# 百度飞桨--AI入门之深度学习笔记 **Repository Path**: neal_in_real/PaddlePaddle ## Basic Information - **Project Name**: 百度飞桨--AI入门之深度学习笔记 - **Description**: 三个目的:1. 打卡,百度飞浆零基础实践深度学习——打卡计划 21天 不间断 2. 笔记,GitHub 有些慢,其他平台简直是贴满牛皮癣的电线杆子。我不需要去垃圾堆里翻找自己的笔记 3. 方便别人下载、使用、修改 - **Primary Language**: Python - **License**: BSD-3-Clause - **Default Branch**: master - **Homepage**: https://gitee.com/neal_in_real/PaddlePaddle.git - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 10 - **Forks**: 3 - **Created**: 2020-08-11 - **Last Updated**: 2024-01-09 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README > 关于文档说明, 里面有部分思考可能让你感觉像鸡汤,但是他是一种认知思考和迭代的实践. 这份实践很像我们在学习的深度学习,最初模型可能巨傻,但是随着时间的推移这份思想会变得越来越完善. 而在实践学习的过程也在锤炼这份思想. 这份态度让我更能珍惜这份缘分. > # 说明文档 ## 这是一个关于百度飞浆的免费深度课程学习和打开笔记 > **just do it** ## 学习任何知识,都是攀爬巨人的肩膀. > 像我这样的普通的人, 在现代社会站在巨人的肩膀上前进是唯一可行的方法. ### 学习预置条件 0. 零基础是指深度学习零基础 1. 计算机操作熟练度. 2. 有一些编程方面的经验,可以帮你快速学习,掌握python相关的概念 3. 本课程对python的语法有一定要求,强烈建议先学习这个课程**从0开始学Python** -----------希望这些信息有助你做出更合理的判断---------- ## 技能储备 > 预习下面两节储备课程, 会让你较为容易的掌握这门课程 [《从0 开始学习Python 》](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1196) [《机器学习的思考故事》](https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1138) ## 学习福利 > 为解决计算机配置等问题,飞桨团队提供了AI Studio 实践平台, 降低学习的门槛和难度 > > 主要是配的16G 显卡,淘宝看了下4万, 薅羊毛也蛮开心的 链接: **AI Studio**:https://aistudio.baidu.com/ ## 本门课程学习什么内容 > 关于机器学习中深度学习部分各种基础概念,操作. ##### 课程学习路线 课程分为**入门教程**和**资深教程** 入门教程: 1. 先学基础知识 2. 在学习一些深度学习的应用领域,通过这些领域的案例,让我们学会一些进阶使用方法, 这些领域有: 1. NLP: 自然语言处理 2. CV: 计算机视觉 3. 推荐 3. 在学习飞桨的模型资源, 工业场景的训练和部署的工具等等 4. 最后会通过一个完整的案例 VQA(看图问答) 基于飞桨的工具进行建模等 5. 然后有兴趣还有后续课程可以跟进 ## 我的学习思路 > 学习是一个概念 和 实践 缺一不可的重复性行为 1. 概念 是一根根支柱, 关联在一起的概念 是支撑你某个领域知识的承重墙,也是常说的理论 . 理论可以理解为就是一种说法. 某人通过某种方式告诉你只要你怎样怎样就可以怎样怎样. 2. 实践就是检验这种说法,在离开某人之后,是否依然有效. 3. 不断的理解概念,串联起概念的关系, 然后实践, 实践后在去反观概念 就是掌握的技能的唯一途径. 学习的事情基本上都是如此. ## 笔记的书写的思路 1. 这个免费的课程 里面有还算详细的说明和配套的视频,练习等方式. 所以本人的笔记并不是去抄一遍,而是提炼为一个工具笔记 4. 关于历史脉络的相关信息,笔记中不会出现 5. 代码部分 ,我尽可能注释清楚, 方法, 函数的作用.方便基础和一样不好的同学理解 6. 三双引号,在笔记内均为多行注释 7. 本人没有python编程经验,代码内仅可能写全注释 8. 代码使用的是VSCode ,在注释上的颜色, 用的是插件Better Comments 效果如下,配置代码在最后 1. ![Snip20200812_2](images/Snip20200812_2.png) 7. 在第二章5.1学习中发现在notebook 直接做笔记然后到处markdown格式更有效率,同时到处为HTML格式更直观的查看笔记. 所以后面的笔记,会添加同名HTML笔记 ## 文档分类说明 ​ 首先学习文档会按照天数分类,在天数之下按照概念, 实践, 思考 ,注意点等具体情况分为不同的文件. 在课程完全结束后 ,我会根据是否继续的判断 决定是否再次优化笔记. 所以目录结构大致是这样的 (可能但不限于) ~~~python ----飞桨API 阅读记录.ipynb 学习中如果遇到API的使用则会更新到里面去,后面会拿出来单独更新 ### 第一章 ----第一天 ----**概念 ----**实践 ----**作业 ### 第二章 ----代码实践(每节课的代码实践和注释等内容) ---main.py 中一般会有每个文件的说明 ----html版本笔记(从5损失函数优化开始) ----markdown版本笔记 ----images(markdown配套图片) ### 第三章 计算机视觉 ----markdown版本笔记 ----代码实践(如果有单纯的实践的话) ---main.py 中一般会有每个文件的说明 ----ipynb版本笔记(放弃使用HTML版本) ----images(markdown配套图片) ### 第三周实践 ---- AI识虫的基础代码 ~~~ notebook mac版安装方法 ## 打开noteBook的方式 ### 安装 ```undefined pip install --upgrade pip pip install jupyter ``` ### 使用 在工作目录中运行: ```undefined python -m IPython notebook ``` 可以在浏览器8888端口访问notebook ![img](https:////upload-images.jianshu.io/upload_images/6285341-9556adaf4af295dc.png) ## 补充: > 另外预习课程 , 不在笔记范围之内. 预习作业可能仅考验两个能力 > > 1. 基本的程序安装 > 2. 一个基本的for 循环使用 另外第一天课程的实践部分放弃了, 看来看去搞不明白他要干啥. 不知道是他没讲明白 还是我学不明白. 插件Better Comments 注释配置代码 ~~~json "better-comments.tags": [ { "tag": "@", "color": "#EE82EE", "strikethrough": false, "backgroundColor": "transparent" }, { "tag": "^", "color": "#8B008B", "strikethrough": false, "backgroundColor": "transparent" }, { "tag": ".", "color": "#228B22", "strikethrough": false, "backgroundColor": "transparent" }, { "tag": "!", "color": "#f70d0d", "strikethrough": false, "backgroundColor": "70dde9d5" }, { "tag": ">", "color": "#dce66ed5", "strikethrough": false, "backgroundColor": "transparent" }, { "tag": "?", "color": "#FF6347", "strikethrough": false, "backgroundColor": "transparent" }, ], ~~~ # 不要放弃