vue使用打印功能以及注意事项 /** * 打印类属性、方法定义 */ const Print = function (dom, options, styleCss) { if (!(this instanceof Print)) return new Print(dom, options, styleCss) this.options = this.extend({ 'noPrint': '.el-icon-tickets' }, o
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title>
在前端页面中我们经常会用到的表单输入，在打开表单页面时，我们希望可以输入光标可以自动定位到第一个输入框，用户就可以直接输入内容了，获取dom对象焦点，一般有两种方式 原生js获取焦点 document.getElementById("eleID").focus();//获取焦点 document.getElementById("eleID").selec
当使用avfilter_graph_parse_ptr接口，传入filters的参数为fps=fps=15;scale=w=960:h=540 ffmpeg就会输出错误：Invalid filterchain containing an unlabelled output pad: "fps=fps=15;scale=w=960:h=540" 说明多filter不能成功连接。 需要对各个filter的输入和输出指定. 因为默认
用了差不多一天多的时间，把自动微分基本整明白了，并且实现（抄）了一遍。 李理大神的这篇博客讲的非常清楚明白，即使我这样的小白也能看明白：http://fancyerii.github.io/books/autodiff/ ，理论讲解都在这篇里了，这里不再赘述。 代码的话是参考这篇：https://zhuanlan.zhihu.com/p/161635270 ，
本文主要解决pytorch在进行模型训练时出现GPU的0卡占用显存比其他卡要多的问题。 出现0卡显存更高的原因：网络在反向传播的时候，计算loss的梯度默认都在0卡上计算。因此会比其他显卡多用一些显存，具体多用多少，主要还要看网络的结构。 因此，为了防止训练由于 out of memory 而中断。
1.从最简单的神经网路开始 在学习机器学习的过程中，大家对神经网络应该都有一个基本概念：神经网络就像一个函数拟合器，它可以拟合任意函数。 def NeuralNetwork(inputs, weight): # 定义神经网络 prediction = inputs * weight # 将数据与权重相乘 return prediction in
用如下代码可以自动在Blender中生成AnimationNodes动画。效果如附图。 bpy.ops.mesh.primitive_monkey_add(location=(0,4,10)) msource = bpy.context.object if len(mssource.particle_systems) == 0: bpy.context.view_layer.objects.a
1. 概述 京粉（https://union.jd.com/）是京东联盟下的网站，通过分享其中的商品链接可以赚取佣金，类似淘客联盟。 采集京粉的商品，既可以练习 puppeteer的使用，平时想在京东购物时，也能用得上（采集看看有类似商品的价格和评价）。 2. 主要流程 采集的流程很简单： 2.1 登录 登录本来是很简单的
训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入，归一化需要两个步骤：（1）零均值u；（2）归一化方差σ2。 第一步是零均值化，，它是一个向量，x等于每个训练数据 x减去u，意思是移动训练集，直到它完成零均值化。 第二步是归一化方差，注意特征x1的方差比特征x2的方差要大得多，我们要做的是给σ赋值，，σ2
开始机器学习 机器学习的hello word–手写数字识别语言–python环境/平台–colab colab介绍 谷歌免费的GPU资源，但是要科学上网，你有谷歌账号就行，具体使用方法自行百度。 cd需要加%才能使用 其他的加！使用 例如： %cd drive/MyDrive/Colab\ Notebooks !pwd 开始吧 1.导入一些库 i
导航 目标Edge能够完全跟着Node走，并且socket有多种样式或者说种类 实现使Edge跟着socket走，也就是跟着Node走多样式socket 考试周，暂时不更 目标 Edge能够完全跟着Node走，并且socket有多种样式或者说种类 其中不同颜色的socket就是不同样式的socket,用 Node(scene, title=
安装 npm install web3 web3.js查询以太币及代币余额以及进行以太币和代币转账 在私链和主链上查询以太币及代币余额 查询类方法在私链和主链上的方法都是一样的 主链地址。可以去infura申请 contractAbi。合约的abi。可以去https://etherscan.io获取，如果代币合约提供了cod
app.vue watch: { $route: { handler: function (val, oldVal) { this.$nextTick(function () { //页面加载完成后执行 var inputs = document.getElementsByTagName("input");
tensorflow模型的格式通常支持多种，主要有CheckPoint(.ckpt)、GraphDef(.pb)、SavedModel。 1. CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示： 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save() 生
推荐系统之局部敏感哈希（LSH） 前言 局部敏感哈希的基本思想：是希望让相邻的点落入同一个“桶”，这样在进行最近邻搜索时，我们仅需要在一个桶内，或相邻几个桶内的元素中进行搜索即可。如果保持每个桶中的元素个数在一个常数附近，我们就可以把最近邻搜索的时间复杂度降低到常数级别。
python实现神经网络 import numpy import scipy.special class neuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,ouputnodes,learningrate): # set number of nodes in each input,hidden,outpit layer self.inodes = inputno
MNN的安装以及新增onnx算子 ubuntu 上安装mnn 参考链接：https://www.yuque.com/mnn/cn/build_linux git clone https://gitee.com/mirrors/mnn.git cd MNN/ cd schema/ ./generate.sh && cd ../ mkdir build && cd build sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compi
关于使用 hook 获取神经网络内部features时遇到的问题和解决方案的记录 一、错误代码： feat = [] def hook(module, inputs, outputs): feat.append(inputs.clone().to(device)) 二、报错： AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'clone' 原因分析：inputs是一个
pytorch学习笔记（二） 数据预处理 创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件 import os os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) #此处的..需要修改为你要存放的地址，例：C:\Users\qi\Desktop\文件\study data_file = os.path.join('..','data','hous
数据预处理 在Python中常用的数据分析工具中，通常使用 pandas 软件包。像庞大的 Python 生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas 可以与张量兼容。因此，我们将简要介绍使用 pandas 预处理原始数据并将原始数据转换为张量格式的步骤 读取数据集 1.python路径拼接os.path.join()函数的
Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域（e-commerce industry）的CTR预估，重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。 本系列文章会解读论文以及源码，顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。本文是系列
该算法（1）生成质量上最先进的合成图像，看起来几乎是真实的；（2）以可解释的方式揭示每个神经元学习的特征；（3）对新的数据集有很好的概括性，对不同的网络结构也有一定的概括性，而不需要重新学习先验；（4）可以被视为一种高质量的生成方法（在这种情况下，通过生成新颖、创造性、有趣、可识别的图像）。
torch.nn.unfold 提取滑动窗口patches 1 inputs = torch.randn(1, 2, 4, 4) 2 print(inputs.size()) 3 print(inputs) 4 unfold = torch.nn.Unfold(kernel_size=(2, 2), stride=2) 5 patches = unfold(inputs) 6 print(patches.size()) 7 print(patches) View Code
CNN实现MNIST数据集分类时，发现CPU训练特别慢，20个epoch需要半个多小时，故修改为GPU训练，训练时长明显缩短。 修改如下： 需要把网络结构移到GPU上： model = Net() if torch.cuda.is_available(): print("The model is using GPU") model = model.cuda() 训练数据集和测
