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《PyTorch深度学习实战》第七讲

Multiple Dimension Input传送门:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=7数据集:Diabetes Dataset下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1Rh-1Xv_NzHXJNGutSEU2Wg提取码:kfif一行代表一个样本,一列代表一个特征训练网络常见激活函数Full Convolutio

#pytorch#深度学习#神经网络
《PyTorch深度学习实战》第十讲

Basic CNN传送门:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=10模型框架:代码import torchfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasetsimport torch.nn

#pytorch#深度学习#神经网络
ubuntu换镜像源(ubuntu换源)

如果官方源速度还可以,就不要换了,本来就是ubuntu cn#备份镜像源设置文件sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak#编辑镜像源设置文件sudo gedit /etc/apt/sources.list#复制下面的所有内容替换掉原文件中的所有内容(一次只可以选一个镜像源,根据你的情况选)#阿里源deb http://mirro

#ubuntu#服务器#linux
解决tensorboard : 无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。

问题解决:需要在anaconda环境下打开才可以如果配置了anaconda环境路径,可以直接在cmd中cd到logs文件,如果没有配置环境,就直接使用Anaconda Prompt即可一般log日志放在run下一层文件中,cd到日志的上一层,也就是run打开网络的anaconda虚拟激活环境运行tensorboard --logdir=./即可!ctrl+C点击http://localhost:6

#python#pytorch
模型集成(Model Ensemble)

模型集成(Model Ensemble)模型集成是融合多个训练好的模型,基于某种方式实现测试数据的多模型融合,这样来使最终的结果能够“取长补短”,融合各个模型的学习能力,提高最终模型的泛化能力。近年来,model ensemble已成刷榜神器。它可以应用在图像分割、分类、检测等领域。模型集成方法主要应用在几个模型差异性较大,相关性较小上。这样效果比较明显。常用的model ensemble方法有:

#机器学习#深度学习#分类
Windows使用ssh协议远程连接ubuntu linux系统

当我们在windows上安装好ubuntu子系统后,肯定是需要远程进行连接的,比如我想用filezilla通过sftp协议传输点文件上去之类的,或者我使用vscode直接通过ssh协议进行远程登录开发等等,那么还是需要一点额外的配置的,以及使用Windows终端连接时,均需要一些配置。需要传输文件时,通过sftp协议即可,此处以FileZilla为例, 打开连接向导,输入ip地址,用户名和密码,即

#ubuntu#linux#ssh
Ubuntu20.04右键添加新建空白文本文件的方法

在Ubuntu16和18系列中,可以使用右键快捷新建txt文件,但在20系列中缺无法新建,也使得我们创建文档有了一头的wu水,看完该文章你就能够掌握该方法啦!1.前提:安装好ubuntu20.04,进入桌面右键发现并没有新建空白文件选项。2.打开文件夹,在用户主目录里找到“模板“文件夹,双击“模板“文件夹进入,里面是空的,什么文件也没有。3.然后我们在里面右键——在终端打开,输入以下命令。sudo

#ubuntu
计算机的基本组成及工作原理

文章目录**计算机的基本组成及工作原理**1. **计算机系统的组成**2. **计算机硬件系统的基本组成及工作原理****1**).运算器(**ALU**)**2**).**控制器**(**CU**)**3).存储器(Memory**)**4).** **输入设备****5).** **输出设备**3. **计算机软件系统**1). **系统软件(System Software)**2). 应用

STL源码刨析

1. STL概述STL起源:为的就是复用性的提升,减少人力资源的浪费,建立了数据结构与算法的一套标准。STL所实现的、是依据泛型思维架设起来的一个概念结构。这个以抽象概念〔 abstract concepts)为主体而非以实际类(classes)为主体的结构,形成了一个严谨的接口标准。在此接口之下,任何组件都有最大的独立性,并以所谓迭代器〈 iterator)胶合起来,或以所谓配接器(adapte

yolov1详解

YOLOv1YOLOv1是单阶段目标检测方法,不需要像Faster RCNN这种两阶段目标检测方法一样,需要生成先验框。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。整个YOLO目标检测pipeline如上图所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN系列算法,其是一个统一的框架,其速度更快,而且

#目标检测#深度学习#计算机视觉
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