视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili 本次我们使用的数据集是糖尿病Diabetes dataset，是一个二分类问题。 矩阵是一个空间变换函数 Diabetes dataset的数据集的x的特征数为8，因此我们要做的是8D->1D的非线性转换 下图是我们模型设计思路： 所以我们这里其实
一般情况下我们使用一个batch的数据计算出一个平均的loss，再使用这个loss反向传播求得模型参数的梯度并更新,例如： loss = tf.reduce_mean(y - y_pred) # 文中y和y_pred的shape均为：[b, 1]，其中b是batch_size. 这种情况比较好理解，loss只是一个值，其反向传播时对于每个参数也值计算出
介绍 在之前的实验中我们介绍和使用了 BERT 预训练模型和 GPT-2 预训练模型，分别进行了文本分类和文本生成实验。在本次实验中，我们将介绍 XLNet 预训练模型，并使用其进行命名实体识别实验。 知识点 XLNet XLNet 在 BERT 和 GPT-2 上的改进 XLNet 模型结构 使用 XLNet 进行命名
目录 网络结构网络输出后处理总结 OrienMask是2021年新出的一篇实时的实例分割模型。下图是OrienMask在coco数据集上的测试结果。在单张2080ti上可以达到42.7fps的速度。 这篇文章的主体思路是先使用yolo检测出目标的bbox，然后再检测出bbox中的前景来完成实例分割任务。
林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍 在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。 读取AI识虫数据集标注信息 AI识虫数据集结构如下： 提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Leconte、Linna
2021SC@SDUSC 老规矩，先贴上官方源码： 开源代码托管平台https://code.opensource.huaweicloud.com/HarmonyOS/OpenArkCompiler/file?ref=master&path=doc%252FDevelopment_Preparation.md 今天还是研究分析该编译器代码的bb部分本次研究的是cpp文件的下半部分。具体链接如下所示
好买网 https://www.goodmai.com/always168/ import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torchvision.utils from torchvision import datasets, transforms from torch.autograd import Variable import torch.utils
import numpy as np import torch import torch.nn as nn import copy class TorchModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim): super(TorchModel, self).__init__() self.line_layer = nn.Linear(input_dim, input_dim, bias=False) se
我们将只保留一个站点，使用 scikit-learn 的基本 ML 模型进行一个月的预测，使用深度学习和tensorflow预测一到两天。 性能指标：均方根误差，探索性分析可见，数据集是干净的：没有异常值，没有重复行，也没有缺失值。 1、基线模型 基线模型得到的结果，将会是其他模型结果的比较基
B站up主 刘二大人 《PyTorch深度学习实践》完结合集 P2线性模型–作业 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #设函数为y=2x+1 x_data = [1.0,2.0,3.0] y_data = [3.0,5.0,7.0] mse_list = [] W=np.arange(0.0,4.1
六、模型预测 由于预测的word修正不知道何时结束， 所以我们需要对输入的值进行不断的修正，直到预测到末尾符为止。 即预测时候输入的input2为仅有一个起始符的全都为0的初始向量，然后每次预测都更新下字母位置的值，直到遇到末尾符。 ## 由于预测的word 不知道何时结束， 所以我们
一、Pytorch: 一般定义数据使用torch.Tensor 1.torch有许多创建函数：如empty,ones, zeros, eye, arange, linspace, rand, randn, normal, uniform, randperm等，可以直接创建所需的张量、数字、矩阵等，具体使用方法可以百度 2.Tensor支持各种各样类型的数据：torch.float32, torch.floa
在pytorch训练模型的时候，出现： 代码： pred = model(X) print(pred.argmax(1)) 打印pred为： tensor([ 17.0364, 28.3838, -27.5744, 8.5920]) 因为只有一维，所以需要改为： print(pred.argmax(0)) 这样就没有问题了 当我们一次使用多个输入数据时，可
本文以公平锁的角度切入AQS ReentrantLock SynchronizedReentrantLock锁实现机制对象头监视器模式依赖 AQS灵活性不灵活支持响应中断、超时、尝试获取锁释放锁形式自动释放锁显示调用 unlock()支持锁类型非公平锁公平锁 & 非公平锁条件队列单条件队列多个条件队列是否支持
下面分为生成器和鉴别器的损失函数分别进行说明： 1.生成器（generator）的损失函数：生成器的损失函数由对抗损失和像素损失构成。 def backward_G(self): """Calculate GAN and L1 loss for the generator""" # 1.对抗损失，G(A) should fake the disc
背景 在项目遇到一个谓词推入引起性能问题，使用no_push_pred Hint不能阻止其谓词推入，对此进行一个探究。 由于涉及保密，不能直接上原代码，原场景是谓词推入了一个视图，这个视图是一个在另一个视图的基础上建立， 这是不是导致no_push_pred无效的根本原因呢，先在官方文档查看了是否有
JDK源码之LinkedList 1. 全局变量2. 构造器3. 增删用到的双向链表的方法4. 方法5. 特性6. ArrayList和LinkedList不同 1. 全局变量 // 列表容量 transient int size = 0; // 指向第一个节点的指针 transient Node<E> first; // 指向最后一个节点的指针 transient Node<E
结构 类图 构造方法 //java.util.concurrent.locks.ReentrantLock //默认非公平锁 public ReentrantLock() { sync = new NonfairSync(); } public ReentrantLock(boolean fair) { sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync(); }
python基于yolov3实现的手势控制音乐播放器 效果演示总体框架手势识别模块音乐播放器模块一个小总结吧 效果演示 话不多说，先上最后的成品展示。 python基于yolov3实现的手势控制音乐播放器 总体框架 最先我设想的很简单，整个工程分为两个模块，手势识别模块和音乐播放
ReentrantLock:可重入锁，实现与Lock 显示锁：可通过lock和unlock方法进行显示的加锁释放锁 独占锁：同时只能有一个线程持有锁 可重入锁：同一个锁对象，同一个线程可以重入 在ReentrantLock的构造函数中提供了两种公平性选择，非公平的锁（默认）和一个公平的锁，通过FairSync和Non
除了使用estimator的score函数简单粗略地评估模型的质量之外，在sklearn.metrics模块针对不同的问题类型提供了各种评估指标并且可以创建用户自定义的评估指标 metrics评估指标概述 sklearn.metrics中的评估指标有两类：以_score结尾的为某种得分，越大越好，以_error或_loss结尾的为某种
本文内容，参考自：https://peterroelants.github.io/posts/neural-network-implementation-part01/ import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #定义--------------------------------------------------------begin #训练数据 x x = np.linspace(0,2,20) #
来源：简书（FesonX） 简介 首先必须明确，分类和聚类是两个不同的东西。 分类的目的是确认数据属于哪个类别。分类必须有明确的边界，或者说分类是有标准答案的。通过对已知分类数据进行训练和学习，找出已知分类特征，再对未知分类的数据进行分类。因此分类通常是有监督学习。聚类的目的是找
一、背景 在进行深度学习的时候，需要进行模型的预处理和数据转换，这里记录一下内容和方法，方便以后的使用和查找。根据模型的过程，将会按照数据集的处理、标签转化、文本向量化、模型构建、添加评估内容等几个基础的方面进行介绍。 二、内容介绍 2.1 数据的读取 数据的读取一般是直接
题目出自阿里天池赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction 1.简介： 比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，二手汽车的交易价格。来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车，数量超过 370,000，包含 20 列变量信息，为了保证 比赛的公平性，将会从
