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【Ubuntu22.04安装深度学习依赖】ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch

这篇博文主要介绍的是 Ubuntu22.04 系统中软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch 等软件和环境的安装和配置,在上一篇博文中介绍了 Ubuntu22.04 双系统的安装、配置、终端常用操作的快捷键以及一些常用设置(如同步时间、更改启动默认项、添加右击新建文件选项、创建桌面快捷方式等),有需要的可自行点击链接查看。

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#深度学习#pytorch#人工智能
【深度学习模型】扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解

生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年(Sohl-Dickstein等人)提出,然而,直到2019年斯坦福大学(Song等人)、2020年Google Brain(Ho等人)才改进了这个方法,从此引发了生成式模型的新潮流。目前,包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2,海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen,都基于diffusion模型,

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#深度学习#人工智能
【Ubuntu22.04安装深度学习依赖】ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch

这篇博文主要介绍的是 Ubuntu22.04 系统中软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch 等软件和环境的安装和配置,在上一篇博文中介绍了 Ubuntu22.04 双系统的安装、配置、终端常用操作的快捷键以及一些常用设置(如同步时间、更改启动默认项、添加右击新建文件选项、创建桌面快捷方式等),有需要的可自行点击链接查看。

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#深度学习#pytorch#人工智能
【latex的参考文献导入】解决方案:bib参考文献导入(zotero+overleaf)

latex的bib参考文献导入(zotero+overleaf)一、单篇论文的参考文献引用1、使用开始参考文献的引用;使用结束; 2、使用添加文献,在文章中只用使用引用,需要自己改,比较麻烦;123456二、多篇论文文件引用1、使用zotero,将文章所需参考文献导入至一个新文件夹中,选择,选择文件夹导出格式的文件; 2、打开overleaf,将刚刚的文件导入,打开后如下: 2、接下来就是在文章中

【.py文件分段运行】Python运行加速解决方案:在vscode中分段运行(无需安装插件)

a = 10print(a)b = 20print(b)这样按三个键是不是太反人类了?是的!这是自带的快捷键,Pycharm还提供了自定义快捷键,我一般会设置为shitf+enter,自定义快捷键步骤:文件(files)—设置(setings)—键盘映射(keymap)—执行python控制台的选定内容(英文自己查一下,我记不得了哈哈哈)—右键选择添加移除快捷键等。当然其他的快捷键你想怎么设置就怎

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#python#vscode#大数据
【git clone时git报错:port 22】解决方案 ssh:connect to host github.com port 22: Connection timed out

如题,git使用中突然报错通过查阅各种资料,得知原因可能是由于电脑的防火墙或者其他网络原因导致方式 端口22被封锁。

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#git#ssh#github
【Ubuntu 20.04 git clone超时 Fatal:无法访问】解决方案

【代码】【Ubuntu 20.04 git clone超时 Fatal:无法访问】解决方案。

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#ubuntu#git#linux
Ubuntu20.04|最新一版的深度学习基础环境安装指导

本文将从源码编译并安装 OpenCV 4.2.0 ,包含 C++ 和 Python 绑定,支持 CUDA 和 CuDNN。文件安装方法,由于这种方法能够使多个版本的 TensorRT 同时安装成为可能,因此更灵活。虽然 CUDA Toolkit 包括了驱动,但为了安装特定版本的驱动,本文将驱动安装独立出来。同样的,TensorRT 也提供了很多安装方式,本文只给出。安装方式有很多种,本文只给出使用

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#ubuntu#深度学习#docker
如何把知乎的文章内容转载到csdn

找到知乎的文章,按F12打开开发者选项,找到文章内容的,我的是打开csdn的内容管理的首页,点击Markdown。把复制的html元素复制到markdown里面。左侧是复制的内容,中间是显示出来的。复制这个div的全部元素。

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#html#css#前端
【计算机视觉】使用 python-notebook 展示如何下载和运行 CLIP models,计算图片和文本相似度,实现 zero-shot 图片分类

例如,通过将一张图片和一个描述该图片内容的文本查询进行编码,可以计算它们在向量空间中的距离,并找到与之相似的图片或文本。此外,CLIP还能够理解和生成自然语言描述的图像,以及生成图像描述的文本,具备了一定的语义理解和生成能力。在训练过程中,CLIP通过最大化相似图像和文本的相似性,并最小化不相似图像和文本的相似性来调整模型参数。开发的一个深度学习模型,用于处理图像和文本之间的联合表示。它的目标是将

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#计算机视觉#python#分类
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