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fatal: unable to access ‘https://github

下载项目的时候出现了这个问题,本以为是网络或者什么的问题,没想到是sudo,sudo sudo git clone -b v3.6.1 https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git就可以了。

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#github
关于selenium元素找不到的问题(Unable to locate element: {“method“:“xpath“,“selector“:“)

过了两周,查看日志发现,裂开了,又不好使了,然后,我重新运行了一遍,想找找问题,结果他又好使了。我真的裂开,裂开了啊,再然后下载页面,发现他会出现两种页面,并且页面源代码完全不同?之前一个任务让用selenium爬取制定网站的一些数据,写了代码,在本机上写完后,移植到服务器上,然后在服务器上跑了两次发现,元素找不到了。将界面下载下来,发现,呕吼,IP被封了,被封了,封了,了……然后,运行了一次,完

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#selenium#测试工具
谣言检测文献阅读七—EANN: Event Adversarial Neural Networks for Multi-Modal Fake News Detection

系列文章目录谣言检测文献阅读一—A Review on Rumour Prediction and Veracity Assessment in Online Social Network谣言检测文献阅读二—Earlier detection of rumors in online social networks using certainty‑factor‑based convolutional

#深度学习#机器学习#cnn
pytorch实现梯度反转层(Gradient Reversal Layer)

GRL(Gredient Reversal Layer) 梯度反转层实现

#pytorch#深度学习#python
谣言检测文献阅读五—Leveraging the Implicit Structure within Social Media for Emergent Rumor Detection

系列文章目录谣言检测文献阅读一—A Review on Rumour Prediction and Veracity Assessment in Online Social Network谣言检测文献阅读二—Earlier detection of rumors in online social networks using certainty‑factor‑based convolutional

#深度学习#cnn#人工智能
目标检测论文总结

分别表示神经网络的正样本输出的标注框和真实标注框。损失函数的前两项表示对于正样本输出和负样本输出的分类损失(已经进行了正规化), 其中,直接提取点云的点特征,提取后使用maxpool得到全局特征,然后将点的特征与全局特征进行连接,然后再进行进一步处理。需要注意的是PointPillars同样通过限制体素中点云的最小个数与体素的最大数目来对最终的体素数目进行限制。对于预测框与真实框最大iou值大于等

#目标检测#人工智能#计算机视觉
机器学习笔记二—梯度下降和反向传播

系列文章链接机器学习笔记一机器学习笔记三前言在上一节中已经完成了机器学习的总体概念学习,这一节则具体学习一下梯度下降(Gradient Descent)一、梯度一个函数某个点的梯度是来源于函数的导数或者偏导数θ\thetaθ0点的梯度为L对θ\thetaθ1、θ\thetaθ2求导构成的二维向量二、梯度下降1.梯度下降的方法梯度下降是沿着梯度相反的方向走,即更新参数的时候是用原参数减去学习率乘以梯

#深度学习#人工智能
深度学习模型量化

本文主要是对深度学习模型量化的知识进行讲解定义:量化是指定点与浮点等数据之间建立一种数据映射关系,即将TensorFlow/PyTorch等等DL框架训练得到的float32精度的模型,转换为float16或者int8的模型。

#深度学习#人工智能
linux torch-geometric安装问题

libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or dir

#linux#运维#服务器
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