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在 PyCharm 里怎么“点鼠标”完成指令同样的运行操作

只更新或初始化与「身份/ID」相关的网络权重(例如 ArcFace head、ID loss 分支、Re-ID 模块等);右侧填写: Name: train_reweight(随意起) Script path: 选 train.py(或填绝对路径:PROJECT_DIR/train.py) Parameters: config/train_reweight.yaml Python interpre

#conda#算法
深度学习预训练和微调

预训练:在大数据集上学通用特征。微调:在小数据集上调整模型以适应新任务。意义:提升小数据性能、节省资源、避免过拟合。

#深度学习#人工智能#算法
深度学习的关键数据结构——张量解释

神经网络中的输入、输出和变换都是用张量表示的,因此,神经网络编程大量使用张量。张量的概念是其他更具体概念的数学归纳。以下例子中的每一个都是更一般的张量概念的特定实例:数标量数组向量二维数组矩阵我们将上面列出的示例分成两组:数,数组,二维数组标量、向量、矩阵第一组三个术语(数、数组、二维数组)是计算机科学中常用的术语,而第二组(标量、向量、矩阵)是数学中常用的术语。我们经常看到这样的事情,不同的研究

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#深度学习#人工智能
数据结构之SWUSTOJ977: 统计利用先序遍历创建的二叉树中的空链域个数

题目:代码:#include<iostream>using namespace std;typedef struct BinaryTree{char data;struct BinaryTree* leftchild;struct BinaryTree* rightchild;}BT;void BinaryTreePreCreate(BT*& root)//注意要传引用创建二叉

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#算法#visual studio
深度学习预训练和微调

预训练:在大数据集上学通用特征。微调:在小数据集上调整模型以适应新任务。意义:提升小数据性能、节省资源、避免过拟合。

#深度学习#人工智能#算法
np.random.seed(0)作用

如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数。如图分别设置种子数为0,1,2可发现,

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#python#深度学习
Python中item()和items()的用处

在训练时,。比如loss.item()。可以看出是.item(),item()返回的是一个,所以我们在求loss或者accuracy时,一般使用item(),而不是直接取它对应的元素x[1,1]。

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#python#pytorch#深度学习
SWUSTOJ1040: 一元多项式加法运算的实现

题目:思路:在做这个题之前呢,首先得看懂理解整个题的题意:或者说最后一步打印之前再加一个删除底数为0的节点操作再来打印也是可以的:代码一:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>typedef struct SList{int data;int index;struct SList* next;}SL;void SLInit(SL** ps).

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#算法
数据结构之SWUSTOJ965循环队列and Leetcode622设计循环队列。对循环队列的一点思考。(数组和链表两种方式实现循环队列)

题目:思路:代码:622. 设计循环队列 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)https://leetcode-cn.com/problems/design-circular-queue/循环队列是队列的一种 顺序 存储结构。 循环队列的引入,目的是为了克服 假溢出时大量移动数据元素 。 在循环队列中,队列长度为n,存储位置从0到n-1编号,以rear指示实际的队尾元素

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#算法#visual studio#c++
到底了