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D2L: D2L练习题与习题

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简介:
D2L平台提供丰富的练习题和习题资源,帮助学生巩固所学知识,提高学习效果。 d2l提供了练习题和练习资源。

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  • D2L: D2L
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    D2L平台提供丰富的练习题和习题资源,帮助学生巩固所学知识,提高学习效果。 d2l提供了练习题和练习资源。
  • 动手学深度学(D2L文件)
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    《动手学深度学习》(D2L)是一本基于实践的深度学习教程,采用简洁代码示例和理论解释相结合的方式,帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和技术。 动手学深度学习(D2L)文件包含了课程所需的所有资源和技术支持文档,旨在帮助学生更好地理解和实践深度学习的概念与算法。这些资料涵盖了从基础知识到高级应用的广泛内容,并且提供了丰富的示例代码和实验指导,使读者能够通过实际操作来加深对理论知识的理解。 此外,该文件还包括了详细的教程以及常见问题解答部分,为初学者提供了一个友好、全面的学习环境。无论是对于想要入门深度学习的学生还是希望深入研究相关技术的研究人员而言,《动手学深度学习》都是一个非常有价值的资源库。
  • Python开发的深度学(D2L书籍)
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    《Python开发的深度学习(D2L书籍)》是一本基于Python语言深入浅出讲解深度学习理论与实践的手册,旨在帮助读者掌握使用PyTorch或MXNet框架进行项目开发的技能。 《深入学习》是一本结合了代码、数学和讨论的交互式深度学习书籍(D2L.ai)。该书是加州大学伯克利分校STAT 157课程在2019年春季学期的一部分内容。这本书作为开放源码资源,体现了我们进行深度学习教学的努力,并向读者传授概念、背景知识及代码实践。整本书都是通过Jupyter笔记本编写而成的,其中不仅包含展示图和数学公式,还有交互式的示例以及自成一体的代码实现。我们的目标是提供一个可能是免费的最佳资源给到大家使用。
  • d2l-zh.zip 文件
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    d2l-zh.zip 是一本关于深度学习的中文教程和代码资源的压缩文件,包含了《动手学深度学习》项目的全部内容。 《动手学深度学习》是一本深受读者欢迎的深度学习教程,由知名专家李沐精心编著。这本书通过Jupyter Notebook的形式提供,旨在让初学者能够迅速掌握深度学习的基础与实践。Jupyter Notebook是一种交互式计算环境,集代码、文本、数学公式和可视化于一体,非常适合学习和探索复杂的算法和技术。 在提供的`d2l-zh.zip`压缩包中,包含了多个关键文件和目录,让我们一一解析其内容: 1. `README.md`: 这通常是项目或文档的简介,会包含关于该资源的基本信息、安装指南、使用方法等内容。在本书中,`README.md`可能会介绍如何运行和探索这些Notebook,以及所需的软件环境和依赖。 2. `environment.yml`: 这个文件用于定义一个conda环境,包含了运行本书Notebook所需的所有Python库及其具体版本。读者可以通过这个文件快速创建一个匹配的开发环境,确保所有代码都能顺利执行。 3. `chapter_preface`: 前言章节,通常会概述深度学习的基础概念,介绍本书的结构和学习目标,帮助读者建立对深度学习的整体认识。 4. `chapter_optimization`: 优化是深度学习的核心部分。这一章将讲解各种优化算法,如梯度下降、动量法、Adagrad、RMSprop、Adam等,并讨论如何调整学习率和正则化来避免过拟合。 5. `chapter_convolutional-neural-networks`: 卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域有广泛的应用。本章将深入探讨卷积层、池化层及激活函数,以及如何在图像识别和分类任务中构建和训练CNN。 6. `chapter_computer-vision`: 计算机视觉章节结合了CNN,并讨论图像处理、特征提取、物体检测与语义分割等实际问题。这一部分帮助读者了解深度学习技术的实际应用情况。 7. `d2lzh`: 这可能是本书的主目录,包含各个章节的Notebook文件。每个章节可能对应一个或多个Notebook,通过实例和代码解释理论知识。 8. `chapter_appendix`: 附录通常包括额外参考资料、常见问题解答或其他补充材料,有助于读者进一步巩固所学内容并拓展相关领域知识。 9. `img`: 图像目录存放了书中用到的图表与示意图,辅助理解复杂的概念及流程。 10. `chapter_introduction`: 引言章节介绍深度学习的基本概念,为后续章节的学习打下坚实基础。 通过这个压缩包,读者不仅可以系统地学习深度学习理论知识,还能亲自实践这些技术。无论你是初学者还是寻求进阶的开发者,《动手学深度学习》都是一份宝贵的资源。利用Jupyter Notebook,在浏览器中直接运行代码并观察结果能够帮助你更好地理解和掌握深度学习的核心思想和应用技巧。
  • D2L-Torch: 《动手学深度学》PyTorch版源码
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    D2L-Torch是《动手学深度学习》一书的官方PyTorch版本源代码,旨在为读者提供一个易于使用的实践平台。 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求,不妨尝试MXNet这一出色的深度学习框架。 本书基于《动手学深度学习》(19年5月20日版本)进行编写,并将所有代码改用PyTorch实现,同时以注解的形式解释并扩展部分内容。由于PyTorch与MXNet在设计上存在差异,书中对原书的部分内容进行了删减和修改。 请按照目录中的顺序阅读学习本书的内容。如果您喜欢这本书,请给本项目点个赞,并购买原书的纸质版来支持作者及贡献者的工作。短期内该项目将不再进行更新,在需要计算性能或计算机视觉相关章节时,可以参考其他资源。如果有任何疑问,欢迎提出交流讨论。
  • D2L-ZH-PyTorch (Jan-2022).pdf
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    D2L-ZH-PyTorch (Jan-2022).pdf 是一份PyTorch版本的深度学习教材中文版,发布于2022年1月,旨在为使用Python和PyTorch进行深度学习研究与实践的人士提供帮助。 PyTorch 深度学习基础知识点 本资源将详细介绍 PyTorch 在深度学习中的基础知识。 数据操作是构建深度学习模型的基础,在 PyTorch 中尤为重要。该框架提供了多种类型的数据结构,包括标量、向量、矩阵和张量等。这些基本元素构成了神经网络的核心组成部分: - 标量:表示单一数值的最基本形式。 - 向量:由多个标量值组成的序列。 - 矩阵:二维数组,可以看作是行与列的结合体。 - 张量:多维数组的泛化版本。 数据预处理同样关键。在PyTorch中,有多种方法用于读取和准备训练数据: 1. 数据集加载:支持从各种来源(如CSV、JSON等)导入原始数据; 2. 缺失值管理:提供均值填充、中位数替代等多种策略来处理不完整记录; 3. 转换为张量格式:使用ToTensor和DataLoader等功能将准备好的数据转换成适合模型训练的格式。 线性代数是深度学习中的重要数学工具。PyTorch支持以下操作: - 标量运算(加减乘除) - 向量运算(内积、外积等) - 矩阵运算(矩阵相加、点乘和求逆等) - 张量运算(张量的各类算术与卷积) 通过掌握上述基本概念,可以为搭建有效的PyTorch深度学习模型打下坚实的基础。
  • SQL(SQL版)
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    《SQL练习题》是一款专为数据库学习者设计的实践工具书,内含大量精选习题,帮助读者在实践中掌握SQL语言,提高数据查询和管理能力。 SQL(结构化查询语言)是一种用于管理和操作关系数据库的标准语言。以下是一些涵盖SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、JOIN、SUBQUERY、AGGREGATE、GROUP BY等语句和函数的SQL练习题: 选择数据: 从 employees 表中选择所有列: ```sql SELECT * FROM employees; ``` 从 employees 表中选择 name、salary 和 department_id 列: ```sql SELECT name, salary, department_id FROM employees; ``` 从 employees 表中选择 name 列,但只显示前10行: ```sql SELECT name FROM employees LIMIT 10; ``` 插入数据: 向 employees 表中插入一条新记录: ```sql INSERT INTO employees (id, name, salary, department_id, hire_date) VALUES (101, John Doe, 50000, 1, 2022-01-01); ```
  • TCSP
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    TCSP习题练习旨在通过精选习题帮助学习者巩固和提升在项目管理专业领域中的理论知识与实践技能,适用于备考及日常学习。 TCSP练习题253道含答案。