类型转换 由于Java是强类型语言,所以要进行有些运算的时候,需要用到类型转换 字节大小(容量)-> 低--------------------------------------------->高 byte,short,char -> int -> long -> float -> double 小数的优先级一定大于整数 运算中,不同类型的数据先转化为同一类型,然后再进行运算 强制类型转换 数据类型从高到低转换则为强制转换 (类型)变量名 数据类型从低到高转换则为自然…

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到…

Spring实战第六章学习笔记----渲染Web视图 理解视图解析 在之前所编写的控制器方法都没有直接产生浏览器所需的HTML.这些方法只是将一些数据传入到模型中然后再将模型传递给一个用来渲染的视图.尽管我们编写了几个JSP视图但控制器不关心这些. 将控制器请求处理的逻辑和视图中的渲染实现解耦是SpringMVC的一个重要特性.而控制器只通过逻辑视图名来了解视图,这时就需要Spring视图解析器了. SpringMVC定义了一个名为ViewResolver的接口,大致如下所示: public i…

PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP,用于概率图模型的Pyro,扩展了PyTorch的功能.通过学习<深度学习入门之PyTorch>,可以从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型.学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归.深度…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

Docker虚拟化实战学习——基础篇 2018年05月26日 02:17:24 北纬34度停留 阅读数:773更多 个人分类: Docker   Docker虚拟化实战和企业案例演练 深入剖析虚拟化技术概念和应用场景 虚拟化,一是项技术--,是一种资源解决方案. 虚拟化技术是将物理资源转变为逻辑上可以管理的资源,以打破物理结构之间的壁垒,使计算元件运行在虚拟的基础上,而不是真实的物理资源上. 通过虚拟化技术,可以将物理资源转变为逻辑资源(虚拟机),应用程序服务运行在虚拟资源上,而不是真实的物理机…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习"中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念.本文主要介绍神经网络常用的损失函数. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中. 损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别,模型训练的过程即让损失函数不断减小,最终得到可以拟合预测训练样…

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布…