深度学习pipeline和baseline是什么意思？1.pipeline最近在看深度学习论文，和技术文章，Pipeline是很常见的单词，但理解一直很模糊，查询了资料，做一些笔记。pipeline，中文意为管线，意义等同于流水线。一个生动的形容Pipeline，你 土味一点 你把它 翻译成 一条龙服务专业一点，叫 它 综合解决方案，就行。例子1，最典型的就是Gpu渲染管线，它指渲染一个画面需要经

Building wheel for llama-cpp-python (pyproject.toml) ... errorerror: subprocess-exited-with-error× Building wheel for llama-cpp-python (pyproject.toml) did not run successfully.│ exit code: 1╰─> [325

windows查看进程及对应端口的进程1、netstatnetstat -ano|findstr "123"123是进程号和端口号都可以，可以不用"号netstat -aon|findstr 8080端口号netstat -aon|findstr 9464进程号a:显示所有地址和端口号n:以数字形式显示o:显示进程pid注意，netstat不能杀死进程2、tasklisttasklist|find

不能通过网址“www.baidu.com”访问百度解决方法我尝试了几种失败的方法更改DNS，改为114.114.114.114,还有百度DNS 180.76.76.76360安全卫士设置方法：断网急救箱→全面诊断→重置→完成；（还是打不开请用LSP重置一下）PS: 推荐一个下载地址：360小工具独立版集合上面方法都失败了。但各位还是可以尝试一下，因为每个人遇到的BUG不一定一样成功方法把202.1

因为我以前使用2080ti显卡，按照tensorflow官网要求1.15版本需要CUDA 10.0，然后我单独在当前python环境使用conda 安装了cuda 10.0 版本， 在2080ti这样做是没有问题的。其实tensorflow1.15 也可以在 CUDA 11.4版本运行的，所有我单独安装CUDA10.0是白费功夫了。但我不知道英伟达30系已经不支持 10.0 版本的CUDA。注：如

深度学习入门：基于Python的理论与实现源代码下载使用mnist数据集出现错误【EOFError: Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached】1.错误说明最近在学习【深度学习入门：基于Python的理论与实现】这本书，在运行【手写数字识别源代码】时，由于国内下载网络不稳，导致下载中断或其他问题，导致下载的数

7.1 Python图像处理之图像分割-自适应阈值文章目录7.1 Python图像处理之图像分割-自适应阈值1 算法原理2 代码3 效果1 算法原理在不均匀照明或者灰度值分布不均的情况下,如果使用全局阈值分割,那么得到的分割效果往往会很不理想。显然得到的结果只是将光照较强的区域分割出来了,而阴影部分或者光照较弱的区域却没有分割出来。既然全局阈值不合适,那么想到的策略是针对每一个位置的灰度值设置一个

pytorch 配置了GPU 但实际只使用了CPU来计算模型情况：相同的的模型在其他数据已经跑过了，可以使用GPU， 所以不是模型的问题。我只改变了输入的数据，所以怀疑是数据的问题于是我打印了一个样本数据的嵌入输入，发现了样本的嵌入数据是带了梯度的。具体如下tensor([ 1.1833,1.9551,0.9297, -1.0467, -0.4273,2.0646,0.8933, -0.0376,

nvm 查看node有什么版本可以下载nvm list 命令 - 显示版本列表nvm list // 显示已安装的版本（同 nvm list installed）nvm list installed // 显示已安装的版本nvm list available // 显示所有可以下载的版本作者：时光已翩然轻擦链接：https://www.jianshu.com/p/13c0b3ca7c71来源：简书

Python打乱pandas的数据最简单的方法就是采用pandas中自带的 sample这个方法。sample 函数本来是用来采样数据的，默认是打乱数据再采样，所以可以使用他来打乱数据。样例：df.sample(frac=1)这样对可以对df进行shuffle打乱。其中参数frac是要返回的比例，比如df中有10行数据，我只想返回其中的30%,那么frac=0.3。frac=1是采样全部数据，相当