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原创 主动学习入门Week1

主动学习入门

2023-12-01 10:41:32 943

原创 pip install requests报错的解决

Collecting requestsRetrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘SSLError(SSLError(1, u’[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verif...

2019-03-03 00:16:25 5381 5

原创 没有可用的软件包××,但是它被其他的软件包引用了——解决方法

在ubuntu下安装gcc:sudo apt install gcc 谁知这么简单的命令居然不成功 解决方法:sudo apt-get update 待更新完毕后再次输入安装命令即可。

2018-09-16 15:10:17 52064 16

原创 好文链接分享

交叉熵损失:链接点击

2024-04-10 16:36:08 149

原创 pytorch -- GPU优化写法套路

GPU写法

2024-02-26 15:08:40 342 1

原创 pytorch -- CIFAR10 完整的模型训练套路

【代码】pytorch -- CIFAR10 完整的模型训练套路。

2024-02-26 15:04:25 429 1

原创 pytorch -- 加载和保存模型

保存网络模型中的参数为字典的形式(官方推荐)方法2:load_state_dict。方法1: torch.load。保存网络模型结构和参数。

2024-02-26 14:47:19 374

原创 pytorch --反向传播和优化器

使用反向传播,每个节点的梯度,根据梯度进行参数优化,最后使得损失最小化。计算当前张量相对于图中叶子节点的梯度。2.优化器 (以随机梯度下降算法为例)params ,lr(学习率)

2024-02-26 14:27:10 809

原创 pytorch -- torch.nn下的常用损失函数

【代码】pytorch -- torch.nn下的常用损失函数。

2024-02-26 11:39:31 576

原创 pytorch -- torch.nn网络结构

使用 torch.nn 模块,我们可以创建自定义的神经网络模型,并使用 PyTorch 提供的优化器(如 torch.optim)和损失函数来训练和优化模型。1.1版本 nn.functional.conv2d。1.2版本 torch.nn.Conv2d。

2024-02-26 11:26:30 720 1

原创 pytorch -- torch.nn.Module

通过继承 nn.Module 类,您可以创建自己的神经网络模型,并定义模型的结构和操作。还能使用 PyTorch 提供的优化器(如 torch.optim)和损失函数来训练和优化模型。nn.Dropout: Dropout 层,用于正则化和防止过拟合。nn.Sequential: 顺序容器,用于按顺序组合多个层。nn.MSELoss: 均方误差损失函数,通常用于回归问题。nn.Conv2d: 二维卷积层,用于处理图像数据。nn.Linear: 线性层,用于定义全连接层。

2024-02-25 21:00:09 701

原创 pytorch -- 常见的transform包方法

transforms包的相关方法

2024-02-25 20:32:48 725 1

原创 pytorch -- ToTensor使用

通过transforms.ToTensor解决两个问题(PIL image/numpy.ndarray 转化为 tensor )ToTensor()返回一个ToTensor的对象(创建具体的工具),传入pic就会返回一个Tensor类型的图片(使用工具)导入:from torchvision import transforms。

2024-02-25 20:14:22 585

原创 pytorch -- tensorboard使用

【代码】pytorch -- tensorboard使用。

2024-02-25 20:04:55 513

原创 pytorch -- DataLoader

pytorch DataLoader使用

2024-02-25 19:59:11 639

原创 argparse库

ArgumentParser对象通过 parse_args() 方法解析命令行的参数。它将检查命令行中每个参数,转换为适当的数据类型,然后调用相应的操作,并把参数结构化后存放在对象args中。在脚本中,通常 parse_args() 会被不带参数调用,而 ArgumentParser 将自动从 sys.argv 中确定命令行参数。argparse-------python用于解析命令行参数的标准模块。查看帮助信息 python try.py -h。2. 解析命令行的参数:parse_args()

2024-01-12 16:07:22 997

原创 主动学习基础-贝叶斯神经网络

在“行为良好”的分布中随机初始化参数后,可以进行梯度下降并每次稍微修改分布的参数(例如均值或方差),以查看结果分布是否更接近后验分布。度量接近程度用ELBO.在编程语言中,我们有可以采用特定值的变量,每次访问该变量时,您都会获得相同的值。与此相反,在贝叶斯世界中,我们有类似的实体,称为随机变量,每次访问它时都会给出不同的值。在几乎所有现实世界的问题中,我们想要的不仅仅是结果,还需要对该结果的信心/确定性的了解。P(B)计算很困难,在所有可能的参数值下观察数据(输入/输出对)的概率,并按各自的概率加权。

2024-01-11 17:38:38 892

原创 交叉熵损失(Cross-Entropy loss)

在处理机器学习或深度学习问题时,损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低,模型越好。交叉熵损失是最重要的成本函数。它用于优化分类。对交叉熵的理解取决于对 Softmax 激活函数的理解。

2023-12-21 11:17:33 848

原创 多示例VS多标签VS多示例多标签-week2

在以往的各类学习框架中,样本与示例通常是一一对应的关系,而在多示例学习中,我们将一个样本作为一个包,一个包中具有多个示例,样本和示例是一对多的关系,这就使得用以往的训练模式并没有很好解决的问题,现在通过多示例学习就能够更加容易的解决了。在多示例学习中,训练集由带标签的多示例学习包组成,多示例学习包由不带标签的示例构成,多示例学习算法的目的是预测测试集中多示例学习包的标签并找出决定多示例学习包标签的关键性示例。学习系统 通过对多标记示例构成的训练集进行学习,以尽可能正确地预测训练集之外的示 例的概念集合。

2023-12-12 10:26:15 1014

原创 GPU版本的Pytorch安装

找自己的CUDA对应的PYtorch安装包。查看自己计算机CUDA支持的版本。GPU版本的Pytorch安装。对应找到CUDNN的版本。3.Pytorch的安装。2.CUDNN的安装。

2023-10-08 19:16:03 155

原创 pycharm使用

平时工作中,不同的人在编辑代码缩进的时候,有的人喜欢按四个或者六个空格,有的人喜欢按tab键,而在pycharm文件中,默认将tab键转换为4个空格,即按tab键的时候等于4个空格。但是当想修改tab键默认对应的空格数量时应该如何修改呢?双击”code style”,选择”python”,勾选”use tab character”,这里可以看到tab size的值为4,即当你在代码编辑时,按tab键时默认时4个空格。我们将tab键的值改为8,在编辑时可以看到按下tab键时,默认缩进了8个空格。

2023-09-09 19:12:07 585

原创 初始布局为两栏,当窗口宽度减少到一定程度,布局变为一栏

解决方案:使用最小宽度<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>a</title> <style type="text/css"> body{ height: 100px; margin: 0; }

2021-11-11 20:23:11 135

原创 Search组件的封装

实现如图中间的searchbarreact native中判断设备的dpi信息DPR:  设备像素比DPR(devicePixelRatio)是默认缩放为100%的情况下,设备像素和CSS像素的比值  dpr,也被成为device pixel ratio,即物理像素与逻辑像素的比,那也就不难理解:iphone6下dpr=2,iphone6+下dpr=3(考虑的是栅格化时的像素,并非真实的物理像素);DPR = 设备像素 / CSS像素(某一方向上)1在早先的移动设备中,并没有DPR的概念。.

2021-10-01 10:46:44 139

原创 自定义一个hook 异步获取数据

传入url, 请求数据

2021-09-24 15:59:28 586

原创 react-native-swiper

周活比较高的一个react native的swiperyarn add react-native-swiperwrpper没有样式,

2021-09-24 14:54:34 237

原创 dva构建项目基础

dva官网:dva一般用于构建公司的后台管理信息系统,后期成为了Umi的插件,B端(公司员工)。最明显的:封装了redux快速上手:npm install dva-cli -g构建一个新项目:dva new dvaproject开始yarn startgit默认是不允许提交一个空的目录到版本库上的, 可以在空的文件夹里面建立一个.gitkeep文件,然后提交去即可。其实在git中 .gitkeep 就是一个占位符。public目录app.model({ namespace: 'c

2021-08-31 22:10:08 168

原创 类型验证-React检查组件传入的props参数

prop-types包yarn add prop-types -Sindex.jsximport React, { Component } from 'react'import Child from './Child'import { Abc } from './Abc'const abc = new Abc()class Index extends Component { state = { count: 0, } render() { return (

2021-08-20 21:07:40 325

转载 day2 二分查找的一天

题目1给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target ,写一个函数搜索 nums 中的 target,如果目标值存在返回下标,否则返回 -1。示例 1:输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9输出: 4解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4示例 2:输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2输出: -1解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1 提示:你可以假.

2021-08-01 22:49:23 92

原创 day1: 假设有130个苹果,你我轮流拿,每次可拿1-5个,如何保证你拿到最后一个苹果?

题目描述:假设有130个苹果,你我轮流拿,每次可拿1-5个,如何保证你拿到最后一个苹果?保证自己能拿到最后一个苹果,关键是最后能够给自己剩下苹果。那么倒数第二次给对手留下6个苹果就能保证无论如果如何都能给自己剩下最后一个苹果。解法:先手拿4个.(形成6的倍数)每次对手拿x个, 我都拿6-x个.这样最后肯定会剩下6个,无论对方怎么拿, 我方一定可以拿最后一下....

2021-07-31 20:00:21 712

原创 HASH、MAC、HMAC学习

Hash是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。如果两个散列值是不相同的(根据同一函数),那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。这个特性是散列函数具有确定性的结果,具有这种性质的散列函数称为单向散列函数。但另一方面,散列函数的输入和输出不是唯一对应關係的,如果两个散列值相同,两个输入值很可能是相同的。但也可能不同,這種情況稱為「碰撞」,這通常是兩個不同長度的散列值,刻意計算出相同的輸出值。Hash,一般翻译做“散

2021-07-29 22:49:03 3551

原创 关于echarts

一个简单程序echarts入门<!DOCTYPE html><html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /&

2021-07-17 22:37:25 100 2

原创 前端图片预加载

前端页面的用户体验对于一个网站来说是至关重要的,让在可视区域的图片立即加载进来,而让不在可视区域并且需要通过滚动条进行滚动显示的图片在图片滚动到可视区域内再显示出来,几乎等价创建一个img标签var img = new Image(); //1var img = document.createElement("img"); //2图片加载需要时间img.src = "./img/2.img";console.log(img.width); 0 一段时间后显示宽度 1024将图片加载完.

2021-07-02 23:13:19 1447

原创 typescript入门时文章

1.官方文档https://www.tslang.cn/docs/index.html2.命名空间https://www.cnblogs.com/niklai/p/5837899.html感激作者们

2021-06-30 17:05:25 60

原创 jQuery总结

文章目录简介一、jQuery代码风格二、jQuery选择器1.引入库2.读入数据总结简介jQuery是一个JavaScript库,它通过封闭原生JavaScript函数得到一整套定义好的方法。jQuery作为JavaScript封装的库,他的目的就是为了简化开发者使用JavaScript。主要功能有以下几点:HTML元素选取HTML元素操作CSS操作HTML事件函数JavaScript特效和动画HTML DOM遍历和修改AJAXUtilitiesjQuery的使用:jQuery属

2021-06-20 01:21:10 578

原创 nrm报错 ERR_INVALID_ARG_TYPE

D:\webdevelopment\JavaScript\practice> nrm lsinternal/validators.js:117throw new ERR_INVALID_ARG_TYPE(name, ‘string’, value);^[TypeError [ERR_INVALID_ARG_TYPE]: The “path” argument must be of type string. Received undefinedat validateString (intern

2021-06-15 11:23:41 250 2

原创 nvm安装与使用

nvm node.js version managementnodejs的版本管理工具。通过它可以安装和切换不同版本的nodejs。windows用户下载安装:https://github.com/coreybutler/nvm-windows下载后按照默认配置一步步安装,由于国外的镜像源下载慢,所以打开C:\Users\dell\AppData\Roaming\nvm\settings.txt添加node_mirror: https://npm.taobao.org/mirrors/node/n

2021-06-15 09:53:23 9075

原创 Win10 修改文件的默认打开方式

1.设置2.点击应用3.点击默认应用4.点击修改文件类型默认应用5.根据后缀名指定默认打开的应用OK

2021-06-12 10:53:29 759

原创 面试题1-二维数组中的查找

题目:在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。例如:如果在下面的数组中查找数字7,则返回true,如果查找数字5,由于数组中不含有该数字,就返回false.当我们需要解决一个复杂问题时,一个很有效的方法就是从一个具体问题入手,通过分析简单具体的例子,试图找到普遍的规律。思路:首先选取数组中右上角的数字。如果该数字等于要查找的数字,查找过程结束;如果该数字大于.

2021-05-23 11:10:29 82

转载 同步与异步的区别、JavaScript中循环里使用setTimout

1.同步与异步同步和异步关注的是消息通信机制。所谓同步,就是在发出一个调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回。但是一旦调用返回,就得到返回值了。换句话说,就是由调用者主动等待这个调用的结果。而异步则是相反,调用在发出之后,这个调用就直接返回了,所以没有返回结果。换句话说,当一个异步过程调用发出后,调用者不会立刻得到结果。而是在调用发出后,被调用者通过状态、通知来通知调用者,或通过回调函数处理这个调用。同步的优点是:同步是按照顺序一个一个来,不会乱掉,更不会出现上面代码没有执行完就执行下面的代

2021-05-22 10:52:52 92

原创 内容不同的时候,效果不同

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Doc

2021-05-08 17:48:11 73

高中信息技术教师资格证学习资料2023

高中信息技术教师资格证学习资料2023

2024-02-25

studio-3t-x64.exe

mongoDB 告别终端使用可视化工具Studio 3T对MongoDB进行数据库的操作。

2021-07-31

76套精选计算机毕业论文答辩模板PPT.zip

76套精选计算机毕业论文答辩模板PPT.zip

2020-07-16

人工智能课程论文.docx

采用神经网络或者深度学习实现车牌识别。在交通管理过程中,通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。对违章车辆,需要自动监测车牌信息,提取车牌号码,以便查找车主信息和监督管理。国内常用的一般车牌通常是蓝底白字,长宽比3:1。 (1) 对车牌图像进行预处理,然后进行车牌定位; (2) 进行字符分割; (3) 对车牌中的数字、字母和汉字进行提取和识别; (4) 要求采用神经网络或者深度学习方法,编写代码实现以上功能,并自行寻找数据集,完成测试。

2019-11-07

处理数据集图片大小处理数据集图片大小

有时找到的数据集大小不同,需要处理成指定大小

2019-06-06

Python.docx

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。 Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。 像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

2019-05-13

决策树课题PPT.ppt

决策树又称为判定树,是运用于分类的一种树结构,其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试,每条边代表一个测试结果,叶节点代表某个类或类的分布

2019-05-13

windows下安装Mysql

数据库就是用来存储和管理数据的仓库! 关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据;

2019-04-23

eNSP最新版本下载bb

eNSP官方下载需要用户名密码登陆,eNSP(Enterprise Network Simulation Platform)是一款由华为提供的免费的、可扩展的、图形化操作的网络仿真工具平台,主要对企业网络路由器、交换机进行软件仿真,完美呈现真实设备实景,支持大型网络模拟,让广大用户有机会在没有真实设备的情况下能够模拟演练,学习网络技术。

2018-12-26

华为实验指导书.pdf

华为实验指导书,步骤很清楚,在模拟器上用挺好 最大的特点是依据HCNA的知识点,基于eNSP搭建企业网络真实场景,并给出了大量的配置案例,将真实场景与配置实例紧密结合,使读者能够更快速、更直观、更深刻地掌握HCNA所需的知识,提高操作技能,增强实战经验。

2018-12-26

Linux 程序编译调试方法gdb

Linux 程序编译调试方法 Linux 程序编译调试方法

2018-09-17

more命令的linux实现

linux编程——more命令的编写,解决了more命令反白字体上滚,可以显示文件中已显示的百分比,按space和q不用回车。

2018-09-16

图书管理系统

Java swing+MySQL写的一个图书信息管理系统,可供参考

2018-09-14

vim编辑器用户手册

Vim是从 vi 发展出来的一个文本编辑器。代码补全、编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富,在程序员中被广泛使用,和Emacs并列成为类Unix系统用户最喜欢的文本编辑器。

2018-09-11

空空如也

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