夏密将为大家解答以下问题，素数。让我们来谈谈素数的引入。下面让我们一起来看一看！1.素数是指大于1的自然数。2.一个自然数，除了1和它自己之外没有其他因子。本文最后希望对您有所帮助。...

2023-05-31 素数自然数整数 素数自然数有理数无理数

课程介绍课程来自于2022年古泡人工智能P5第5期课程-深度学习+计算机视觉+自然语言处理内容全面覆盖深度学习算法及其项目实战，主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势，培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。网盘截图一、什么是人工智能技术：人工智能（AritificialItelligece），英文缩写AI，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是类人行为、类人思考、理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段。人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。二、人工智能技术的四大分支：1、模拟识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字的逻辑关系的等）信息进行处理分析，以及对食物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。2、机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。3、数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。4、智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如，我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。三、人工智能的三种形态：1、弱人工智能：弱人工智能是擅长单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。2、强人工智能：人类级别的人工智能，是指在各方面都能和人类比肩的人工智能、人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比弱人工智能要难的多。3、超人工智能：牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBotrom把超级智能定义为ldquo在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能rdquo。文件目录文件目录1_直播课回放1_直播1：开班典礼1人工智能CVNLP高薪实战班.m42_Pycharm环境配置与Deug演示(没用过的同学必看)Pycharm环境配置与Deug演示(没用过的同学必看).m43_直播2：深度学习必备基础-神经网络与卷积网络1.深度学习必备基础-神经网络与卷积网络.m44_直播3：Traformer原理及其各领域应用分析Traformer原理及其各领域应用分析.m45_额外补充：时间序列预测额外补充：时间序列预测.m46_直播4：Iformer时间序列预测源码解读Iformer时间序列预测源码解读.m42_深度学习必备核心算法1_神经网络算法解读1-神经网络算法解读.m42_卷积神经网络算法解读2-卷积神经网络算法解读.m43_递归神经网络算法解读3-递归神经网络算法解读.m43_深度学习核心框架PyTorch1_PyTorch框架介绍与配置安装1-PyTorch框架与其他框架区别分析1.m4.m42-CPU与GPU版本安装方法解读1.m4.m42_使用神经网络进行分类任务1-数据集与任务概述2.m4.m42-基本模块应用测试2.m4.m43-网络结构定义方法2.m4.m44-数据源定义简介2.m4.m45-损失与训练模块分析2.m4.m46-训练一个基本的分类模型2.m4.m47-参数对结果的影响2.m4.m43_神经网络回归任务-气温预测神经网络回归任务-气温预测1.m4.m44_卷积网络参数解读分析1-输入特征通道分析2.m4.m42-卷积网络参数解读2.m4.m43-卷积网络模型训练2.m4.m45_图像识别模型与训练策略（重点）1-任务分析与图像数据基本处理2.m4.m42-数据增强模块2.m4.m43-数据集与模型选择1.m4.m44-迁移学习方法解读1.m4.m45-输出层与梯度设置1.m4.m46-输出类别个数修改1.m4.m47-优化器与学习率衰减1.m4.m48-模型训练方法1.m4.m49-重新训练全部模型1.m4.m410-测试结果演示分析1.m4.m46_DataLoader自定义数据集制作1-Dataloader要完成的任务分析1.m4.m42-图像数据与标签路径处理1.m4.m43-Dataloader中需要实现的方法分析1.m4.m44-实用Dataloader加载数据并训练模型1.m4.m47_LSTM文本分类实战1-数据集与任务目标分析1.m4.m42-文本数据处理基本流程分析1.m4.m43-命令行参数与DEBUG1.m4.m44-训练模型所需基本配置参数分析1.m4.m45-预料表与字符切分1.m4.m46-字符预处理转换ID1.m4.m47-LSTM网络结构基本定义1.m4.m48-网络模型预测结果输出1.m4.m49-模型训练任务与总结1.m4.m48_PyTorch框架Flak部署例子1-基本结构与训练好的模型加载.m4.m42-服务端处理与预测函数.m4.m43-基于Flak测试模型预测结果.m4.m44_MMLAB实战系列1_MMCV安装方法MMCV安装方法.m42_第一模块：分类任务基本操作1-准备MMCLS项目.m4MMCLS问题修正1.m42-基本参数配置解读.m43-各模块配置文件组成.m44-生成完整配置文件.m45-根据文件夹定义数据集.m46-构建自己的数据集.m47-训练自己的任务.m43_第一模块：训练结果测试与验证1-测试DEMO效果.m42-测试评估模型效果.m43-MMCLS中增加一个新的模块.m44-修改配置文件中的参数.m45-数据增强流程可视化展示.m46-Grad-Cam可视化方法.m47-可视化细节与效果分析.m48-MMCLS可视化模块应用.m49-模型分析脚本使用.m44_第一模块：模型源码DEBUG演示1-VIT任务概述.m42-数据增强模块概述分析.m43-PatchEmeddig层.m44-前向传播基本模块.m45-CLS与输出模块.m45_第二模块：使用分割模块训练自己的数据集1-项目配置基本介绍.m42-数据集标注与制作方法.m43-跟别预测类别数修改配置文件.m44-加载预训练模型开始训练.m45-预测DEMO演示.m46_第二模块：基于Uet进行各种策略修改1-配置文件解读.m42-编码层模块.m43-上采样与输出层.m44-辅助层的作用.m45-给Uet添加一个eck层.m46-如何修改参数适配网络结构.m47-将Uet特征提取模块替换成traformer.m48-VIT模块源码分析.m47_第二模块：分割任务CVPR最新Backoe设计及其应用1-注册自己的Backoe模块.m4.m42-配置文件指定.m4.m43-DEBUG解读Backoe设计.m4.m44-PatchEmeddig的作用与实现.m4.m45-卷积位置编码计算方法.m4.m46-近似Attetio模块实现.m4.m47-完成特征提取与融合模块.m4.m48-分割任务输出模块.m4.m49-全局特征的作用与实现.m4.m410-汇总多层级特征进行输出.m4.m48_第三模块：mmdet训练自己的数据任务1-数据集标注与标签获取.m4.m42-COCO数据标注格式.m4.m43-通过脚本生成COCO数据格式.m4.m44-配置文件数据增强策略分析.m4.m45-训练所需配置说明.m4.m46-模型训练与DEMO演示.m4.m47-模型测试与可视化分析模块.m4.m48-补充：评估指标.m4.m49_第三模块：DeformaleDetr物体检测源码分析1-特征提取与位置编码.m42-序列特征展开并叠加.m43-得到相对位置点编码.m44-准备Ecoder编码层所需全部输入.m45-编码层中的序列分析.m46-偏移量offet计算.m47-偏移量对齐操作.m48-Ecoder层完成特征对齐.m49-Decoder要完成的操作.m410-分类与回归输出模块.m411-预测输出结果与标签匹配模块.m410_第四模块：DBNET文字检测1-文字检测数据概述与配置文件.m4.m42-配置文件参数设置.m4.m43-Neck层特征组合.m4.m44-损失函数模块概述.m4.m45-损失计算方法.m4.m411_第四模块：ANINET文字识别1-数据集与环境概述.m4.m42-配置文件修改方法.m4.m43-Bakoe模块得到特征.m4.m44-视觉Traformer模块的作用.m4.m45-视觉模型中的编码与解码的效果.m4.m46-文本模型中的结构分析.m4.m47-迭代修正模块.m4.m48-输出层与损失计算.m4.m412_第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取1-配置文件以及要完成的任务解读.m4.m42-KIE数据集格式调整方法.m4.m43-配置文件与标签要进行处理操作.m4.m44-边框要计算的特征分析.m4.m45-标签数据处理与关系特征提取.m4.m46-特征合并处理.m4.m47-准备拼接边与点特征.m4.m48-整合得到图模型输入特征.m4.m412_第五模块：tylega2源码解读1-要完成的任务与基本思想概述.m4.m42-得到tyle特征编码.m4.m43-特征编码风格拼接.m4.m44-基础风格特征卷积模块.m4.m45-上采样得到输出结果.m4.m46-损失函数概述.m4.m413_第六模块：BaicVSR++视频超分辨重构源码解读1-要完成的任务分析与配置文件.m4.m42-特征基础提取模块.m43-光流估计网络模块.m44-基于光流完成对齐操作.m45-偏移量计算方法1.m4.m46-双向计算特征对齐.m47-提特征传递流程分析.m48-序列传播计算.m49-准备变形卷积模块的输入.m4.m410-传播流程整体完成一圈.m411-完成输出结果.m4.m414_第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读1-环境配置与数据集概述.m42-数据与标注文件介绍.m43-基本流程梳理并进入deug模式.m44-数据与图像特征提取模块.m45-体素索引位置获取.m4.m46-体素特征提取方法解读.m47-体素特征计算方法分析.m48-全局体素特征提取.m49-多模态特征融合.m410-3D卷积特征融合.m411-输出层预测结果.m415_第八模块：模型蒸馏应用实例1-任务概述与工具使用.m42-Teacher与Studet网络结构定义.m43-训练T与S得到蒸馏模型.m44-开始模型训练过程与问题修正.m45-日志输出与模型分离.m46-分别得到Teacher与Studet模型.m47-实际测试效果演示.m416_第八模块：模型剪枝方法概述分析1-SuerNet网络结构分析与剪枝概述.m42-搜索匹配到符合计算量的模型并训练.m417_第九模块：mmactio行为识别创建自己的行为识别标注数据集.m418_额外补充在源码中加入各种注意力机制方法.m45_Oecv图像处理框架实战1_课程简介与环境配置0-课程简介2.m4.m42-Noteook与IDE环境.m4.m42-Pytho与Oecv配置安装.m4.m42_图像基本操作1-计算机眼中的图像.m4.m42-视频的读取与处理.m4.m43-ROI区域.m4.m44-边界填充.m4.m45-数值计算.m4.m43_阈值与平滑处理1-图像平滑处理.m4.m42-高斯与中值滤波.m4.m4图像阈值.m4.m44_图像形态学操作1-腐蚀操作.m4.m42-膨胀操作.m4.m43-开运算与闭运算.m4.m44-梯度计算.m4.m45-礼帽与黑帽.m4.m45_图像梯度计算1-Soel算子.m4.m42-梯度计算方法.m4.m43-charr与lakacia算子.m4.m46_边缘检测1-Cay边缘检测流程.m4.m42-非极大值抑制.m4.m43-边缘检测效果.m4.m47_图像金字塔与轮廓检测1-模板匹配方法.m4.m41-轮廓检测方法.m4.m41-图像金字塔定义.m4.m42-匹配效果展示.m4.m42-轮廓检测结果.m4.m42-金字塔制作方法.m4.m43-轮廓特征与近似.m4.m48_直方图与傅里叶变换1-直方图定义.m4.m41-傅里叶概述.m4.m42-频域变换结果.m4.m42-均衡化原理.m4.m43-均衡化效果.m4.m43-低通与高通滤波.m4.m49_项目实战-信用卡数字识别2-环境配置与预处理.m4.m43-模板处理方法.m4.m4总体流程与方法讲解.m4.m44-输入数据处理方法.m4.m45-模板匹配得出识别结果.m4.m410_项目实战-文档扫描OCR识别1-整体流程演示.m4.m42-文档轮廓提取.m4.m43-原始与变换坐标计算.m4.m44-透视变换结果.m4.m45-teeract-ocr安装配置.m4.m46-文档扫描识别效果.m4.m411_图像特征-harri1-角点检测基本原理.m4.m42-基本数学原理.m4.m43-求解化简.m4.m44-特征归属划分.m4.m45-oecv角点检测效果.m4.m412_图像特征-ift1-尺度空间定义.m4.m42-高斯差分金字塔.m4.m43-特征关键点定位.m4.m44-生成特征描述.m4.m45-特征向量生成.m4.m46-oecv中ift函数使用.m4.m413_案例实战-全景图像拼接1-特征匹配方法.m4.m42-图像拼接方法.m4.m42-RANSAC算法.m4.m44-流程解读.m4.m414_项目实战-停车场车位识别1-任务整体流程.m4.m42-所需数据介绍.m4.m43-图像数据预处理.m4.m44-车位直线检测.m4.m45-按列划分区域.m4.m46-车位区域划分.m4.m47-识别模型构建.m4.m48-基于视频的车位检测.m4.m415_项目实战-答题卡识别判卷1-整体流程与效果概述.m4.m42-预处理操作.m4.m43-填涂轮廓检测.m4.m44-选项判断识别.m4.m416_背景建模1-背景消除-帧差法.m4.m42-混合高斯模型.m4.m43-学习步骤.m4.m44-背景建模实战.m4.m417_光流估计1-基本概念.m4.m42-Luca-Kaade算法.m4.m43-推导求解.m4.m44-光流估计实战.m4.m418_Oecv的DNN模块1-d模块.m4.m42-模型加载结果输出.m4.m419_项目实战-目标追踪1-目标追踪概述.m4.m42-多目标追踪实战.m4.m43-深度学习检测框架加载.m4.m44-基于dli与d的追踪.m4.m45-多进程目标追踪.m4.m46-多进程效率提升对比.m4.m420_卷积原理与操作1-卷积效果演示.m4.m41-卷积神经网络的应用.m4.m42-卷积层解释.m4.m42-卷积操作流程.m4.m43-卷积计算过程.m4.m44-adig与tride.m4.m45-卷积参数共享.m4.m46-池化层原理.m4.m421_项目实战-疲劳检测1-关键点定位概述.m4.m42-获取人脸关键点.m4.m43-定位效果演示.m4.m44-闭眼检测.m4.m45-检测效果.m4.m46_综合项目-物体检测经典算法实战1_深度学习经典检测方法概述1-检测任务中阶段的意义.m4.m42-不同阶段算法优缺点分析.m4.m43-IOU指标计算.m4.m44-评估所需参数计算.m4.m45-ma指标计算.m4.m42_YOLO-V1整体思想与网络架构2-检测算法要得到的结果.m4.m43-整体网络架构解读.m4.m44-位置损失计算.m4.m4YOLO算法整体思路解读.m4.m45-置信度误差与优缺点分析.m4.m43_YOLO-V2改进细节详解V2版本细节升级概述.m4.m42-网络结构特点.m4.m43-架构细节解读.m4.m44-基于聚类来选择先验框尺寸.m4.m45-偏移量计算方法.m4.m46-坐标映射与还原.m4.m47-感受野的作用.m4.m48-特征融合改进.m4.m44_YOLO-V3核心网络模型1-V3版本改进概述.m4.m42-多cale方法改进与特征融合.m4.m43-经典变换方法对比分析.m4.m44-残差连接方法解读.m4.m45-整体网络模型架构分析.m4.m46-先验框设计改进.m4.m47-otfmax层改进.m4.m45_项目实战-基于V3版本进行源码解读1-数据与环境配置.m4.m42-训练参数设置.m4.m43-数据与标签读取.m4.m44-标签文件读取与处理.m4.m45-deug模式介绍.m4.m46-基于配置文件构建网络模型.m4.m47-路由层与hortcut层的作用.m4.m48-YOLO层定义解析.m4.m49-预测结果计算.m4.m410-网格偏移计算.m4.m411-模型要计算的损失概述.m4.m412-标签值格式修改.m4.m413-坐标相对位置计算.m4.m414-完成所有损失函数所需计算指标.m4.m415-模型训练与总结.m4.m416-预测效果展示.m4.m46_基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务1-Laelme工具安装.m4.m42-数据信息标注.m4.m43-完成标签制作.m4.m44-生成模型所需配置文件.m4.m45-jo格式转换成yolo-v3所需输入.m4.m46-完成输入数据准备工作.m4.m47-训练代码与参数配置更改.m4.m48-训练模型并测试效果.m4.m47_YOLO-V4版本算法解读1-V4版本整体概述.m4.m42-V4版本贡献解读.m4.m43-数据增强策略分析.m4.m44-DroBlock与标签平滑方法.m4.m45-损失函数遇到的问题.m4.m46-CIOU损失函数定义.m4.m47-NMS细节改进.m4.m48-SPP与CSP网络结构.m4.m49-SAM注意力机制模块.m4.m410-PAN模块解读.m4.m411-激活函数与整体架构总结.m4.m48_V5版本项目配置1-整体项目概述.m4.m42-训练自己的数据集方法.m4.m43-训练数据参数配置.m4.m44-测试DEMO演示.m4.m49_V5项目工程源码解读1-数据源DEBUG流程解读.m4.m42-图像数据源配置.m4.m43-加载标签数据.m4.m44-Moaic数据增强方法.m4.m45-数据四合一方法与流程演示.m4.m46-getItem构建atch.m4.m47-网络架构图可视化工具安装.m4.m48-V5网络配置文件解读.m4.m49-Focu模块流程分析.m4.m410-完成配置文件解析任务.m4.m411-前向传播计算.m4.m412-BottleeckCSP层计算方法.m4.m413-Head层流程解读.m4.m413-1SPP层计算细节分析.m4.m414-上采样与拼接操作.m4.m415-输出结果分析.m4.m416-超参数解读.m4.m417-命令行参数介绍.m4.m418-训练流程解读.m4.m419-各种训练策略概述.m4.m420-模型迭代过程.m4.m410_EfficietNet网络第八课：EfficietNet网络模型.m4.m411_EfficietDet检测算法第十一章：EfficietDet检测算法.m4.m412_基于Traformer的detr目标检测算法1-DETR目标检测基本思想解读.m4.m42-整体网络架构分析.m4.m43-位置信息初始化query向量.m4.m44-注意力机制的作用方法.m4.m45-训练过程的策略.m4.m413_detr目标检测源码解读1-项目环境配置解读.m4.m42-数据处理与dataloader.m4.m43-位置编码作用分析.m4.m44-ackoe特征提取模块.m4.m45-mak与编码模块.m4.m46-编码层作用方法.m4.m47-Decoder层操作与计算.m4.m48-输出预测结果.m4.m49-损失函数与预测输出.m4.m47_图像分割实战1_图像分割及其损失函数概述1-语义分割与实例分割概述.m4.m42-分割任务中的目标函数定义.m4.m43-MIOU评估标准.m4.m42_卷积神经网络原理与参数解读1-卷积神经网络应用领域.m4.m42-卷积的作用.m4.m43-卷积特征值计算方法.m4.m44-得到特征图表示.m4.m45-步长与卷积核大小对结果的影响.m4.m46-边缘填充方法.m4.m47-特征图尺寸计算与参数共享.m4.m48-池化层的作用.m4.m49-1整体网络架构.m4.m410-VGG网络架构.m4.m411-残差网络Reet.m4.m412-感受野的作用.m4.m43_Uet系列算法讲解1-Uet网络编码与解码过程.m4.m42-网络计算流程.m4.m43-Uet升级版本改进.m4.m44-后续升级版本介绍.m4.m44_uet医学细胞分割实战1-医学细胞数据集介绍与参数配置.m4.m42-数据增强工具.m4.m43-Deug模式演示网络计算流程.m4.m44-特征融合方法演示.m4.m45-迭代完成整个模型计算任务.m4.m46-模型效果验证.m4.m45_U2NET显着性检测实战1-任务目标与网络整体介绍.m4.m42-显着性检测任务与目标概述.m4.m43-编码器模块解读.m4.m44-解码器输出结果.m4.m45-损失函数与应用效果.m4.m46_deela系列算法1-deela分割算法概述.m4.m42-空洞卷积的作用.m4.m43-感受野的意义.m4.m44-SPP层的作用.m4.m45-ASPP特征融合策略.m4.m46-deelaV3Plu版本网络架构.m4.m47_基于deelaV3+版本进行VOC分割实战1-PacalVoc数据集介绍.m4.m42-项目参数与数据集读取.m4.m43-网络前向传播流程.m4.m44-ASPP层特征融合.m4.m45-分割模型训练.m4.m48_医学心脏视频数据集分割建模实战1-数据集与任务概述.m4.m42-项目基本配置参数.m4.m43-任务流程解读.m4.m44-文献报告分析.m4.m45-补充：视频数据源特征处理方法概述.m4.m46-补充：R(2lu1)D处理方法分析.m4.m49_物体检测框架-MakRc项目介绍与配置0-开源项目数据集.m4.m40-Mak-Rc开源项目简介.m4.m40-参数配置.m4.m410_MakRc网络框架源码详解1-FPN层特征提取原理解读.m4.m42-FPN网络架构实现解读.m4.m43-生成框比例设置.m4.m44-基于不同尺度特征图生成所有框.m4.m45-RPN层的作用与实现解读.m4.m46-候选框过滤方法.m4.m47-Prooal层实现方法.m4.m48-DetectioTarget层的作用.m4.m49-正负样本选择与标签定义.m4.m410-RoiPoolig层的作用与目的.m4.m411-RorAlig操作的效果.m4.m412-整体框架回顾.m4.m411_基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务1-Laelme工具安装.m4.m42-使用laelme进行数据与标签标注.m4.m43-完成训练数据准备工作.m4.m44-makrc源码修改方法.m4.m45-基于标注数据训练所需任务.m4.m46-测试与展示模块.m4.m48_行为识别实战1_lowfat算法知识点通俗解读1-lowfat核心思想解读.m4.m42-核心网络结构模块分析.m4.m43-数据采样曾的作用.m4.m44-模型网络结构设计.m4.m45-特征融合模块与总结分析.m4.m42_lowfat项目环境配置与配置文件1-环境基本配置解读.m4.m42-目录各文件分析.m4.m43-配置文件作用解读.m4.m44-测试DEMO演示1.m4.m45-训练所需标签文件说明.m4.m46-训练所需视频数据准备.m4.m47-视频数据集切分操作.m4.m48-完成视频分帧操作.m4.m43_lowfat源码详细解读1-模型所需配置文件参数读取1.m4.m42-数据处理概述1.m4.m43-dataloader数据遍历方法1.m4.m44-数据与标签读取实例1.m4.m45-图像数据所需预处理方法1.m4.m46-low与fat分别执行采样操作1.m4.m47-分别计算特征图输出结果1.m4.m48-low与fat特征图拼接操作1.m4.m49-reetBolock操作1.m4.m410-RoiAlig与输出层1.m4.m44_基于3D卷积的视频分析与动作识别1-3D卷积原理解读.m4.m42-UCF101动作识别数据集简介.m4.m43-测试效果与项目配置.m4.m44-视频数据预处理方法.m4.m45-数据Batch制作方法.m4.m46-3D卷积网络所涉及模块.m4.m47-训练网络模型.m4.m45_视频异常检测算法与元学习1-异常检测要解决的问题与数据集介绍.m4.m42-基本思想与流程分析.m4.m43-预测与常见问题.m4.m44-Meta-Lear要解决的问题.m4.m45-学习能力与参数定义.m4.m46-如何找到合适的初始化参数.m4.m47-MAML算法流程解读.m4.m46_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1-论文概述与环境配置.m4.m42-数据集配置与读取.m4.m43-模型编码与解码结构.m4.m44-注意力机制模块打造.m4.m45-损失函数的目的.m4.m46-特征图生成.m4.m47-MetaLear与输出.m4.m47_基础补充-Reet模型及其应用实例1-医学疾病数据集介绍.m4.m42-Reet网络架构原理分析.m4.m43-dataloader加载数据集.m4.m44-Reet网络前向传播.m4.m45-残差网络的hortcut操作.m4.m46-特征图升维与降采样操作.m4.m47-网络整体流程与训练演示.m4.m49_2022论文必备-Traformer实战系列1_课程介绍课程介绍1.m4.m42_自然语言处理通用框架BERT原理解读1-BERT任务目标概述.m4.m42-传统解决方案遇到的问题1.m4.m43-注意力机制的作用1.m4.m44-elf-attetio计算方法1.m4.m45-特征分配与oftmax机制1.m4.m46-Multi-head的作用1.m4.m47-位置编码与多层堆叠1.m4.m48-traformer整体架构梳理.m4.m49-BERT模型训练方法.m4.m410-训练实例.m4.m43_Traformer在视觉中的应用VIT算法1-traformer发家史介绍1.m4.m42-对图像数据构建atch序列1.m4.m43-VIT整体架构解读1.m4.m44-CNN遇到的问题与窘境1.m4.m45-计算公式解读1.m4.m46-位置编码与TNT模型1.m4.m47-TNT模型细节分析1.m4.m44_VIT算法模型源码解读1-项目配置说明1.m4.m42-输入序列构建方法解读1.m4.m43-注意力机制计算1.m4.m44-输出层计算结果1.m4.m45_witraformer算法原理解析1-witraformer整体概述1.m4.m42-要解决的问题及其优势分析1.m4.m43-一个lock要完成的任务1.m4.m44-获取各窗口输入特征1.m4.m45-基于窗口的注意力机制解读1.m4.m46-窗口偏移操作的实现1.m4.m47-偏移细节分析及其计算量概述1.m4.m48-整体网络架构整合1.m4.m49-下采样操作实现方法1.m4.m410-分层计算方法1.m4.m46_witraformer源码解读1-数据与环境配置解读1.m4.m42-图像数据atch编码1.m4.m43-数据按widow进行划分计算1.m4.m44-基础attetio计算模块1.m4.m45-窗口位移模块细节分析1.m4.m46-atchmerge下采样操作1.m4.m47-各lock计算方法解读1.m4.m48-输出层概述1.m4.m47_基于Traformer的detr目标检测算法1-DETR目标检测基本思想解读1.m4.m42-整体网络架构分析1.m4.m43-位置信息初始化query向量1.m4.m44-注意力机制的作用方法1.m4.m45-训练过程的策略1.m4.m48_detr目标检测源码解读1-项目环境配置解读2.m4.m42-数据处理与dataloader2.m4.m43-位置编码作用分析2.m4.m44-ackoe特征提取模块1.m4.m45-mak与编码模块1.m4.m46-编码层作用方法1.m4.m47-Decoder层操作与计算1.m4.m48-输出预测结果1.m4.m49-损失函数与预测输出1.m4.m49_MedicalTraformer论文解读1-论文整体分析.m4.m42-核心思想分析.m4.m43-网络结构计算流程概述.m4.m44-论文公式计算分析.m4.m45-位置编码的作用与效果.m4.m46-拓展应用分析.m4.m410_MedicalTraformer源码解读1-项目环境配置1.m4.m42-医学数据介绍与分析1.m4.m43-基本处理操作1.m4.m44-AxialAttetio实现过程1.m4.m45-位置编码向量解读1.m4.m46-注意力计算过程与方法1.m4.m47-局部特征提取与计算1.m4.m411_商汤LoFTR算法解读1-特征匹配的应用场景.m4.m42-特征匹配的基本流程分析.m4.m43-整体流程梳理分析.m4.m44-CroAttetio的作用与效果.m4.m45-traformer构建匹配特征.m4.m46-粗粒度匹配过程与作用.m4.m47-特征图拆解操作.m4.m48-细粒度匹配的作用与方法.m4.m49-基于期望预测最终位置.m4.m410-总结分析.m4.m412_局部特征关键点匹配实战1-项目与参数配置解读1.m4.m42-DEMO效果演示1.m4.m43-ackoe特征提取模块1.m4.m44-注意力机制的作用与效果分析1.m4.m45-特征融合模块实现方法1.m4.m46-cro关系计算方法实例1.m4.m47-粗粒度匹配过程1.m4.m48-完成基础匹配模块1.m4.m49-精细化调整方法与实例1.m4.m410-得到精细化输出结果1.m4.m411-通过期望计算最终输出1.m4.m413_项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例tfrecord制作1.m4.m41-BERT开源项目简介1.m4.m42-项目参数配置1.m4.m43-数据读取模块1.m4.m44-数据预处理模块1.m4.m46-Emeddig层的作用1.m4.m47-加入额外编码特征1.m4.m48-加入位置编码特征1.m4.m49-mak机制1.m4.m410-构建QKV矩阵1.m4.m411-完成Traformer模块构建1.m4.m412-训练BERT模型1.m4.m414_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战1-中文分类数据与任务概述1.m4.m42-读取处理自己的数据集1.m4.m43-训练BERT中文分类模型1.m4.m410_图神经网络实战1_图神经网络基础1-图神经网络应用领域分析.m4.m42-图基本模块定义.m4.m43-邻接矩阵的定义.m4.m44-GNN中常见任务.m4.m45-消息传递计算方法.m4.m46-多层GCN的作用.m4.m42_图卷积GCN模型1-GCN基本模型概述.m4.m42-图卷积的基本计算方法.m4.m43-邻接的矩阵的变换.m4.m44-GCN变换原理解读.m4.m43_图模型必备神器PyTorchGeometric安装与使用1-PyTorchGeometric工具包安装与配置方法.m4.m42-数据集与邻接矩阵格式.m4.m43-模型定义与训练方法.m4.m44-文献引用数据集分类案例实战.m4.m44_使用PyTorchGeometric构建自己的图数据集1-构建数据集基本方法.m4.m42-数据集与任务背景概述.m4.m43-数据集基本预处理.m4.m44-用户行为图结构创建.m4.m45-数据集创建函数介绍.m4.m46-网络结构定义模块.m4.m47-TokPoolig进行下采样任务.m4.m48-获取全局特征.m4.m49-模型训练与总结.m4.m45_图注意力机制与序列图模型1-图注意力机制的作用与方法.m4.m42-邻接矩阵计算图Attetio.m4.m43-序列图神经网络TGCN应用.m4.m44-序列图神经网络细节.m4.m46_图相似度论文解读1-要完成的任务分析.m4.m42-基本方法概述解读.m4.m43-图模型提取全局与局部特征.m4.m44-NTN模块的作用与效果.m4.m45-点之间的对应关系计算.m4.m46-结果输出与总结.m4.m47_图相似度计算实战1-数据集与任务概述3.m4.m42-图卷积特征提取模块3.m4.m43-分别计算不同Batch点的分布3.m4.m44-获得直方图特征结果.m4.m45-图的全局特征构建.m4.m46-NTN图相似特征提取.m4.m47-预测得到相似度结果.m4.m48_基于图模型的轨迹估计1-数据集与标注信息解读.m4.m42-整体三大模块分析.m4.m43-特征工程的作用与效果.m4.m44-传统方法与现在向量空间对比.m4.m45-输入细节分析.m4.m46-子图模块构建方法.m4.m47-特征融合模块分析.m4.m48-VectorNet输出层分析.m4.m49_图模型轨迹估计实战1-数据与环境配置4.m4.m42-训练数据准备4.m4.m43-Aget特征提取方法4.m4.m44-DataLoader构建图结构4.m4.m45-SuGrah与Attetio模型流程4.m4.m4...

2022-11-25 模块配置文件 模块 配置文件是什么

编辑评论：Pytho自然语言处理，您将学习编写Pytho程序来处理大量非结构化文本。您还将了解用于分析书面通信内容和结构的主要算法，方法是使用合成语言数据结构访问带有丰富注释的数据集。编辑推荐Pytho自然语言处理的工作快速了解一些概念和基本工作原理提供丰富的英文语料库和代码，从输入法预测文本（redictivetext），电子过滤到自动文本摘要，机器翻译，易于实践，大量所有与语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持，本书提供了自然语言处理的入门指南。通过本书，您将学习如何编写可以处理大量非结构化文本的Pytho程序。您将可以访问涵盖语言学中各种数据结构的丰富注释的数据集，并且您将学习用于分析书面文档的内容和结构的主要算法。通过大量示例和练习，本书将帮助您：从非结构化文本中提取信息，无论是猜测主题还是识别“命名实体”；分析文本的语言结构，包括句法和语义分析；访问流行语言学习数据集，包括WordNet和树库；整合从语言学到人工智能的技术。本书将帮助您通过使用Pytho编程语言和自然语言工具包(NTLK)开源库来增加自然语言处理的实践经验。如果您对开发We应用程序、分析多语言新闻提要或编程濒临灭绝的语言感兴趣，或者只是想从程序员的角度了解人类语言是如何工作的，那么您会发现这本书无趣且非常有用。总结自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。它研究能够以自然语言实现人与计算机之间有效交流的各种理论和方法，涉及计算机对自然语言执行的所有操作。Pytho自然语言处理是自然语言处理领域的实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Pytho自然语言处理》基于Pytho编程语言和一个名为NLTK的开源库，一个自然语言工具包，但不要求读者有Pytho编程经验。全书共11章，按难易程度排列。从第3章到第3章介绍了语言处理的基础知识，描述了如何使用小型Pytho程序来分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化编程，以加强前面章节中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基础知识，包括标记、分类和信息提取。第8章到第0章介绍句子解析、句法结构识别和句子意义表达方法。第1章描述了如何有效地管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。《Pytho自然语言处理》非常实用，包括数百个实际示例和分级练习。Pytho自然语言处理可供自学，作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，也可作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。前言这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”，是指人们在日常交流中使用的语言，如英语、印地语、葡萄牙语等。与编程语言和数学符号等人工语言相比，自然语言一代又一代地演进，使得它们难以用清晰的规则来表征。从广义上讲，“自然语言处理”（简称NLP）涵盖了所有用计算机对自然语言进行的操作，从最简单的通过计算单词的频率来比较不同的写作风格，到最复杂的完全“理解”人们所说的话，至少能够有效地回应他们所说的话。越来越多地使用基于NLP的技术。例如：手机和掌上电脑支持输入法关联提示和手写识别；互联网搜索引擎可以搜索非结构化文本中的信息；机器翻译可以将中文文本翻译成西班牙语。通过提供更自然的人机界面和更复杂的访问存储信息的方法，语言处理在这个多语言信息社会中发挥着更核心的作用。本书对自然语言处理领域进行了非常方便的介绍。可用于自学，作为自然语言处理或计算语言学课程的教材，也可作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学课程的补充。这本书非常实用，包括数百个实际示例和分级练习。本书基于Pytho编程语言和基于它的开源库，称为自然语言工具包(NLTK)。NLTK包含大量的软件、数据和文档，所有这些都可以从htt//www.lik.org/免费下载。NLTK的发行版支持Widow、Macitoh和Uix平台。我们强烈建议您下载Pytho和NLTk，与我们一起尝试书中的示例和练习。...

2022-05-08 自然语言处理是什么 自然语言理解和自然语言处理

书名：NLP汉语自然语言处理原理与实践作者：郑捷出版社：电子工业出版社：出版年：2017-1-1页数：544类别：语言文学格式：df/eu/moiISBN：9787121307652《NLP作者简介：汉语自然语言处理原理与实践：郑杰：网站负责人的研究方向是机器学习和自然语言处理。目前，核心产品是高精度自然语言认知系统的设计和研发。研发目标是高精度（识别率为85%）~95%)统一架构NLP专注于机器学习算法原理和编程实践的认知系统已经出版，希望与之相处NLP有兴趣的读者一起学习交流。《NLP介绍汉语自然语言处理原理与实践：本书是研究汉语自然语言处理的基础性和综合性书籍，涉及NLP语言理论、算法和工程实践的各个方面都很复杂。这本书包括NLP语言理论、算法和案例涉及汉语的发展历史、传统句法理论和认知语言学理论。需要指出的是，这本书是迄今为止第一本系统介绍认知语言学与算法设计相结合的汉语NLP书籍知语言学的角度重新认识和分析书籍NLP结合句法和语义的数据结构。这也是这本书的创新。这本书适用于所有想学习的人NLP包括各大人工智能实验室、软件学院等专业机构的技术人员。下载地址：df格式下载...

2022-04-05