阅读全文
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研途漫漫 一、当初你是为何做出选择读研/读博决定的？ 选择读研有点像当时我选择参军一样，都说：当兵后悔两年，不当兵后悔一辈子。 只有当过兵的人才知道，这两年是有多么充实和励练，一点都不后悔。 高考失利，我选择去当兵，部队是所大学校、大熔炉。学会了在地方大学学不到的东西。 退役复学，决定考研弥补高考的 阅读全文
摘要：
1.创建web项目 2.引入jar包 在原有的jar包加上AOP的jar包 3.日志 4.准备目标对象 先创建接口 在创建实现类 package com.Spring.aop.service; public class UserServceImpl implements UserService { 阅读全文
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1.创建web项目 2.引入jar包 在原有的jar包加上AOP的jar包 3.日志 4.准备目标对象 先创建接口 在创建实现类 package com.Spring.aop.service; public class UserServceImpl implements UserService { 阅读全文