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  paddle2.3-基于聯(lián)邦學習實現(xiàn)FedAVg算法-CNN

  目錄 1. 聯(lián)邦學習介紹 2. 實驗流程 3. 數(shù)據(jù)加載 4. 模型構(gòu)建 5. 數(shù)據(jù)采樣函數(shù) 6. 模型訓練 聯(lián)邦學習是一種分布式機器學習方法，中心節(jié)點為server（服務器），各分支節(jié)點為本地的client（設(shè)備）。聯(lián)邦學習的模式是在各分支節(jié)點分別利用本地數(shù)據(jù)訓練模型，再將訓練好的模型匯合

  2024年02月07日

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  實戰(zhàn)：基于卷積的MNIST手寫體分類

  前面實現(xiàn)了基于多層感知機的MNIST手寫體識別，本章將實現(xiàn)以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成的MNIST手寫體識別。 1.? 數(shù)據(jù)的準備 在本例中，依舊使用MNIST數(shù)據(jù)集，對這個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)和標簽介紹，前面的章節(jié)已詳細說明過了，相對于前面章節(jié)直接對數(shù)據(jù)進行“折疊”處理，這里需要顯式地

  2024年02月10日

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  基于PyTorch的MNIST手寫體分類實戰(zhàn)

  第2章對MNIST數(shù)據(jù)做了介紹，描述了其構(gòu)成方式及其數(shù)據(jù)的特征和標簽的含義等。了解這些有助于編寫合適的程序來對MNIST數(shù)據(jù)集進行分析和識別。本節(jié)將使用同樣的數(shù)據(jù)集完成對其進行分類的任務。 3.1.1 ?數(shù)據(jù)圖像的獲取與標簽的說明 MNIST數(shù)據(jù)集的詳細介紹在第2章中已經(jīng)完成

  2024年02月08日

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  [深度學習實戰(zhàn)]基于PyTorch的深度學習實戰(zhàn)(下)[Mnist手寫數(shù)字圖像識別]

  PyTorch——開源的Python機器學習庫 ??首先感謝所有點開本文的朋友們！基于PyTorch的深度學習實戰(zhàn)可能要告一段落了。本想著再寫幾篇關(guān)于 PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 的文章來著，可無奈項目時間緊任務重，要求 短時間內(nèi)出圖并做好參數(shù)擬合 。所以只得轉(zhuǎn)戰(zhàn) Matlab 編程，框架舊

  2024年02月16日

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  【深度學習實戰(zhàn)—1】：基于Keras的手寫數(shù)字識別（非常詳細、代碼開源）

  ?博客主頁：王樂予?? ?年輕人要：Living for the moment（活在當下）！?? ??推薦專欄：【圖像處理】【千錘百煉Python】【深度學習】【排序算法】 ?? 本來想著多更新一些關(guān)于深度學習的文章，但這方面知識專業(yè)度很高，如果作者本身都掌握不好，又怎么能寫出好文章分享

  2024年02月07日

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• Java基礎(chǔ)/進階/電商系統(tǒng)實戰(zhàn)系列文章匯總

  目錄 ??前言 ??專欄介紹 ??專欄特色? ??適合人群?

  2024年02月02日

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• 【算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)系列】哈夫曼樹進階解讀

  作者：半身風雪 簡介：移動開發(fā)全棧領(lǐng)域工作者

  2024年02月10日

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  【Spring進階系列丨第三篇】Spring核心技術(shù)之 IoC 與 DI 實戰(zhàn)案例

  在上一篇文章中，我們學習了IoC與DI的相關(guān)概念與原理，現(xiàn)在讓我們 以HelloWorld為例，編寫一個程序，讓創(chuàng)建對象的工作由Spring幫助我們創(chuàng)建。 一同感受一下Spring框架帶給我們開發(fā)的便捷性。 這種做法是以前最常用的做法，HelloWorld這個類的對象是我們程序員自己去創(chuàng)建并為屬

  2024年02月05日

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  《吐血整理》進階系列教程-拿捏Fiddler抓包教程(14)-Fiddler斷點(breakpoints)實戰(zhàn)，篡改或偽造數(shù)據(jù)

  1.簡介 上一篇主要就講解和分享Fiddler斷點的理論和操作，今天宏哥就用具體例子，將上一篇中的理論知識實踐一下。而且在實際測試過程中，有時候需要修改請求或響應數(shù)據(jù)，或者直接模擬服務器響應，此時可以使用fiddler進行此類操作?？梢允褂脭帱c功能完成。 2.斷點調(diào)試

  2024年01月22日

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  C++ 樹進階系列之探討深度搜索算法查找環(huán)的細枝末節(jié)

  對于 基環(huán)樹 的講解，分上、下 2 篇，上篇以理解連通分量、環(huán)以及使用深度搜索算法檢查連通性和環(huán)為主，下篇以基于基環(huán)樹結(jié)構(gòu)的應用為主。 什么是基環(huán)樹？ 所謂基環(huán)樹指由 n 個節(jié)點 n 條邊所構(gòu)建而成的連通圖 。 如下圖所示，樹結(jié)構(gòu)中共有 7 個節(jié)點， 6 條邊。此時在樹

  2024年02月02日

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