跟我动手学S7-300／400 PLC.pdf跟我动手学S7-300／400 PLC.pdf

动手学深度学习第9.6.0_prepare_pikachu.ipynb，已经转好的数据集，可以直接使用pytorch

学习_潜入DL-PyTorch 本项目新生于Datawhale :spouting_whale:第10期组队学习活动：《动手学深度学习》 Pytorch版，由Datawhale成员安晟维护 《动手学深度学习》是亚马逊首席科学家李沐等人编写的一本优秀的深度学习教学，原书作者：阿斯顿·张，李沐，扎卡里C.立顿，亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者 中文版：| 英文版：| 针对本书的MXNet代码，github分别有中英两个开源版本的Pytorch扩展：| 本项目正在对以上优质资源的代码进行学习和复现，随后将会力求进一步扩展，补充最新的模型，训练技巧，学术进展等 持续更新中... 食用方法 对于已更新完成的部分，每个小节都配备了和原书呼应的markdown教程供阅读，以及对应的源码供大家练习，调试和运行。 此外大家还可以在伯禹学习平台找到相关的视频学习资料 在部分涉及比较多理论的章节，以便让公式正常显示，强烈建议安装c

分享教程——动手学关系抽取-知识图谱基础篇，2020年11月录制，知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其间的关系。知识图谱技术提供了一种更好的组织、管理和理解互联网海量信息的能力，将互联网的信息表达成更接近于人类认知世界的形式。关系抽取作为知识图谱构建与使用关键技术之一，一直受到众多研发人员追捧。本套课程基于Pytorch1.5版本来实现关系抽取任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码

第二版出版以后，敲代码很多遍，作为标准；把代码背下来，背代码比背公式要好一点。

我们使⽤的热狗数据集（点击下载）是从⽹上抓取的，它含有1400张包含热狗的正类图像，和同样多包含其他⻝品的负类图像。各类的1000张图像被⽤于训练，其余则⽤于测试。

AlexNet模型1. AlexNet模型介绍1.1 AlexNet的特点1.2 AlexNet的结构1.3 AlexNet参数数量2. AlexNet的PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 构建AlexNet网络2.3 加载数据集2.4 训练网络 1. AlexNet模型介绍 由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 直到2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举

学习笔记

动手学深度学习微调使用的数据集

自然语言处理动手学Bert文本分类，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。