我的WEB前端生活一.HTML5 ,CSS3篇1.常见的布局问题: flex布局,双飞翼布局,盒模型、两/三栏布局、水平/垂直居中等(1)双飞翼布局: 是源于淘宝的UED，可以说是灵感来自于页面渲染(2) 和圣杯布局一样，**都是两边固定宽高，中间自适应，**唯一不同的是在中间内容区域包裹一层div，然后让内容区域margin-left和margin-right的值等于两边固定侧边栏的值即可，无需
一、三大模型1、预测模型神经网络预测灰色预测时间序列预测马尔科夫链预测微分方程预测Logistic 模型拟合插值预测（线性回归）(不推荐)应用领域：人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域，以及环境、社会和军事等领域中都有广泛的应用。2、优化模型规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）图
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2024-05-16 06:28:10
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简介可计算的一般均衡（Computable General Equilibrium，CGE）模型作为政策分析的有力工具，经过30多年的发展，已在世界上得到了广泛的应用，并逐渐发展成为应用经济学的一个分支。CGE模型经常被用来分析税收、公共消费变动，关税和其他外贸政策，目前已被广泛应用于财税、国际贸易、环境与自然资源、行业与区域经济、农业、能源与气候变化、金融等领域。CGE模型最重要的成功在于它在经
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2024-04-30 17:09:52
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一、加载已有模型直接使用temp=torch.load("E:\\study-proj\\图像分类：从零到亿\\5.使用更多模型\\model_resnet101.pth") #加载模型，如果只有数值就只会加载模型数据，如果有字典，则会加载模型数据和字典数据
model.load_state_dict(temp) #返回是否成功由于模型保存的时候有保存数据和保存数据和字典的方式，所以加载的时候就
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2023-07-17 09:38:52
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但目前的工作还是会存在问题，对于那些没有交互的新物品该如何进行冷启动呢？
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2021-07-24 11:37:14
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在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.save 函数将模型或张量保存到文件中，使用 torch.load 函数从文件中加载模型或张量。具体用法如下：保存模型import torch
# 定义模型
model = ...
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')在上面的代码中，我们使用 model
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2024-04-23 10:48:47
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作者 | 李国趸 大家好，今天分享一篇阿里淘宝主搜将大语言模型LLM和搜索query理解结合应用的工作。论文：Large Language Model based Long-tail Query Rewriting in Taobao Search公司：淘宝主搜链接：https://arxiv.org/pdf/2311.03758.pdf会议：WWW under re
目录一、torch中模型保存和加载的方式二、torch中模型保存和加载出现的问题1、单卡模型下保存模型结构和参数后加载出现的问题2、多卡机器单卡训练模型保存后在单卡机器上加载会报错3、多卡训练模型保存模型结构和参数后加载出现的问题a、模型结构和参数一起保然后在加载b、单独保存模型参数三、正确的保存模型和加载的方法最近使用pytorch训练模型，保存模型后再次加载使用出现了一些问题。记录一下解决方案
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2024-03-25 15:37:15
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前言：前面有专门的讲解关于如何深入查询模型的参数信息本次来解析一下我们通常保存的模型文件 .pth 文件到底内部是什么？一、.pth 文件详解在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数torch.save(model, "my
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2024-08-14 13:40:13
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目录1、准备工作（1）下载准备（2）TorchScript（.pt文件）准备2、配置步骤（1）CMake配置（2）手动在VS配置3、踩坑汇总 1、准备工作（1）下载准备下载安装VS2017安装配置OpenCV 可参考博客：VS2017配置opencv教程（超详细！！！），讲的非常详细。安装配置CMake（对于CMake配置法） 可参考博客：Windows下CMake安装教程
下载Libtorch
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2024-05-13 09:56:46
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导入包的方式 import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer 超参数包括：batch size初始学习率（初始）训练次数（max_epochs）GPU配置GP
这段时间刷了刷letcode，编程的乐趣可能就是`它就在那儿，而你要征服它`（哈哈哈），刷过一道题时，会有种莫名其妙的快感！本篇文章记录了我刷的一道算法题并经历不断优化和改进且最终"攀顶"的历程。题目优先：letcode-44_通配符匹配题解：我的题解'?' 可以匹配任何单个字符。
'*' 可以匹配任意字符串（包括空字符串）。示例：(抄自 letcode)输入:
s = "aa"
p = "a"
# 理解 PyTorch 模型架构及其输出
在深度学习领域，了解模型架构对于构建和优化模型至关重要。PyTorch 是一个灵活且强大的深度学习框架，它允许用户轻松地定义和输出模型结构。本文将探讨如何在 PyTorch 中构建一个简单的神经网络模型，并输出其架构，同时展示序列图与甘特图，帮助读者更好地理解模型的构建过程。
## 创建模型
首先，我们需要定义一个神经网络模型。这里我们以一个简单的
OpenCV 调用自己用TensorFlow训练的模型识别mnist数据集图片这是本人第一次写博客，之前都是学习别人写的博客，在这里感谢做出贡献的你们。关于这个编辑器的使用还比较陌生，介于本人也是OpenCV和TensorFlow的初学者，文章中有错误的地方，欢迎批评与指正。开发环境OpenCV 3.4.7TensorFlow 1.14.0VS2015数据准备mnist数据集mnist数据集中的图
# Java 调用 Torch 模型指南
在机器学习和深度学习的领域中，PyTorch 是一个非常流行的框架。但许多情况下，开发者需要将训练好的模型应用到 Java 项目中。这篇文章将引导初学者如何实现 Java 调用 Torch 模型，并展示所需的步骤和代码示例。我们将使用 PyTorch 提供的模型，并通过 Java 语言实现对其的调用。
## 流程概述
要实现 Java 调用 Torc
# 如何部署Java中的Torch模型
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Java中部署Torch模型。以下是一份简单的流程表格，来帮助你了解整个过程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备Torch模型文件 |
| 2 | 导入相关的依赖库 |
| 3 | 加载模型 |
| 4 | 预处理输入数据 |
| 5 | 使用模型进行预测 |
| 6 | 处
原创
2023-12-22 09:42:02
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tensorflow基础入门思考一个问题:如何刚好学习TensorFlow类比为一门开发语言，学会语法，api的调用， 原理性掌握。语言的要素:基础数据类型 运算符 流程 字典 数组import tensorflow as tf
# 常量，指定数据类型
data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32)
# 变量，指定变量名
data2 = tf.Variable(10
# Java加载Torch模型教程
## 目录
- [介绍](#介绍)
- [整体流程](#整体流程)
- [具体步骤](#具体步骤)
- [代码示例](#代码示例)
- [关系图](#关系图)
- [甘特图](#甘特图)
- [结论](#结论)
## 介绍
在本教程中，我将向你展示如何使用Java加载Torch模型。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程，并提供每个步骤所需的代码示
原创
2024-01-02 07:36:20
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# 如何实现Java调用Torch模型
## 整体流程
以下是实现Java调用Torch模型的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ----- | ----- |
| 1 | 准备Torch模型 |
| 2 | 导出Torch模型为ONNX格式 |
| 3 | 使用ONNX Runtime加载模型 |
| 4 | 通过Java代码调用模型进行推理 |
## 操作步骤
### 步骤1：准备T
原创
2024-05-27 04:45:32
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模型的存储与加载TF的API提供了两种方式来存储和加载模型: 1.生成检查点文件，扩展名.ckpt,通过在tf.train.Saver()对象上调用Saver.save()生成。包含权重和其他在程序中定义的变量，不包含图结构。 2.生成图协议文件，扩展名.pb，用tf.train.write_graph()保存，只包含图形结构，不包含权重，然后使用tf.import_graph_def()来加载图
