与Windows系统的不同windows系统的关机很简单，你觉得不爽直接关了就行了。而对于Linux系统来说，特别是linux服务器，它是一个非单机系统，这台主机可能同时有多个人在共同使用。如果贸然关机，会直接中断掉别人的进程，并且可能导致文件的损坏！先观察使用状态使用who这个指令，观察目前有谁正在使用系统资源其中第一列表示用户名，第二列表示登录地点(tty表示实体登录，pts表示远程登录)，第

文章目录准备数据集模型文件 VGG_hc.py训练 train.ipynb测试文件 Test.pyGitHub地址：准备数据集我是用的torchvision.datasets.ImageFolder加载的数据，就把数据集分成如下形式：猫狗数据集里有25000张train数据，12500张test数据；我从train数据中随机抽取4000张图像作为val数据集。import torchv...

文章目录参考目的计算原理Python实现参考https://www.cnblogs.com/liugl7/p/10874958.html参考上文的原理以及框架，在其基础上做了一定的修改及提炼目的我们在做图像领域的任务或者项目时，通常需要对图像进行归一化处理，使输入网络的数据呈现一个稳定的分布。这就需要我们求得图像各通道（R、G、B）的均值以及方差。计算原理一般计算方差和均值需要两步，...

VAE理解与实现文章目录VAE理解与实现1. 理解VAE2. 模型实现3. 代码4. 总结1. 理解VAEVAE是一类生成模型，其假设在低维空间(维度k,k<d)中存在一个关于输入X(维度d)的真实概率分布：pgt(x)p_{gt}(x)pgt​(x)。现考虑一个与X相关的潜在变量z(维度d)，z的分布为p(z)p(z)p(z)，通常也称之为先验分布（通常为正态分布），因此可重写概率分布pg

KNN算法的主要核心以及算法总结，包括KD树的构建与搜索

文章目录有什么用？原理是什么，怎么计算？怎么用？有什么用？批归一化（Batch Normalization，BatchNorm）是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的，目前已被广泛应用在深度学习中，其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理，使得中间层的输出更加稳定。什么意思呢？就是这些专家认为啊，模型的收敛需要稳定的数据分布。什么叫稳定的数据分布呢？以图像处理为例...

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知Transformer EncoderAll-MLP Decoder整体网络结构讨论与实验回顾代码原文地址原文论文阅读方法三遍论文法初识本文的工作主要是Transformer在语义分割领域的应用，虽然CVPR21已经有SETR（基于ViT）了，但是其本身还是存在不少问题的：① ViT作为backbone只能输出固定分辨率的特征图，这对于密集预测任务显然不够友好；

文章目录参考依据目标形态学转换1. Erosion 腐蚀2. Dilation 膨胀参考依据官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_morphological_ops/py_morphological_ops.html#morphological-ops目标学习到

无论是做学术还是做工程项目，实际推理时间()总是我们衡量一个模型好坏的重要参照指标。目前已经也有很多博客在介绍如何计算一个神经网络模型的推理时间，但是写得都比较"粗糙"，在看了一些国内外的博客后，对这个问题有了一些总结性的经验，故写下这篇博客。某些博客直接将python程序的测速方式用到神经网络模型的测速中来（使用计时），这忽略了深度学习问题的特殊性（在GPU上进行推理）。直接使用这种方式进行测速

背景相信大家在用pip下载一些依赖库的时候，会出现一些下载不成功的情况，又或者是下载了完全用不了，还是提示你继续下载那个库。出现这个问题的原因有很多，比如你命令输错了，以及版本不匹配，还有就是下载的包与当前的环境不匹配等等。比如博主我在下pycocotools这个库的时候，用pip install pycocotools死活下载不下来，一直报error，经过多方尝试和查阅资料，找到了下面这个方法。