深度学习AI导览

依托大数据技术，构建便捷的多语言语音导览系统，在指定景点位置自动触发语音讲解服务，实现沉浸式景点文化体验。

Oracle 9i初学者导览提供了全面的入门指导，适合想要深入了解Oracle 9i的新手。

这份内容包含了大多数golang开发者需要掌握的核心概念。涵盖了常用的第三方库（如mysql、mq、es、redis等）、机器学习库、算法库、游戏库、开源框架、自然语言处理（NLP）库、网络库、视频库等。

Redis学习导图已经过重新整理，以更好地帮助您掌握相关内容。

GitHub上开源的深度学习项目，可用于图像处理、数据分析等领域。

数据库课程设计的毕业项目中，我们开发了一个Java小程序，为游乐园游客提供智慧导览服务。项目涉及多种数据库语句的实现和优化。

Imbalancd 库中包含 21 种算法： 欠采样 (8 种)- 集群中心点- 凝聚最近邻- 编辑最近邻- 重复编辑最近邻- AlIKNN- 实例硬度阈值- 近邻遗漏- 邻域清理规则- 单侧选择- 随机欠采样器- 托梅克链接 过采样 (11 种)- 随机过采样器- SMOTENC- SMOTEN- ADASYN- 边界 SMOTE- KMeans SMOTE- SVMSMOTE 组合采样 (2 种)- SMOTEENN- SMOTETomek

深度学习框架，该如何学习？ 官方教程是你的入门宝典。 熟能生巧，持续练习才是王道。 善用搜索引擎，答案就在网络海洋中。 stackoverflow、quora，高手云集，为你答疑解惑。 GitHub，开源宝库，等你探索。

深度学习期末复习核心 从人工智能到深度学习 人工智能、机器学习和深度学习的关系 机器学习三要素：数据、模型、算法 神经网络发展历程：三次崛起与两次衰落 大模型的兴起与影响 机器学习基础 梯度下降算法原理及应用 数学和线性代数基础 线性模型：线性回归、逻辑回归 感知机模型及局限性 前馈神经网络 BP算法原理及推导 多层感知机的结构和训练方法 深度模型优化 非凸优化问题 学习率的选择与调整策略 数据预处理方法 正则化技术 过拟合问题及解决方案 L1、L2正则化方法 卷积神经网络 CNN基本概念 卷积运算原理 参数学习方法 感受野、稀疏交互、权值共享、平移不变性 池化操作 转置卷积和空洞卷积 循环神经网络 RNN基本概念及记忆能力 双向循环神经网络 长程依赖问题及解决方案：LSTM、GRU 深层循环神经网络 序列数据处理方法