模型——视图——控制器——复合模式复合模式简介模型-视图-控制器模式模型视图-外观控制器-胶水MVC设计模式的UML类图MVC模式应用优点 复合模式简介复合模式将两个或多个模式组合成解决常见或普遍性问题的解决方案，复合模式不是同时使用的一组模式，而是一个问题的通用解决方案。模型-视图-控制器模式MVC模式将应用程序分为3个基本部分：模式、视图和控制器。这3个部分是相互关联的，并且有助于将信息的处
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2024-09-17 20:06:11
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MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) – maml_rl/policies/normal_mlp.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (3) -- maml_rl/policies/normal_mlp.py基本介绍源码链接文件路径`import` 包`NormalMLPPolicy()` 类 基本介绍在网上看到的元学习 MAML 的代码大多是跟图像相关的，强化学习
TVMTVM是陈天奇领导的一个DL加速框架项目。它处于DL框架（如tensorflow、pytorch）和硬件后端（如CUDA、OpenCL）之间，兼顾了前者的易用性和后者的执行效率。官网：https://tvm.apache.org/代码：https://github.com/apache/tvm论文：《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Le
mmcv与pytorch的对应版本问题是许多深度学习项目中不可避免的困扰，尤其是在需要利用mmcv来增强和优化pytorch模型时。本文将详细记录如何解决“mmcv和pytorch对应版本”的问题，覆盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和错误集锦六个方面。
## 环境配置
在开始前，需要准备有效的环境。以下是环境配置的步骤：
1. **安装必要依赖**：
- `Pytho
mxnet的模块gluon组合layer层的容器
mxnet将所有的layer都看作Block，自定义的神经网络结构也是继承自gluon.Block。和pytorch中有ModuleList和module两种堆叠layer的容器。在mxnet中，只有一种Sequential。
NDArray转换成numpy
使用asnumpy，这和pytorch中的一致。不过对于单个元素的NDAr
记安装原生M1的深度学习框架 换了M1的电脑，想试一下M1的GPU跑深度学习。目前只有tensorflow原生适配了Apple silicon，无奈又从pytorch转回tensorflow。本来最早受不了tensorflow1.0到2.0的颠覆改变转头到pytorch的怀抱，气死我了。但谁叫我现在对英伟达无好感了，准备完全脱离Nvidia显卡。参考Apple的官方教程https://devel
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2024-01-05 22:32:43
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1，配置基础Python环境为：Python3.6个人建议最好在Conda下新建一个虚拟环境进行安装。2，在虚拟环境下使用以下命令新建一个RKNN环境，如下：conda create --name=rknn python=3.6.83，执行以下命令进入虚拟环境：conda activate rknn进入虚拟环境后，再执行以下命令安装深度学习框架，如Tensorflow，Pytorch，Keras等
MTCNN网络架构分析P-net 从总体看，网络是全卷积结构，优点是可以输入任意大小的的图片（针对侦测的时候）。训练的时候输入尺寸是12*12，然后经过3*3的卷积核和池化到1*1*32的过程中都是通道增加的，也就是特征融合的过程。最后分3个类别做输出一个是置信度、一个是边框的偏移量，另一个是十个关键点的位置。R-net
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2024-06-21 14:51:43
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Pytorch 和MxNet（gluon) 的DataLoader以及DataSet设计得比较巧妙，简单记录一下，怕自己忘了。以MxNet为例介绍，因为我现在屏幕上的代码是MxNet的代码；但是Pytorch里好像是一样的，因为我发现gluon很多东西都和pytorch一样。主要是理解一下设计思路，以及一些以前我不常用的python小技巧。 DataLoader和DataSet都是可迭代
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2024-04-19 14:43:53
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Linux----Centos71、cp 命令2、mv 命令3、文件的权限4、命令chgrp (了解)5、命令 chown6、命令chmod7、创建文件命令 touch8、编辑文件命令 vi 和 vim9、查看文件命令 cat, tail, head10、查看文件命令 less11、过滤文件内容命令 grep12、命令 echo13、软链接命令 ln14、查找文件 find15、解压缩文件命令
1. 下载StarCraft II游戏到服务器里面如下图所示：2.创建环境+安装pytorch采用anaconda来创建虚拟环境：conda create -n 虚拟环境名称 python=3.8实例为：conda create -n pymarl python=3.8采用3.8的python的兼容性更强然后切换到创建好的环境：conda activate pymarl在这个环境当中装pytorc
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2024-06-14 22:04:33
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2019/01/15这篇blog不是安装教程！这篇blog不是安装教程！这篇blog不是安装教程！电脑上有装python3.5，并且玩了一段时间，想着可以进军数据处理与绘图的领域了。查了查发现matplotlib工具，然后就开始在网上各种找安装方法。然后以下是我自己安装时的一些步骤，仅为自己记录过程，如果有帮到你，那再好不过。64位win10系统，Python版本3.5.4，官网下载包含pip工具
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2023-10-28 12:58:50
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深度学习pytorch PyTorch绝对是当下的潮流 ，尤其是在最近的1.3和1.4版本中，带来了许多性能改进以及对移动平台的开发者更友好的支持。 但是为什么要选择使用PyTorch，而不是其他框架，如MXNet ， Chainer或TensorFlow ？ 让我们看一下构成PyTorch充分理由的五个原因。 在我们开始之前，请TensorFlow用户在我开始之前就已经输入了愤怒的推文和电子邮
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2024-01-01 20:51:50
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## Python和pip版本对应指南
在Python开发过程中，确保pip版本与Python版本相匹配是至关重要的。pip是Python的包管理器，而不同版本的pip可能与特定版本的Python不兼容。因此，我们需要了解如何查看和安装正确版本的pip。本文将介绍如何确保pip与Python版本相对应，并提供详细步骤和代码示例。
### 流程步骤
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤
# PyTorch, MMDetection 和 MMCV 版本指南
在深度学习和计算机视觉领域，PyTorch、MMDetection 和 MMCV 是三个非常重要的工具。它们分别在深度学习框架、目标检测和计算机视觉中扮演着重要角色。本文将介绍这三个工具的版本选择、简单使用示例，并讨论它们之间的关系。
## PyTorch
PyTorch 是一个开源深度学习框架，广泛应用于研究和生产环境。
# 如何实现Python与NumPy对应版本
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python与NumPy对应版本的设置。这对于刚入行的小白来说可能有些困惑，但只要按照以下步骤操作，你将很快掌握这个技巧。
## 流程
下面是整个实现过程的步骤概览表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 确认Python版本 |
| 2 | 安装指定版本的NumPy |
原创
2024-05-20 06:22:59
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# Django与Python对应版本的科普
Django是一款流行的Web框架，用于快速开发安全、高效的网站应用程序。由于其设计目标和特性，Django与Python版本之间有一定的对应关系，了解这些对应关系有助于开发者选择合适的版本，以便利用框架的全部功能。
## Django与Python版本的关系
Django框架对所依赖的Python版本是有要求的。每个Django版本都可能支持不
# Keras与Python对应版本指南
随着深度学习的迅速发展，Keras作为一种高层神经网络API，因其用户友好和灵活性而广受欢迎。为了确保从Keras获取最佳性能和稳定性，了解Keras与Python之间的对应版本非常重要。本文将详细介绍Keras与Python的兼容性，并通过具体的代码示例帮助理解。
## Keras简介
Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级API，它能运
# OpenCV与Python对应版本的安装指南
在学习计算机视觉和图像处理时，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个重要的工具。而在使用OpenCV的过程中，我们常常需要确保所使用的OpenCV版本与Python版本相匹配，才能顺利开展项目。本文将指导你完成安装OpenCV的整个过程，包括如何查看和安装不同版本的Python及OpenCV。
## 整体流程
以下是安装OpenCV与Pyth
# Matplotlib与Python版本对应的使用指南
Matplotlib是Python中最强大、最灵活的绘图库之一。它允许用户创建多种类型的图形，包括线图、散点图和柱状图等，广泛应用于数据分析和可视化。在使用Matplotlib时，了解其与Python版本之间的对应关系至关重要，这将帮助你在开发过程中避免兼容性问题。
## Matplotlib版本与Python版本的对应关系
不同版本
