进行一下学习的记录，对自己不懂的地方加以注释。 参考pytorch中文教程1.加载并标准化CIFAR10使用torchvision加载CIFAR10超级简单。import torch
import torchvision #torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。
import torchvision.transforms as transforms #常用的
新冠肺炎的典型胸部CT表现包括：磨玻璃影 实变 铺路石征 一些肺部病变的典型CT表现通常不会出现在新冠肺炎中例如： 胸腔积液，即液体积聚于肺叶外的胸膜腔内，很少见于COVID病例中，通常见于充血性心力衰竭和细菌性肺炎中。 纵隔或肺门淋巴结肿大也几乎不会出现在COVID病例中。这在其他类型的肺炎中比较常见。&nbs
一、卷积神经网络1、发展历程：AlexNet (2012)>>Going Deeper (2012~2014)>>VGG (2014)>>VGG (2014)>>GoogLeNet (Inception v1, 2014)2、精度退化问题 模型层数增加到一定
今天在无意之中发现了一个知乎的开源爬虫，是基于Python的，名字叫zhihu_oauth,看了一下在github上面star数还挺多的，貌似文档也挺详细的，于是就稍微研究了一下。发现果然很好用啊。就在这里给大家介绍一下如何使用。 项目的主页地址在：https://github.com/7sDream/zhihu-oauth。作者的知乎主页为：https://www.zhihu.com/pe
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2024-10-11 20:10:47
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你可以注意到当我们做预测的时候，如果仅仅用最近的图片的是远远不够的。其实，我们更常用的是k近邻分类器。这个思想非常简单。代替寻找训练集中最近的图片，我们会寻找k个最相近的图片，并且让他们再测试图片上投票。特别的，再k=1的时候，我们已经涵盖了最近邻分类器。只管来说，更高的k值有一个平滑的影响使得分类器对极端值有更好的处理： 这张图表达了最近邻分类，和5-最近邻分类之间的差距，用二维的电荷3个类别（
参考微调（fine tuning） 下面以热狗识别为例 我们将基于一个小数据集对在ImageNet数据集上训练好的ResNet模型进行微调。该小数据集含有数千张包含热狗和不包含热狗的图像。我们将使用微调得到的模型来识别一张图像中是否包含热狗。一.导入包或模块import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import D
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2024-07-27 16:35:52
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# Cubist 模型分类与 Python 实现
Cubist 模型是一种强大的集成学习算法，特别适用于回归问题，但通过一些变体，我们也可以利用它进行分类。Cubist 模型的核心思想是将多个模型结合起来，以减少预测误差。我将在这篇文章中详细介绍 Cubist 模型的基本原理，并提供相应的 Python 代码示例，帮助大家理解其应用。
## 什么是 Cubist 模型？
Cubist 模型由
原创
2024-10-26 05:34:00
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一、数据预处理问题1.1 vocab 构建问题数据预处理时vocab的选取（前N个高频词或者过滤掉出现次数小于3的词等等）；1.2 模型输入问题结合要使用的模型，这里可以把数据处理成char、word或者都用等；词的词性特征、词的情感特征 加入训练数据会收到比较好的效果；至于PAD的话，取均值或者一个稍微比较大的数【75%位数】，但是别取最大值那种应该都还好；可以只保留某几个词性的词语，比如只要形
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2024-08-02 16:30:17
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作者 | 我要鼓励娜扎1 Warmup学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一，针对学习率的技巧有很多。Warmup是在ResNet中提到的一种学习率预热的方法。由于刚开始训练时模型的权重(weights)是随机初始化的，此时选择一个较大的学习率，可能会带来模型的不稳定。学习率预热就是在刚开始训练的时候先使用一个较小的学习率，训练一些epoches或iterations，等模型稳定时再修改为预先设
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2024-05-11 08:51:23
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许多同学早就在问人脸图像的书什么时候代码开源，8月底我们如约而至，今天开源核心的代码以及对第一次印刷的勘误汇总。
代码开源
本次跟之前的两本书一样，代码开源在我们官方的GitHub项目中，按照有实战部分的章节进行开源。其中参考了开源项目的代码，会在对应章节的readme.txt中给出项目的链接，请大家配合书中代码说明进行实践，其中部分代码的使用与开源项目有所不同。而书中原创
一、python简介1、python下载地址：https://www.python.org/downloads/Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为程序的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的
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2023-08-06 15:48:42
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这是一篇 Python 入门指南，针对那些没有任何编程经验，从零开始学习 Python 的同学。不管你学习的出发点是兴趣驱动、拓展思维，还是工作需要、想要转行，都可以此文作为一个参考。在这个信息爆炸的时代，以 "Python入门” 为关键字搜索出的结果成千上万。不少小白选手难免会东一榔头西一棒槌，最终看了很多文章，却仍没跨过新手那道门槛。结合自身的学习经验以及与很多自学者的沟通了解，我们整理出一条
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2023-07-23 19:05:58
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一 概论1. 医学图像处理的对象主要是X线图像，X线计算机体层成像（CT）图像，核磁共振成像图像（MRI），超声图像，正电子发射体层成像图像（PET）和单光子发射计算机体层成像（SPECT）图像等。2. 医学图像处理的基本过程大体由一下几个步骤构成：根据图像对象及其特点，根据实际需要，设计可行算法；利用某种编程语言将设计好的算法编制成医学图像处理软件，由计算机实
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2023-07-28 15:53:57
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# Android 知乎选择器详解
在Android开发中，选择器是一种用于显示选项供用户做出选择的组件。选择器在用户界面设计中扮演着重要的角色，因为它们可以引导用户作出更好更快的决策。在本文中，我们将深入探讨“Android 知乎选择器”的实现，包括代码示例和使用场景。
## 选择器的基本概念
Android中的选择器通常有几种类型，例如`Dialog`、`PopupMenu`和`Spin
MATLAB边缘检测一、目的：熟悉边缘检测原理，并运用matlab软件实现图像的canny边缘检测，体会canny边缘检测的优缺点。二、内容：编写matlab程序，实现对lena图像的边缘检测，输出程序运行结果。三、原理或步骤：首先回顾一下边缘检测的一般步骤：边缘检测算法一般包含如下四个步骤：1.滤波（去噪）。2.增强（一般是通过计算梯度幅值）。3.检测（在图像中有许多点的梯度幅值会比较大，而这些
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2024-10-05 12:23:39
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我究竟要不要学习Kotlin呢？要回答这个问题，我们先把时间拨回到2017年5月18日，安卓团队在谷歌 I/O 2017 大会上宣布 Kotlin 成为官方头等支持语言。彼时谷歌技术大牛 Steve Yegge 发表了一篇关于 Kotlin 的使用体会总结文章：“为什么说 Kotlin 比你们用的那些垃圾语言都好？”一时间这条爆炸性资讯在引发的热议一直持续到了今天。时间是检验真理的唯一标
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2023-10-14 22:17:15
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# 实现“mysql触发器知乎”教程
## 1. 简介
在本文中，我将指导你如何使用MySQL触发器来实现“mysql触发器知乎”。MySQL触发器是一种数据库对象，可以自动执行定义好的动作，当满足特定的触发条件时。在本教程中，我们将创建一个触发器，以在知乎问题表中插入数据时自动向知乎回答表中插入一条默认回答。
## 2. 整体流程
下面是实现“mysql触发器知乎”的整体流程图：
``
原创
2023-10-22 06:52:12
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产品： 这次我选择用来做案例分析的是--知乎。日常生活中，我用知乎搜索答案的概率要远远大于用百度、或者上贴吧。在使用过程中，久而久之，也发现了一些bug。第一部分：调研 测评关于个人第一次上手体验 在知乎上，可以获得比百度更为专业的解析。其产品的功能流程逻辑清晰，结构层次简单清楚，界面简单自然。总而言之，知乎通过有效的用户管理和激励机制、用户自筛选和主页推送机制打造了高质量和
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2024-01-17 15:50:53
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很多人还不知道，知乎在规模上是仅次于百度贴吧和豆瓣的中文互联网最大的UGC（用户生成内容）社区。知乎创业三年来，从0开始，到现在已经有了100多台服务器。目前知乎的注册用户超过了1100万，每个月有超过8000万人使用；网站每个月的PV超过2.2亿，差不多每秒钟的动态请求超过2500。 初期架构选型 在2010年10月真正开始动手做知乎这个产品时，包含李申申在内，最初只有两位工程师；到2010年1
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2023-09-25 12:11:05
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知乎没有提供标题所问的功能知乎是一个问答平台，截止目前 2019.12.14，没有提供定向搜索某用户的文章、想法等功能，只提供了问题检索功能。下面的图片中没有任何文章搜索框！ 作为程序员，既然知乎不提供，那就自己写。偷懒方案（也是最快的方案）===重大更新===发现一个新的 API ：https://zhuanlan.zhihu.com/api/columns/tqz-java/sub
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2024-06-21 13:53:22
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