【Python入门系列】第四篇：Python网络编程总结
前言Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，它在网络编程领域也有广泛的应用。本文将介绍Python网络编程的基础知识和常用技术。 随着互联网的快速发展，网络编程成为了现代软件开发中不可或缺的一部分。Python作为一种多功能的编程语言，提供了丰富的库和模块，使得网络编程变得更加简单和高效。本文将深入探讨Python网络编程的相关概念和技术。一、TCP/IP协议与套接字编程1、理解TCP/....
【Python入门系列】第十二篇：Python网络爬虫和数据抓取
前言一、Python网络爬虫简介网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟人类浏览器的行为，自动访问网页并提取数据。Python提供了许多库和工具，使得编写网络爬虫变得相对简单。其中，常用的库包括requests、BeautifulSoup和Scrapy等。二、使用Python进行数据抓取的步骤1、安装所需库在开始编写网络爬虫之前，我们需要安装必要的Python库。使用pip命令可以方便地安装所需的库，....
[深度学习入门]什么是神经网络？[神经网络的架构、工作、激活函数]
一、前言 在大多数资料中，神经网络都被描述成某种正向传播的矩阵乘法。而本篇博文通过将神经网络描述为某种计算单元，以一种更加简单易懂的方式介绍神经网络的功能及应用。二、神经网络的架构——以手写数字识别 广义上讲，神经网络就是要在输入数据中找寻某种规律，就像这个经典的例子：手写数字识别。即给定一个手写数字图像，如何识别图像中的是数字几呢？神经网络通过对大量带标签图像的训练，找....
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[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（二）
第四章：神经网络的学习 通常要解决某个问题时，人们习惯以自己的经验和直觉来分析问题找出规律，然后反复试验推进。 “学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。 机器学习在前期收集问题的各项特征数据，用模型从数据中发现答案，争取避免人为介入。 深度学习在数据收集上（比如选/不选哪些特征的数据）较之机器学习更能避免人为介入。神经网络的学习目标是寻....
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[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（一）
一、前言 本文是本人在认真学习完[日]斋藤康毅所著《深度学习入门-基于Python的理论与实现》(因为封面上有条鱼，以下皆用《鱼书》代称之)后的学习心得与体会。至于为什么要把写成文字记录下来呢，一是为了我后续的学习方便快速地回忆之前的知识点，一是为了给同样在学习这本《鱼书》的朋友们提供一些帮助。二、概述 该书一共包含八个章节，暂且把它分成三大部分，分别涉及到： ...
![[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（一）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_a9ee8ed4266d4dcaa4b2bfcc4ba3b950.png)
一文带你入门神经网络需要的PyTorch基础
1 PyTorch简介PyTorch 是一个开源的机器学习库，提供了强大的计算能力和灵活的用于构建和训练神经网络的工具。它的核心特点包括：动态图计算：与其他机器学习库（如 TensorFlow）不同，PyTorch 允许在运行时动态构建计算图，这使得可以使用 Python 控制流操作（如 if、for、while）来构建模型。快速 GPU 加速：PyTorch 提供了与 CUDA 相关的 API....
【Linux入门篇】操作系统安装、网络配置
Linux是一种自由和开放源码的类Unix操作系统。目前存在着许多不同的Linux,但它们都使用了Linux内核。Linux可安装在各种计算机硬件设备中，从手机、平板电脑、路由器和视频游戏控制台，到台式计算机、大型机和超级计算机。Linux是一个领先的操作系统，世界上运算最快的10台超级计算机运行的都是Linux操作系统。Linux详解1.操作系统 &...
人工智能入门指南：Web 开发者版 （5）深度学习与神经网络
A. 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络是一种主要用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。它通过使用卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像和序列数据中的特征。 示例 1: 构建简单的卷积神经网络模型 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 创建卷积神经网络模型 model &#...
深度学习入门笔记4 深度神经网络
多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-Layer Perceptron）结构。 多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经....
深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解
深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解 1.循环神经网络 RNN 生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的，各个字符顺序的调换有可能变成语义完全不同的两句话，就像下面这个句子： 张三非常生气，冲动之下打了李四 ...
![深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230524_b108a74154d2444389bdc55cb0862a7e.png)
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