要拍Vlog的話需要哪些設(shè)備和準(zhǔn)備呢？在所有有用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使用數(shù)量最多的“深度”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？一定是VGg網(wǎng)絡(luò)型號。別問我為什么。我的訂閱號看看答案內(nèi)存條時(shí)序19與16的區(qū)別？基本上沒有區(qū)別。有

要拍Vlog的話需要哪些設(shè)備和準(zhǔn)備呢？

在所有有用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使用數(shù)量最多的“深度”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？

一定是VGg網(wǎng)絡(luò)型號。別問我為什么。我的訂閱號看看答案

內(nèi)存條時(shí)序19與16的區(qū)別？

基本上沒有區(qū)別。有人告訴我3200c16比3600c19好很多，但是我測試了一下，發(fā)現(xiàn)3600c19的內(nèi)存讀寫速度要快得多，而且延時(shí)不超過3200c16。

提一個(gè)觀點(diǎn)，人工智能進(jìn)行推演并列出詳細(xì)過程供人中途修改，你覺得怎么樣？

人工智能，深入學(xué)習(xí)，有點(diǎn)像人類的潛意識。我無法解釋原因，但我覺得是這樣，所以不會有中間步驟。從數(shù)學(xué)的角度看，它基本上是一個(gè)有千萬個(gè)參數(shù)的超大表達(dá)式，這意味著純數(shù)學(xué)計(jì)算沒有邏輯意義。但是有很多人試圖把這個(gè)過程形象化，可能接近你的想法。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能做到通過現(xiàn)象給出擬合公式嗎？適用范圍有哪些？

通常，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不會給出公式，因?yàn)橥ǔＳ泻芏鄥?shù)。例如，一些用于圖像分類的體和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往有幾十層，參數(shù)可以達(dá)到數(shù)千萬甚至更好。因此，通常給出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。對于體積和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給出了體積核的大小、濾波器的個(gè)數(shù)等。我們這里不再重復(fù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多應(yīng)用。例如，MLP可以通過幾個(gè)自變量來預(yù)測因變量，這是最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。非人工智能領(lǐng)域中的許多簡單模型只有三層，且隱層神經(jīng)元數(shù)目較少。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN（Exception，interception，vgg16，vgg19，RESNET等）通常用于圖像分類，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN（包括LSTM，NARX等）通常用于時(shí)間序列分析，自然語言分析，等等！你可以在coursera上學(xué)習(xí)Andrew NG的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)課程。介紹非常詳細(xì)，課程是免費(fèi)的。

在CNKI、科學(xué)網(wǎng)或CSDN中，您可以找到許多相關(guān)模型的應(yīng)用案例或研究。

答案有點(diǎn)混亂。我希望它能幫你一點(diǎn)忙。

網(wǎng)球拍18*20和16*19有什么差別？

18*20弦床，更密實(shí)，控球更細(xì)膩！更精確的控制球的落點(diǎn)！16*19弦床，低密度，在控球時(shí)主要體現(xiàn)在擊球瞬間的手感！對于球的落點(diǎn)控制，與18*20的球拍相比，更取決于手感！而且18*20拍絕對比16*19拍的底線好！但在前面需要體現(xiàn)那種手感來表現(xiàn)進(jìn)攻性，差一點(diǎn)！費(fèi)德勒和德約科維奇是典型。費(fèi)德勒采用16*19，技術(shù)特點(diǎn)全面。他可以用手從球場的任何角度進(jìn)攻！德約科維奇一直是一個(gè)18*2098的球拍。歸根結(jié)底，無論是粘土還是硬土，都反映了超穩(wěn)定性。除了依靠手柄，球拍的控球能力也得到了完美發(fā)揮！這是兩個(gè)完全不同的手，我有過經(jīng)驗(yàn)，我曾經(jīng)打過費(fèi)德勒的90桿臉，16*19！可以說感覺很舒服，但是底線穩(wěn)定性差！現(xiàn)在我玩的是德約科維奇的18*20，底線的每一個(gè)鏡頭都是真實(shí)的！你可以親自體驗(yàn)！