• 2025-01-07SwanLab最全使用教程:看这篇就够了
    SwanLab最全使用教程:看这篇就够了文章目录前言一、什么是SwanLab?二、如何安装SwanLab?三、登录SwanLab账号(详细)1.在电脑或手机浏览器访问SwanLab官网[https://swanlab.cn](https://swanlab.cn)2.点击右上角的黑色按钮「注册/登录」3.填写手机号后,点击「发送短信验证
  • 2025-01-07SwanLab最全使用教程:看这篇就够了
    前言机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中,我们将重点介绍SwanLab开源工具,它可以服务于各种深度学习训练任务(计算机视觉、自然语言处理、音频处理等等),也适配了PyTorch、Transformers、Keras这样的框架。一、什么是SwanLab?Sw
  • 2025-01-03如何构建一个用于草莓成熟度检测的YOLOv5模型,并使用Yolov5训练使用草莓成熟度检测数据集模型 并实现可视化及评估推理 3类 yolo标注
    **声明:博客内所有文章代码仅供参考!**如何训练这个——草莓成熟度检测数据集,共800余张大棚内实景拍摄,区分为成熟,未成熟,草莓花梗三类,提供yolo标注,1.4GB草莓成熟度检测数据集,共800余张大棚内实景拍摄,区分为成熟,未成熟,草莓花梗三类,提供yolo标注,1.4GB构建一个用于草莓成熟
  • 2024-12-27创建用于预测序列的人工智能模型,调整模型的超参数。
    上一篇:《创建用于预测序列的人工智能模型(四),评估模型的能力》序言:人工智能模型的研发过程实际上是一个多阶段的迭代过程,包括数据准备、模型架构设计、训练和验证,而超参数的调整和优化则始终贯穿其中,是提升模型性能的重要环节。调整学习率在前面的例子中,你可能还记得,我们使用
  • 2024-12-27创建用于预测序列的人工智能模型,调整模型的超参数。
    上一篇:《创建用于预测序列的人工智能模型(四),评估模型的能力》序言:人工智能模型的研发过程实际上是一个多阶段的迭代过程,包括数据准备、模型架构设计、训练和验证,而超参数的调整和优化则始终贯穿其中,是提升模型性能的重要环节。调整学习率在前面的例子中,你可能还记得,我们使用了
  • 2024-12-19深度学习笔记06-VGG16-Pytorch实现人脸识别
    本文通过调用预训练模型VGG16并进行模型微调,从而实现人脸识别。文章目录前言一、加载数据1.导入库2.导入数据3.定义transforms4.查看类别5.划分数据集6.加载数据二、调用VGG161.加载预训练模型2.模型微调三、训练模型1.训练函数2.测试函数3.动态学习率设
  • 2024-12-18SUMO仿真流程
    你描述的流程已经很接近了SUMO和深度强化学习(DQN)结合的一个典型工作流程。我可以详细解释一下SUMO在仿真优化DQN模型时的具体步骤,以及一个Epoch是如何设置的。SUMO仿真与DQN模型结合流程初始化:你首先需要定义一个交通环境,通常使用SUMO来仿真。这个环境包括交通信
  • 2024-11-24【人工智能】优化理论
    优化理论是人工智能(AI)和机器学习的数学核心之一,用于解决模型训练和预测中的参数调整问题。以下内容系统介绍优化理论的概念、类型、经典方法、数学推导和实际应用。1.什么是优化?优化是指通过某种方法,使目标函数达到最大化或最小化。目标函数:衡量模型性能的函数,如损失函数
  • 2024-11-24pytorch运行错误:RuntimeError: a leaf Variable that requires grad is being used in an in-place operation
    tensor张量参与的运算,都会生成计算图,哪怕其中只有一个tensor,剩下的也都会被强制类型转换因此每一步要分清实在构建计算图还是在更新值。每一个tensor分为grad梯度和data。grad也是一个tensor。如果要更新,务必确保参与运算的每一个元素都是值(非tensor)出现报错的原因就是更新
  • 2024-12-1353.Redis的使用
      (五十三)Redis的使用 1:Redis入门 概念 1:Redis运行过程,也就是读写过程都是基于内存实现的key/value存储。对比与memcached而言,会基于异步方式(快照)同步到文件系统,实现数据的持久性存储。单一进程响应用户的所有的请求,具有主从架构。2:单台服务器可以响应的1
  • 2024-12-12转载:【AI系统】Auto-Tuning 原理
    在硬件平台驱动算子运行需要使用各种优化方式来提高性能,然而传统的手工编写算子库面临各种窘境,衍生出了自动生成高性能算子的的方式,称为自动调优。在本文我们首先分析传统算子库面临的挑战,之后介绍基于TVM的业界领先的三个自动调优系统。高性能算子挑战DNN部署的硬件平台越来
  • 2024-12-10VUE 使用 amfe-flexible + postcss-pxtorem 自适配不同不分辨率
    1、安装npminstallamfe-flexible--savenpminstallpostcss-pxtorem@5.0--save我的环境是vue2.0postcss-pxtorem要指定5.0版本要不然会报错!!!2、配置postcss-pxtorem配置postcss-pxtorem,可在vue.config.js、.postcssrc.js、postcss.config.js其中之一配置,权重从左到右
  • 2024-12-07解析JDBC使用查询MySQL【非流式、流式、游标】
    解析JDBC使用游标查询MySQL使用jdbc查询MySQL数据库,如果使用游标或者流式查询的话,则可以有效解决OOM的问题,否则MySQL驱动就会把数据集全部查询出来加载到内存里面,这样在大数据的情况下会OOM的不同的查询方式ResultsetRows的实现是不一样的!!!流式查询【每次只取一条】流式查
  • 2024-12-0612.8实验三:JFinal极速开发框架实验(2024.11.29日完成)
    实验三:JFinal极速开发框架实验(2024.11.29日完成)一、实验要求  任务一:了解Maven及其使用方法,总结其功能作用(占20%)     任务二:学习JFinal框架,基于Maven建立JFinal工程,并对JFinal框架功能进行总结介绍(占30%)     任务三:基于JFinal完成一个简单的学生信息管理系统(
  • 2024-11-30[luoguP3810] 三维偏序
    题意有$n$个元素,第$i$个元素有$a_i,b_i,c_i$三个属性,设$f(i)$表示满足$a_j\leqa_i$且$b_j\leqb_i$且$c_j\leqc_i$且$j\nei$的\(j\)的数量。对于$d\in[0,n)$,求$f(i)=d$的数量。sol先来考虑类似的二维偏序,即删去\(c_i\)
  • 2024-11-2923种Bootstrap导航菜单布局设计jQuery插件
    bootsnav是一款基于Bootstrap的导航菜单布局设计jquery插件。该插件集成了23种Bootstrap导航菜单效果,有下拉菜单,大型菜单,侧边栏菜单,购物车菜单等,可以满足大部分网页导航菜单设计的需求。在线演示 下载 使用方法bootsnav导航菜单的目录结构如下:bootsnav/├──cs
  • 2024-11-26Steering Control Based on Frenet-Serret Error Model
    Thekinematicmodelofthevehicleistypicallydescribedbythebicyclemodelasfollows:{
  • 2024-09-28深度学习训练camp-第P4周:猴痘病识别
  • 2024-09-23EfficientFormer实战:使用EfficientFormerV2实现图像分类任务(二)
    文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度,DP多卡,EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了