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  • 2024-07-02【打卡】003 p3 Pytorch实现天气识别
    打卡~555我的环境:●语言环境:Python ●编译器:jupyternotebook●深度学习环境:Pytorch>-**
  • 2024-07-01【打卡】002 p2 CIFAR10彩色图片识别
    打卡~555我的环境:●语言环境:Python●编译器:jupyternotebook●深度学习环境:Pytorch>-**
  • 2024-06-23softmax-regression
    importtorchfromd2limporttorchasd2lbatch_size=50train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)help(d2l.load_data_fashion_mnist)Helponfunctionload_data_fashion_mnistinmoduled2l.torch:load_data_fashion_mnist(batch
  • 2024-06-161
    一、实验目标实验目标:设计一个简单的CPU(中央处理器)。这个CPU有基本的指令集,我们将利用它的指令集生成一个非常简单的程序来验证它的性能。为简单起见,我们将只考虑CPU、寄存器、内存和指令集之间的关系。也就是说,我们只需要考虑以下项目:读/写寄存器,读/写内存和执行指令。二、
  • 2024-06-13用于NLP的Python:使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类|附代码数据
    全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=8640在本文中,我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们开发一个文本分类模型,该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。在本文结尾,您将能够对数据执行多标签文本分类。数据集
  • 2024-06-11openlayers解决坐标经过本初子午线后横跨整个地图的异常问题
    在使用OpenLayers处理坐标系统和地图投影时,确保地图上的线条平滑过渡过本初子午线是一个常见的问题。本博客提供了一个针对EPSG:3857和EPSG:4326投影的坐标调整方法,以避免线条异常横跨整个地图的情况。针对3857投影当使用EPSG:3857投影时,坐标系统使用的是米为单位,而绘图
  • 2024-06-07工作服反光衣AI视频识别系统 CNN
    工作服反光衣AI视频识别系统根据智能化视频剖析,工作服反光衣AI视频识别系统全自动剖析和识别视频图像信息内容,不用人工控制,可对建筑工地职工不穿工作服开展全天监管,工作服反光衣AI视频识别系统发现违规人员立即预警,合理帮助管理者工作中降低虚报汇报和忽略遗漏的状况,减少人力监
  • 2024-06-06<编译器> 7. 中间代码 | 5. 程序设计
    IR代码中符号代码(label)沿用不变int调用T_Const(inti)Tree模块:1.patchList:真值/假值回填表这里是patchList的生成,至于具体怎么回填后面才会讲structpatchList_{Temp_label*head;patchListtail};//生成stmstm=T_Cjump(T_ge,unEx(
  • 2024-06-04麻醉医生的深度学习之旅 P4:Pytorch实现猴痘病识别
  • 2024-06-04学习笔记14:模型保存
    转自:https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14361926.html保存训练过程中使得测试集上准确率最高的参数importcopybest_model_wts=copy.deepcopy(model.state_dict())best_acc=0train_loss=[]train_acc=[]test_loss=[]test_acc=[]forepochinrange(extend
  • 2024-06-04学习笔记13:微调模型
    转自:https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14360807.htmlresnet预训练模型resnet模型与之前笔记中的vgg模型不同,需要我们直接覆盖掉最后的全连接层先看一下resnet模型的结构:我们需要先将所有的参数都设置成requires_grad=False然后再重新定义fc层,并覆盖掉原来的。重新定义的
  • 2024-06-04笔记7:训练过程封装(代码模板)
    转自:https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14335456.html相关包importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportTensorDatasetfromtorch.utils.
  • 2024-06-04学习笔记8:全连接网络实现MNIST分类(torch内置数据集)
    转自:https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14344935.html相关包导入importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportTensorDatasetfromtorch.ut
  • 2024-06-04学习笔记9:卷积神经网络实现MNIST分类(GPU加速)
    转自:https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14345342.html相关包导入importtorchimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportTensorDatasetfromtorch.ut
  • 2024-06-01动手学深度学习4.6 暂退法-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:丢弃法_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:4.6.暂退法(Dropout)—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码:...>d2l-zh>pytorch>chapter
  • 2024-05-06动手学深度学习——CNN应用demo
    CNN应用demoCNN实现简单的手写数字识别importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtqdmimporttqdmtorch.zeros(8)defrelu(x):returntorch.clamp(x,min=0)deflinear(x,weight,bias):out=torch.matmul
  • 2024-04-29把SPA的加载速度提升一倍,有没有搞头?
    众所周知,纯前端渲染的单页应用(SPA)渲染比较慢,其中一个问题是:先加载公共js,再根据路由动态加载页面需要的js。如下图:commons.e7c0f857.js加载并解析完毕后(2.53s)再发起对order.15cd187e.js的加载(2.24s)。本文以VUE项目为例。为什么会出现串行加载的情况诚然,这是由于路由懒
  • 2024-04-27论文解读(MAML)《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》
    Note:[wechat:Y466551|可加勿骚扰,付费咨询]论文信息论文标题:Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks论文作者:ChelseaFinn、PieterAbbeel、SergeyLevine论文来源:2017 论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click1-摘要我们提出
  • 2024-04-24设计模式-状态模式在Java中的使用示例-信用卡业务系统
    场景在软件系统中,有些对象也像水一样具有多种状态,这些状态在某些情况下能够相互转换,而且对象在不同的状态下也将具有不同的行为。为了更好地对这些具有多种状态的对象进行设计,我们可以使用一种被称之为状态模式的设计模式。状态模式用于解决系统中复杂对象的状态转换以及不同状
  • 2024-04-16day09_我的Java学习笔记 (ATM系统_理解并学会使用break、return、continue、Random、Scanner、标准JavaBean、ArrayList集合等【(笔记后面部分较
    ATM系统1.项目介绍与功能演示1.1系统准备、首页设计Account.java每个用户的账户信息都是一个对象,需要提供账户类。01.在Account类中定义系统相关的属性信息(卡号、姓名、密码、余额、取现额度)02.定义Getter和Setter方法03.定义有参构造器04.定义无参构造
  • 2024-04-03lodash已死?radash最全使用介绍(附源码说明)—— Array方法篇(2)
    前言前篇我们已经介绍了radash的相关信息和部分Array相关方法,详情可前往主页查看;本篇我们继续介绍radash中Array的其他相关方法;Radash的Array相关方法详解first:获取数组第一项,不存在返回默认值使用说明参数:目标数组,或者传递两个参数空数组和默认值;返回值:传
  • 2024-03-27深度学习第二周:CIFAR10彩色图片识别
    一、前期准备1.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvision#设置硬件设备,如果有GPU则使用,没有则使用cpudevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")Output:device(type='cuda&#
  • 2024-03-20Go语言实现时间滑动窗口算法 动态计算增加量、最大值、最小值
    //时间窗口varfiveMinAccMap=NewAccumulatorsMap(5*time.Minute)vartenMinAccMap=NewAccumulatorsMap(10*time.Minute)varfifteenMinAccMap=NewAccumulatorsMap(15*time.Minute)varthirtyMinAccMap=NewAccumulatorsMap(30*time.Minute)varoneHourAccM
  • 2024-03-19Python环境下基于注意力机制的小样本轴承故障诊断
    传统的基于特征提取与分类相结合的轴承智能诊断算法,对信号处理要求很高的专家经验,既费时又缺乏通用性。基于深度学习的智能轴承故障诊断方由于具有强大的特征提取能力,避免了繁琐复杂的特征提取工作,但是大多数研究都是在标准数据集下进行的,这意味着模型能够使用足量的数据进行训
  • 2024-03-19Pytorch环境下基于Transformer模型的滚动轴承故障诊断
    注意力机制是深度学习中的重要技术之一,正日益受到重视关注。注意力机制作为一种信息贡献筛选的方法被提出,它可以帮助神经网络更多地关注与任务相关的特征,从而减少对任务贡献较小信息的影响。因此,利用注意机制可以提高神经网络的学习能力和可解释性。Transformer是一种基于纯注