回答:正则表达式（regular expression，简称RegEx或regex）和正则表达式语言已经出现很多年了。但很多人并没有完全理解整理正则表达式的用途以及它能解决什么样的问题，还有很多人觉得正则表达式的语法不直观，有时候甚至难以理解。事实上，正则表达式其实远没有第一眼看上去那么复杂，理解了下面几个问题，学会正则表达式并不困难。1.正则表达式是什么？简单地说，正则表达式是一些用来匹配和处理文本的...
eternalshallow
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回答:在多年以前，写windows程序就是用c语言写的，书名《Windows程序设计》，目前最新版好像是第7版，里面内容就是讲用C调用windows sdk来写windows人窗口化程序的。linux中，也有许多的开源图形库，可以用C语言来编写linux下的图形界面程序，目前比较流行的是qt库, 不过好像需要用C++开发。另外，我强烈建议不要用C语言去写窗口化的程序，C语言并不擅长这些。具体就看我在其它...
asce1885
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回答:不能。原因很简单，图形化语言对于问题的描述能力比不上文本型编程语言。最直观的理解就是数学中几何图形一定程度上可以描述客观世界的数量关系，但它永远都只是文字化数学语言的辅助手段。编程语言也一样，它是数学化语言的升级，图形化编程语言的底层都是文本型编程语言实现的，所以图形化编程语言也只能在特定的领域发挥作用，不能从根本上取代文本型编程语言。但图形化编程语言也有自己的优势，就是直观易于理解。这里就给大家...
cangck_X
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回答:不妄自菲薄，也不要妄自尊大，我做软件20多年了，编程不仅仅是用什么语言，关键在于思想。编程语言只是器，工具而已，把一个工具用的很熟没有什么骄傲的，除非你要跟写诗的人去比编程。一个软件要实现哪些功能，这些功能用户怎样用的才爽，简单易用，稳定如新才是最重要的。否则就是个半吊子，在这行并没太大的前途
draveness
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...数更新/优化（二） 在损失函数那篇文章中，我们引入了正则化并简单介绍了L2正则化。其作用是防止网络过拟合，提高网络的泛化能力。本文将介绍一些防止过拟合的方法， 过拟合 所谓过拟合，就是网络对训练集极度适应，...
...数更新/优化（二） 在损失函数那篇文章中，我们引入了正则化并简单介绍了L2正则化。其作用是防止网络过拟合，提高网络的泛化能力。本文将介绍一些防止过拟合的方法， 过拟合 所谓过拟合，就是网络对训练集极度适应，...
深度学习中的正则化 机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练集上误差小，而且在新样本上泛化能力好的算法。许多机器学习算法都需要采取相应的策略来减少测试误差，这些策略被统称为正则化。而神经网络由于...
介绍 权重正则化可以减轻深度神经网络模型的过拟合问题，可以提升对新数据的泛化能力。有多种正则方法可供选择，如：L1，L2正则化，每种方法在使用前需要超参数配置。在这篇文章中，你将学习在keras如何使用权重正则...
...表征力而产生测试数据过拟合等现象。这时我们可以使用正则化和优化技术来解决这两个问题。梯度下降是一种优化技术，它通过最小化代价函数的误差而决定参数的最优值，进而提升网络的性能。尽管梯度下降是参数优化的自...
正则化：简单性 查看以下泛化曲线，该曲线显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失。 上图显示的是某个模型的训练损失逐渐减少，但验证损失最终增加。换言之，该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合...
...篇全面梳理 GAN 的论文，该研究从损失函数、对抗架构、正则化、归一化和度量方法等几大方向整理生成对抗网络的特性与变体。作者们复现了当前较佳的模型并公平地对比与探索 GAN 的整个研究图景，此外研究者在 TensorFlow Hub ...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
DrizzleX
FreeZinG
