• 2024-07-07基于Linux的可信文件系统设计与实现
    目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1选题背景及意义11.1.1选题背景11.1.2选题意义11.2国内外研究现状及发展趋势21.2.1国内研究现状21.2.2国外研究现状21.2.3发展趋势21.3论文研究主要内容3第2章技术及工具概述42.1Linux文件系统概述4
  • 2024-07-01【吴恩达机器学习-week2】可选实验:特征工程和多项式回归【Feature Engineering and Polynomial Regression】
    支持我的工作
  • 2024-07-01机器学习(四)——Lasso线性回归预测构建分类模型(matlab)
    Lasso线性回归(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化:其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值,要想让模型的拟合效果比较好,就要使损失函数尽可能的小,因此这样会使很多权重变为0或者权重
  • 2024-07-01colab上比较DINO
    !gitclonehttps://github.com/facebookresearch/dino.git!pipinstalltimmimporttorchimporttimmfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms#加载模型model=torch.hub.load('facebookresearch/dino:main','dino_vits8')mo
  • 2024-07-01推荐系统(Recommender Systems) 原理与代码实例讲解
    推荐系统(RecommenderSystems)-原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在海量信息时代,用户面对的信息量爆炸性增长,如何在庞大的数据中找到符合个人兴趣和需求的内容成了一个挑战。推荐系统正是为了解决这个问题而诞生的。通过分析用户的偏好、行为以及历史记录,
  • 2024-06-30【CNN】用MNIST测试各种CNN网络模型性能
    使用MNIST测试各类CNN网络性能,在此记录,以便按需选择网络。除了第一个CNN为自己搭的以外,其余模型使用Pytorch官方模型,这些模型提出时是在ImageNet上进行测试,在此补充在MNIST上的测试。另外时间有限,每种模型只跑一次得出测试数据,实验结果仅供参考各种参数:训练集60000、测
  • 2024-06-22【YOLOv8改进】MSFN(Multi-Scale Feed-Forward Network):多尺度前馈网络
    摘要摘要——高光谱图像(HSI)去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而,同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中,我们提出了一种混合卷积和注意力网络(HCANet),该网络结合了卷积神经网络(CNN)和Transformers的优势。为了增强全局和局部特征的建模,我们设计了
  • 2024-06-21机器学习(一)——递归特征消除法实现SVM(matlab)
    机器学习方法对多维特征数据进行分类:本文用到非常经典的机器学习方法,使用递归特征消除进行特征选择,使用支持向量机构建分类模型,使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。构建模型:支持向量机(SupportVectorMachine,SVM);特征选择:递归特征消除(RecursiveFeatureElimination,RFE);
  • 2024-06-21批量归一化教学文章概要
    由于篇幅限制,我将提供一篇简洁的教学文章概要,包括关键概念和示例代码,来介绍批量归一化(BatchNormalization)。批量归一化教学文章概要引言深度学习模型在训练过程中常常面临梯度消失或爆炸的问题,这会导致模型训练缓慢或不稳定。批量归一化(BatchNormalization)是一种有效的
  • 2024-06-21bert_dnn的代码
    importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"importtensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModelfromtransformersimportRobertaTokenizer,TFRobertaMod
  • 2024-06-20【YOLOv8改进】STA(Super Token Attention) 超级令牌注意力机制 (论文笔记+引入代码)
    摘要视觉Transformer在许多视觉任务上展示了卓越的性能。然而,它在浅层捕获局部特征时可能会面临高度冗余的问题。因此,使用了局部自注意力或早期阶段的卷积来减少这种冗余,但这牺牲了捕获长距离依赖的能力。一个挑战随之而来:在神经网络的早期阶段,我们是否能高效且有效地进行全局上
  • 2024-06-19零停机部署——特征开关(Feature Toggles)的应用
    引言在现代软件开发和部署中,零停机部署技术是实现高可用性和无缝用户体验的关键。本文将讨论功能开发开关(FeatureToggles)的类型并分析它们的优缺点,同时提供相关的例子和演示。PS:https://github.com/WeiXiao-Hyy/blog整理了后端开发的知识网络,欢迎Star!功能开发(Featu
  • 2024-06-17Python-机器学习秘籍第二版-全-
    Python机器学习秘籍第二版(全)原文:annas-archive.org/md5/343c5e6c97737f77853e89eacb95df75译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言当本书的第一版于2018年出版时,填补了机器学习(ML)内容日益丰富的关键空白。通过提供经过充分测试的、实用的Python示例,使从业者能够轻松地复制和
  • 2024-06-15python写一个获取竞品信息报告
    要编写一个获取竞品信息报告的Python程序,首先需要明确您想要获取的竞品信息以及数据来源。在这个示例中,我将展示如何从网页提取竞品信息,并编写一个简单的报告。假设您想要获取以下竞品信息:1.产品名称2.产品价格3.产品特点以下是一个简单的Python程序,用于从网页提取竞品
  • 2024-06-15【机器学习】QLoRA:基于PEFT亲手微调你的第一个AI大模型
    目录一、引言二、量化与微调—原理剖析2.1 为什么要量化微调?2.2 量化(Quantization)2.2.1 量化原理2.2.2 量化代码2.3 微调(Fine-Tuning)2.3.1LoRA2.3.2QLoRA三、量化与微调—实战演练:以Qwen2为例,亲手微调你的第一个AI大模型3.1模型预处理—依赖安装、库包导
  • 2024-06-13fastjson2自动转型
    新版本fastjson2auto-type的写法。自定义Cache,或者写RedisSerializer估计会用到这个知识,importcn.seaboot.commons.lang.Warning;importcom.alibaba.fastjson2.JSON;importcom.alibaba.fastjson2.JSONReader;importcom.alibaba.fastjson2.JSONWriter;/***fas
  • 2024-06-12Chrome 125版本,恢复旧版 UI 的方法
    Chrome最近更新后,前面修改旧版UI的方法已经全部失效,目前最新的方法是在属性>目标中添加--disable-features=CustomizeChromeSidePanel启动参数。1、Windows下面,右键点击Chrome的快捷方式图标,选择属性,修改“目标”成这样(注意中间有个空格):"C:\ProgramFiles\Google\Chrome
  • 2024-06-12【机器学习】支持向量机(个人笔记)
    目录SVM分类器的误差函数分类误差函数距离误差函数C参数非线性边界的SVM分类器(内核方法)多项式内核径向基函数(RBF)内核源代码文件请点击此处!SVM分类器的误差函数SVM使用两条平行线,使用中心线作为参考系\(L:\w_1x_1+w_2x_2+b=0\)。我们构造两条线,一条在上面,一条在
  • 2024-06-10动手学深度学习4.10 实战Kaggle比赛:预测房价-笔记&练习(PyTorch)
    以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:实战Kaggle比赛:预测房价_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:4.10.实战Kaggle比赛:预测房价—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代
  • 2024-06-05java8新特性
    1.使用lambda表达式对集合进行迭代/***Lambda表达式遍历集合*/@TestpublicvoidlambdaTest1(){List<String>features=Arrays.asList("Lambdas","DefaultMethod","StreamAPI","DateandTimeAPI");
  • 2024-06-02【自然语言处理】中文垃圾邮件的分类代码
    代码如下:"""author:wangyilin"""importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefget_data():'''获取数据:return:文本数据,对应的labels'''withopen("
  • 2024-06-02OpenPCDet模型导出ONNX
    前面介绍了采用OpenPCDet架构和自定义数据集训练了pointRCNN模型,也已经跑通了测试流程,但在实际应用过程中通常需要把模型导出成ONNX格式,然后借助其他框架用C++进行推理。这里记录一下pointRCNN导出流程以及常见的一些错误。其大体分为以下几步:弄清楚数据流确定网络架构改写网
  • 2024-06-02setContentView与Activity初始布局
    setContentView与Activity初始布局我们常常在Activity中调用setContentView方法来设置自己的布局,然而其实仔细点会发现我们设置的布局并不是Activity显示的全部,有的地方可能设置一个空的布局,甚至不调用setContentView方法,但界面上是有内容的,可能上面有个标题,而且使用工具查看界面
  • 2024-05-30机器学习_特征工程
    特征工程是机器学习中一个非常重要的步骤,它直接影响模型的性能和准确性。特征工程的目标是从原始数据中提取、转换和选择适当的特征,使得机器学习算法可以更好地学习和做出预测。以下是特征工程的原理、方法和用法的详细讲解。特征工程的原理特征工程的原理在于将原始数据
  • 2024-05-28聊聊如何感知项目引入哪些功能特性
    前言使用过springcloud全家桶朋友,应该知道springcloud涉及的组件很多,为了让开发者快速了解项目引入了springcloud哪些组件,springcloud引入了HasFeatures,配合Actuator,可以让开发者感知到项目引入的组件功能类型、名称、版本以及对应的开发商。今天我们就利用这个特性,自己实现一把