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在练习Python中package的相对导入时,即from . import XXX 或者 from .. import XXX 时会遇到这样两个错误:SystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import 和ValueError: attempted relative import beyond to
faiss安装使用Anaconda安装使用Anaconda安装使用faiss是最方便快速的方式,facebook会及时推出faiss的新版本conda安装包,在conda安装时会自行安装所需的libgcc, mkl, numpy模块。faiss的cpu版本目前仅支持Linux和MacOS操作系统,gpu版本提供可在Linux操作系统下用CUDA8.0/CUDA9.0/CUDA9.1编译的版本。注意
https://blog.csdn.net/ydyang1126/article/details/78842952决策树、随机森林结果可视化决策树、随机森林结果可视化一、 决策树可视化环境搭建二、 决策树可视化的三种方法第一种第二种第三种三、 决策树可视化实例四、 随机森林可视化实例五、 决策树各特征权重可视化【本文测试环境为python3】一、 决策树可视化环境搭建scikit-learn中决策
CUDA IPC 业务THCudaCheck FAIL file=torch\csrc\generic\StorageSharing.cpp line=252error=63 : OS call failed or operation not supported on this OSWindows 不支持此类业务。就像在 CUDA 张量上进行多进程处理一样无法成功,有两种方法可供选择...
齐次坐标是一个相机标定问题的关键理论之一,所以就此问题分析一下。单从定义上来讲,齐次坐标(投影坐标)就是用N+1维来代表N维坐标(点和向量),也可说用齐次坐标来表示笛卡尔坐标,具体的数学表达式可以这样写:在直角坐标系点坐标(x,y)末尾加上一个额外的变量w,一个点(X,Y)在齐次坐标里面变成了(x,y,w),并且有X = x/wY = y/w。

实验数据:cat-dog 二分类,训练集:19871 验证集:3975实验模型:resnet-18batchsize:128*2 (一个K80吃128张图片)存在的问题: 对训练集 accuracy可达0.99 loss=1e-2 -3,然而验证集 accuracy 0.5,loss 很高,试了多个初始学习率(0.1 — 0.0001)都不行解决上述问题: 采取warm up方法 ...
波士顿房价数据集(Boston House Price Dataset)(下载地址:http://t.cn/RfHTAgY)使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据。该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的,共有 506 个观察,13 个输入变量和1个输出变量。每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率,一氧化氮浓度,住宅平均房间数,到
自己在CUDA cudnn这一块出现错误了‘’/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-Linux/lib/libcudnn.so.4不是符号连接‘’然后在终端输入:sudo ldconfig -v找到这一行错误:libcudnn.so.4 -> libcudnn.so.4.0.7是这个链接错误,然后在
cv2.getStructuringElement( ) 返回指定形状和尺寸的结构元素。这个函数的第一个参数表示内核的形状,有三种形状可以选择。矩形:MORPH_RECT;交叉形:MORPH_CROSS;椭圆形:MORPH_ELLIPSE;第二和第三个参数分别是内核的尺寸以及锚点的位置。一般在调用erode以及dilate函数之前,先定义一个Mat类型的变量来获得getSt......
1、条件概率公式设A,B是两个事件,且P(B)>0,则在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率(conditional probability)为:P(A|B)=P(AB)/P(B)分析:一般说到条件概率这一概念的时候,事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合,事件A和事件B一般是有交集的,若没有交集(互斥),则条件概率为0,例如:① 扔骰子,扔出的点数介于[1,3]称为事件A,扔出的







