TNN MatConvertParam参数设置实验TNN进行模型推理前，需要进行必要的预处理，如下设置TNN_NS::MatConvertPar
原创
2022-08-24 16:42:42
171阅读
1、RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 使用pytorch的时候报这个错误说明你label中有些指不在[0, num classes)， 区间左闭右开。比如类别数num_class=3， 你的label出现了-1或者3， 4， 5等！！！！2、RuntimeError:invalid argument 5:k not in
转载
2023-11-12 10:59:44
150阅读
# 理解 Android Bias：是什么以及如何应对
在现代Android应用的开发中，“Bias”这个术语通常指的是我们在设计和实现中潜意识的偏见。这种偏见不仅会影响到应用的用户体验，还可能在无意中加剧某种群体的边缘化。本文将探讨Android Bias的概念，并通过具体的代码示例和关系图示帮助您更好地理解这一问题。
## 什么是 Android Bias？
Android Bias通常
原创
2024-09-05 03:52:16
29阅读
# 实现"PYTORCH Bias"的步骤
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现"PYTORCH Bias"的步骤
section 开始
初始化
section 中间步骤
提取数据
创建模型
添加Bias
训练模型
section 结束
原创
2024-06-03 06:43:32
19阅读
Scale Out 按字面意思是超过尺寸范围，而Scale Up则是按比例增高。即使用靠增加处理器来提升运算能力和增加独立服务器来增加运算能力。 对于服务器体系来说必须要考虑的一点就是可扩展性（Scalability）。除非业务永不增长，否则随着使用人数不断增多，服务器就一定会很快达到性能和并发极限。解决这个问题，通常只有两个办法：即代表分布式计算的Scale out和以主机或机
转载
2008-04-13 02:34:00
126阅读
2评论
原文出处：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html，感谢作者。Conceptual DefinitionError due to Bias: The error due to bias is taken as the difference between the expected (or average) prediction of
转载
精选
2015-08-10 11:44:17
582阅读
做web2.0网站，一个普遍的感觉就是计划不如变化。在吸引风险投资的时候，我们可以做出种种规划，在某某年吸引多少多少用户，PV/UV达到多少，我
们都期待用户量的快速增长，因为互联网的普遍模式还是先圈用户，但增长还是不增长，增长多少往往是无法事先预计的。在这种情况下，配置多少存储和运算能
力，在什么时候增加存储和运算能力是个考验人的问题。存储和运算能力的闲置，浪费金钱，但存储和运算能力不够，网站垮
转载
精选
2009-06-25 13:37:51
8933阅读
点赞
Methods of adding more resources for a particular application fall into two broad categories: horizontal and vertical scaling.[5]
To scale horizontally (or scale out) means to add more nodes to a
转载
2017-05-07 14:13:00
202阅读
2评论
Scale Out（也就是Scale horizontally）横向扩展，向外扩展Scale Up（也就是Scale vertically）纵向扩展，向上扩展无论是Scale Out，Scale Up，Scale In，实际上就是一种架构的概念，这些概念用在存储上可以，用在数据库上，网络上一样可以。
转载
2017-08-15 15:58:00
161阅读
2评论
过NFL定理(No Free Lunch)，即没有任何一种方法/模型能在各种数...
原创
2023-01-01 17:09:55
196阅读
# Python中的偏差和MAE
## 引言
在机器学习领域中，我们经常需要评估模型的性能。其中一个常用的指标是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），它可以帮助我们了解模型的预测结果与实际观测值之间的差异程度。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具，可用于计算偏差和MAE。本文将介绍如何使用Python计算偏差和MAE，并提供相应的代码示
原创
2023-12-09 11:43:38
146阅读
LeNet-5 — LeCun et alLeNet-5，一个7层的卷积神经网络，被很多银行用于识别支票上的手写数字。 LeNet-5 — Architecture手写数字被数字化成尺寸为32X32的图片。在这种情况下，由于计算能力的限制，这种技术无法应用于大规模的图片。模型的构除输入层外，模型有七层，2卷积+2池化+2全连接+1输出。第一层：卷积层，总共6个卷积核，核尺寸5X5，步长1X1。所以
# 决策bias架构
在数据科学和机器学习领域，我们经常会面对决策bias的问题。决策bias指的是在数据收集、处理和分析过程中出现的偏差，导致最终的决策结果偏离真实情况。为了解决这个问题，我们可以采用决策bias架构来帮助我们更准确地进行决策分析。
## 决策bias架构介绍
决策bias架构是一种系统化的方法，用于检测和校正数据收集和处理过程中的偏差。它通常包括以下几个步骤：
1. 数
原创
2024-06-11 04:59:00
48阅读
Scale-UpScale-up, aka scale vertically, is a term used to indicate a scaling strategy based onincreasing the computing power of a single server by adding resources in term ofmore processors, memory, I
原创
2013-10-08 09:06:22
1088阅读
// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cx
转载
2016-02-24 11:25:00
92阅读
随着深度学习的普及，很多开发者和研究者在使用 PyTorch 框架进行模型构建时，遇到了一个常见但却不容忽视的问题：如何在 PyTorch 中去掉网络中的偏置（bias）。下面，我将详细记录我在解决这一问题的过程中所经历的背景、错误、分析和解决方案。
### 用户场景还原
在我们的深度学习项目中，有几个关键的步骤需要进行调优，其中一个重要的决策是选择是否使用偏置。以下是项目进行过程中的几个关键时
在现代机器学习应用中，分类模型的偏差（bias）问题是一项至关重要的挑战。模型的偏差可能导致性能不佳，甚至使预测结果偏向某些群体，这会对决策产生负面影响。为了有效解决“python分类bias”这一问题，本文将详细讨论相关的迁移指南、实战案例、性能优化和生态扩展等内容。
### 版本对比
在处理偏差问题时，不同版本的库或算法具有明显的特性差异。以下是`scikit-learn` 0.24和0.
# PyTorch 删除 bias
## 引言
在使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程中，我们有时可能需要删除模型中的bias。本文将指导你如何实现这一操作。
## 操作步骤
下面是删除模型中bias的步骤，你可以按照这个流程来操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 获取模型的参数 |
| 步骤2 | 删除bias |
| 步骤3 | 更新模型参数
原创
2024-01-09 04:51:00
109阅读
# Python Bias-Variance Tradeoff
在机器学习中，Bias-Variance Tradeoff是一个重要的概念，它描述了模型的复杂性和泛化能力之间的权衡。理解该概念对于机器学习算法的选择和优化非常重要。本文将介绍Bias和Variance的概念，并用Python代码示例来说明。
## Bias和Variance的概念
在讨论Bias-Variance Tradeo
原创
2023-08-11 03:54:52
191阅读
基本语法之-变量&常量 文章目录基本语法之-变量&常量一、变量1.1、作用1.2、变量申明1.3、变量定义规则a、命名要求：b、命名规范：1.4、变量的其他定义方法a、连续多个变量定义b、交互式赋值定义变量1.5、变量的变化变量的创建过程变量的修改过程变量的指向关系二、常量2.1、常量：指不变的量2.2、约定俗成定义：三、变量与常量关系3.1、总结3.2、特别说明：变量与常量的内存
