6.1importpandasaspdimportcvxpyascpimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']plt.rcParams['mathtext.fontset']='stix'pl

本学习笔记来源于B站：深度学习—迁移学习项目实战自定义数据集宝可梦精灵。在本预训练-微调代码中，重点要学习的内容包括：加载官方提供的经典网络架构resnet18和已经训练好的模型，对最后一层全连接层进行修改，改为适合自己任务的网络架构。在此基础上，训练最后一层全连接层，并保存最

在深度学习中，理解损失函数是训练模型的关键一步。在分类任务中，交叉熵损失函数是最常用的损失函数之一。本文将详细解释PyTorch中的logits、交叉熵损失函数的工作原理，并展示如何调整张量的形状以确保计算正确的损失。什么是logits？logits是模型输出的未归一化预测值，通常

一.原理说明变分自编码器是自编码器的改进版本，自编码器是一种无监督学习，但它无法产生新的内容，变分自编码器对其潜在空间进行拓展，使其满足正态分布，情况就大不一样了。自编码器是通过对输入X进行编码后得到一个低维的向量z，然后根据这个向量还原出输入X。通过对比X与X̃的误差，

井盖状态检测数据集yolo格式五种类别：broke(井盖破损)，good(完好)，circle(边圈破损)，lose(井盖丢失)，uncovered(井盖位移/未覆盖全)训练数据已划分，配置文件稍做路径改动即可训练。训练集：1217验证集：108 使用YOLOv5来训练一个包含1217张训练图像和108张验证图像的井盖状态检

原创小斐Lab网络小斐在原生的Prometheus体系中，告警引擎评估模块是集成在Prometheus时序数据库中的，把告警规则定义好，放在Prometheus告警配置模块路径下即可实现对实例告警评估和触发。然后使用Alertmanager做告警路由和告警消息转发。如下消息通知简单原理示意图：而

"""模型选择，欠拟合、过拟合"""importmathimportnumpyasnpimporttorchfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnmax_degree=20

机器学习实战——基于随机森林与决策树模型的贷款违约预测全过程（附完整代码和可视化分析）关于作者作者：小白熊作者简介：精通python、matlab、c#语言，擅长机器学习，深度学习，机器视觉，目标检测，图像分类，姿态识别，语义分割，路径规划，智能优化算法，数据分析，各类创新融合等等。联系邮

虽然  images,labels=next(iter(test_data)) 可以每次1batch获取，但是超级慢，不推荐。importtorchimportplatformifplatform.system()=='Windows':importmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')importmatplotlib.pyplotaspltelifplatform.sys

PreparetrainingandtestdataX=np.array([item["Image"]foritemindata])/255.0#Normalizeto[0,1]y=np.array([item["Label"]foritemindata])Splitintotrainingandvalidationsetssplit_idx=int(0.8*len(X))X_train,

3.4定制Exporter3.4.1定制Exporter说明开发应用服务的时候，就需要根据metric的数据格式，定制标准的/metric接口。#各种语言帮助手册：https://github.com/prometheus/client_golanghttps://github.com/prometheus/client_pythonhttps://github.com/prometheus/client_ja

data_augment.pyyolov6\data\data_augment.py目录data_augment.py1.所需的库和模块2.defaugment_hsv(im,hgain=0.5,sgain=0.5,vgain=0.5): 3.defletterbox(im,new_shape=(640,640),color=(114,114,114),auto=True,scaleup=True,stride=32): 4.defmixup(

 超大规模滑坡分割数据集，共34604张图像，全部处理为512×512尺度，涵盖航空，无人机，卫星多种传感器类型，涵盖0.1m-10m不同分辨率影像，数据量3.6GB，标注质量高，全部为原始数据，无增强滑坡分割数据集规模：共34,604张图像，数据量约3.6GB图像尺寸：统一处理为512×512像素传感器类型：涵盖航空、

目录什么是ThanosThanos的主要功能Thanos的架构组件Thanos部署架构SidecarReceive架构选择开始部署部署架构创建namespacenode-exporter部署kube-state-metrics部署Prometheus+Thanos-Sidecar部署固定节点创建label生成secretMinIO配置etcd证书启动Prometheus+Th

点击查看代码importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.DiGraph()G.add_nodes_from([1,2,3,4,5,6])edges_with_weights=[(1,3,3),(2,1,7),(2,3,1),(3,4,8),(4,1,12),(5,4,9),(5,6,3),(6,2,1)]G.add_weighted_edges_from(edges_with_weights)pos=

代码点击查看代码importnumpyasnpimportnetworkxasnximportpylabaspltL=[(1,2,20),(1,5,15),(2,5,25),(2,3,20),(2,4,60),(3,5,18),(3,4,30),(5,4,35),(4,6,15),(4,6,10)]G=nx.Graph()G.add_weighted_edges_from(L)T

1.代码实现点击查看代码importnumpyasnpimportnetworkxasnximportpylabaspltL=[(1,2,20),(1,5,15),(2,5,25),(2,3,20),(2,4,60),(3,5,18),(3,4,30),(5,4,35),(4,6,15),(4,6,10)]G=nx.Graph()G.add_weighted_edges_from(L)

训练RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型涉及多个步骤，包括准备数据、构建知识库、配置检索器和生成模型，以及进行训练。以下是一个详细的步骤指南，帮助你训练RAG模型。1.安装必要的库确保你已经安装了必要的库，包括HuggingFace的transformers和datasets，以及Ela

importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.Graph()G.add_nodes_from([1,2,3,4,5,6])edges=[(1,2),(1,3),(1,4),(2,3),(2,6),(3,4),(4,5),(5,6)]G.add_edges_from(edges)pos=nx.spring_layout(G)nx.draw(G,pos,with_label

注意numpy版本不要使用2.x，否则提醒 AttributeError:`np.string_`wasremovedintheNumPy2.0release.Use`np.bytes_`instead.安装1.x版本，查看版本condasearchnumpy安装1.24.3condainstallnumpy=1.24.3 写入tensorboard，可视化图像、模型网络#图像可视化

LPhang为什么是神？思路显然可以想到一个错误的贪心：直接拓扑排序，每一次选择当前可以拓展的点中最小的元素进行编号。由于可能存在一个值较小的元素被藏在一个较大的元素后面，这种贪心就会出问题。出问题的本质原因就是我们希望字典序最小，就得使得越小的位置分配到更小的值。不妨

习题6.3代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportcvxpyascpimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']plt.rcParams['mathtext.fontset'

习题6.1代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportcvxpyascpimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']plt.rcParams['mathtext.fontset'

        correct=pred.eq(labels).sum()怕是深度学习demo中最常见的代码了，eq()和sum()都是python中很常用的函数，但是这里的都是prtorch里面的函数，与python中的还是有一些区别的。python中的用法     python中的eq()的典型用法：fromoperatorimporteqa

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104019160PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorchCookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。1.基本配置导入包和版本查询importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionprint(to