Titan RTX深度学习评测结果NVIDIA TITAN RTX 专为数据科学、AI 研究、内容创作和通用 GPU 开发而构建。它基于 Turing 架构搭建，具有 4608 个 CUDA 核心、576 个用于加速 AI 的全速混合精度 Tensor Core 核心和 72 个用于加速光线追踪的 RT 核心。TITAN RTX 还包含 24 GB GPU 显存，支持使用大批量样本训练神经网络、处

RGB原理RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。RGB是从颜色发光的原理来设定的，当它们的光相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却等于两者亮度之总和，越混合亮度越高，即加法混合。红、绿、蓝三

深度学习概论神经网络房屋价格预测的模型：左边是输入层，由人工输入，中间是隐藏层，连接数很高，神经网络自己决定每个节点具体是什么，右边是输出层，神经网络非常擅长计算从x到y的精准映射函数。监督学习到目前为止，几乎所有由神经网络创作的经济价值，都是基于一种机器学习——监督学习。常见神经网络模型NN：神经网络（预测等）CNN：卷积神经网络（图像处理）RNN：循环神经网络（善于处理一维序列数据，包含时间成

文章目录前言数据Dataset类DataLoader类transform裁剪-Crop翻转和旋转-Flip and Rotation图像变换对transforms操作，使数据增强更灵活模型模型定义权值初始化权值初始化流程常用初始化方法模型Finetune用预训练的模型参数对新模型的权值进行初始化不同层设置不同的学习率损失函数和优化器损失函数L1范数损失 L1Loss均方误差损失 MSELoss交叉

主要是代理设置的问题。参考资料跳坑 gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated.解决拉取github仓库报错“gnutls_handshake() failed”问题

[Paper] Constrained Graphic Layout Generation via Latent Optimization[Code] ktrk115/const_layout通过潜在优化生成约束图形布局摘要在平面设计中，人类根据设计意图和语义在视觉上排列各种元素是很常见的。例如，标题文本几乎总是出现在文档中其他元素的顶部。在这项工作中，我们生成的图形布局可以灵活地结合这种设计语义

在线学习网址：https://zh.d2l.ai/GitHub：d2l-zh（中文版）d2l-en（英文版）代码代码是基于Apache MXNet实现，MXNet是一个开源的深度学习框架。它是AWS（亚马逊云计算服务）首选的深度学习框架，也被众多的学校和公司使用。深度学习简介机器学习是一门讨论各式各样的适用于不同问题的函数形式，以及如何使用数据来有效的获取函数参数具体值的学科。...

CUDA版本是11.1，虚拟环境中安装的torch是2.0.0，首先调用torch出现问题。在该虚拟环境中重新安装torch，还是没生成nvidia这个文件。从其他的文件中将文件拷贝到虚拟环境的对应包下。检测torch和cuda是否能用。解决上述问题后又出现问题。检查cudnn是否可用。

国内使用OpenAI接口，需要设置代理，代理的设置有两种方法，局部的方法和全局的方法，推荐局部设置的方法，它不会影响你使用gradio/flask等框架，如果使用全局设置，会影响gradio/flask等的使用。

图像增强图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强的方法按照实现方法不同可以分为点增强、空域增强和频域增强。点增强主要指图像灰度变换和几何变换。图像灰度变换也称为点运算、对比度增强或对比度拉伸，它是图像数字化软件和图像显示软件的重要组成部分。灰度...