mindspore 实现 ResNet50 图像分类；ResNet 基本介绍：Residual Networks 是微软研究院 Kaiming He 等人于2015年在 Deep Residual Learning for Image Recognition文章链接一文中提出的一种网络框架。解决的问题：传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化

pip install taichi==0.7.26pip install taichi_three==0.0.5pip install taichi_glslgithub: https://github.com/taichi-dev/taichi/tree/v0.7.26example: folder - taichi\examplespython .\simulation\waterwave.

开发和验证一种人工智能 （AI） 驱动的工具，用于在锥形束计算机断层扫描 （CBCT） 上自动分割上颌前磨牙的牙髓腔结构。将 111 个 CBCT 扫描分为训练 （n = 55）、验证 （n = 14） 和测试 （n = 42） 组，手动分割作为基本事实。AI 工具自动分割测试数据集，由作员纠正错误以创建精细的 3D （R-AI） 模型。通过比较 AI 和 R-AI 模型来评估整体 AI 性能，并

Diffusion也是从纯噪声开始通过一个神经网络学习逐步去噪，最终得到一个实际图像。具体的 Diffusion 扩散模型的原理，可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/650394311?utm_id=0MindSpore 的 docs 中有详细的说明；PyTorch 版本地址：过程：Diffusion对于图像的处理包括以下两个过程：a.我们选择的固定（或预定义）正向

最小二乘法拟合平面已知三维空间的一些点集，求拟合出来的平面；

发现一个工业上，比较好用的网络：unet 与 resnet18 混合使用的例子：

Q：深度学习的代码中网络都会有backbone，这个是什么意思呢？关注用的什么backbone意义是什么呢？比如某篇论文代码backbone用的resnet，这代表什么呢？A：backbone这个单词原意指的是人的脊梁骨，后来引申为支柱，核心的意思。在神经网络中，尤其是CV领域，一般先对图像进行特征提取（常见的有vggnet，resnet，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，

[Datawhale AI夏令营 2024 第四期] 从零入门大模型微调之旅的总结

0. 背景：在做项目的时候，遇到给定空间中的几个点，插值得到空间曲面。对于 MATLAB 来说，有 griddata 这个函数可以实现；对于 Python 来说，我们可以使用 scipy 中的 griddata 也可以实现；1. 使用的实现函数：meshgrid网格坐标的一维数组griddatascipy 中的插值函数，插值得到 N 维坐标2. 测试代码：import numpy as npimp

python 获取显存使用信息与 内存使用信息使用库：pynvml， 可以从 pip install pynvml 得到round() 方法返回浮点数 x 的四舍五入值import osimport psutildef get_gpu_mem_info(gpu_id=0):"""根据显卡 id 获取显存使用信息, 单位 MB:param gpu_id: 显卡 ID:return: total 所有