训练神经网络模型并不是我们的最终目的，我们想要实现的是用训练好的模型来预测未知图片。深度学习领域框架众多，本文仅讨论TensorFlow框架及其生成的ckpt模型。如何实现网络模型的restore呢？简单来说，restore训练好的模型有两种思路：思路一：恢复网络结构 + 参数1.1 思路解析先从已经训练好的模型的默认图中得到模型的输入输出计算节点，也就是x节点和y（也即logits），然后使用s
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2024-10-31 16:32:48
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PAT常用模板梳理
1.DFS+Dijkstra(description): 最短路径问题，如果约束条件不复杂的话直接写个Dijkstra就可以了。如果约束条件比较复杂的话那么可以先利用Dijkstra把所有搜索到的可疑路径先用图的结构存储起来，然后再采用dfs进行搜索。void Dijkstra(int n){//利用Dijkstra把所有满足cost最小的路径采用pre[N]
# 深度学习模型使用方案
在深度学习领域，模型训练完成后，将其应用于实际任务中是至关重要的。本文将介绍如何使用训练好的深度学习模型，并为您提供一个完整的项目方案，包括代码示例、序列图和表格等。
## 项目背景
某公司希望利用深度学习模型来进行产品图像分类，以提高其库存管理和客户服务的效率。通过训练好的模型，可以实现自动识别和分类库存中的产品，从而节省人工成本和时间。
## 项目目标
1.
原创
2024-07-31 07:31:57
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1. 降低模型过拟合/欠拟合风险1.1 提高数据数量收集更多真实数据对于图像、文本、视频类型的数据，可以通过网络爬虫或者搜寻公开数据集的方法，得到更多真实数据。创造更多数据对于图像，采用数据扩增的一系列方法：旋转、平移、拉伸、裁剪、加噪声等； 对于数值，采用添加噪声方式mixup使用任意两个类别的数据单样本，进行线性差值，得到新的数据和新的标签。使得原本离散粒度为1的数据集，离散粒度小于1，数据分
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2024-05-13 12:17:03
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ArcGIS Pro 简明教程（1）Pro简介
ArcGIS Pro已经发布了相当的一段时间了，截至笔者写这系列文章的时候已经是1.3版本了，已经是相当完善的一个版本，基本上已经完成了原来ArcGIS Desktop（ArcMap、ArcCatalog、ArcGlobe、ArcScene等一系列工具的总称）所有功能的迁移，已经可以彻底的进行独立的工作了。 相信很多ArcGIS骨灰级的用户跟笔者
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2023-12-01 19:32:01
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【深度学习框架格式转化】【GPU】Pytorch模型转ONNX模型格式流程详解 文章目录【深度学习框架格式转化】【GPU】Pytorch模型转ONNX模型格式流程详解前言PyTorch模型环境搭建(GPU)安装onnx和onnxruntime(GPU)pytorch2onnx总结 前言神经网络的模型通常在深度学习框架(PyTorch、TensorFlow和Caffe等)下训练得到，这些特定环境的深
# 解决Python跑出来的数据太大
## 引言
Python作为一种高级编程语言，广泛用于数据分析、机器学习等领域。然而，由于数据量的增加，有时候在处理大规模数据时，可能会遇到“Python跑出来的数据太大”的问题。本文将介绍如何解决这个问题，并通过具体的步骤和代码示例来帮助新手开发者实现。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(读
原创
2023-11-12 09:52:37
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# 如何读取Python中跑出来的数据并画图
## 引言
在数据分析和可视化领域，Python是一种非常常用的编程语言。Python提供了丰富的库和工具，使得数据的读取和处理变得更加容易。在本文中，我们将介绍如何读取Python中跑出来的数据，并使用常见的画图库进行可视化。我们将通过一个实际问题的解决来演示这一过程。
## 实际问题
假设我们有一份包含电子商务网站每天访问量的数据，我们想要分析
原创
2023-09-09 11:02:03
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要求1：bug计分1、第一个bug（1）标题：段晓睿同学输出多余字符，且total与词频之间无换行（2）bug内容：a：测试环境Windows Professional 64bit；cmd；b：测试步骤进入wf.exe文件所在的文件夹;输入 wf -s test.txtc：运行结果1.txttotal 5d：期待运行结果total 5e：运行结果与期待运行结果的差异多输出了一个文件名1.
一、nn.SequentialSequential类不同的实现（3种实现）1、最简单的序贯模型 2、给每一个层添加名称 3、Sequential的第三种实现二、nn.Linear三、nn.Embeddingtorch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。 其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表，意思就是说，给一个编号，嵌入层就能返回这个编号对应的嵌
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2024-05-14 23:18:43
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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-
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2012-05-22 15:49:00
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在一个现代Java项目中，我们常常面对许多与字符编码相关的问题。其中，一个典型的问题就是“Java项目跑出来网页汉字是问号”。这常常导致用户无法正常阅读网页内容，因此解决这一问题至关重要。
> **用户原始需求：** 用户希望在浏览器中正常显示汉字，而不是乱码或问号。
### 业务场景分析
在现代企业应用中，很多系统需要支持多种语言，而汉字作为一个重要的语言类别，必须在系统中得到正确体现
1. 用Python搭建数据科学环境今天，在本篇Python数据科学教程中，我们将看到Python的数据科学环境设置。此外，我们将告诉你数据科学环境设置需要安装的所有内容，如Python、Anaconda、Miniconda。除此之外，我们还将看到如何为Data Science Environment Setup设置虚拟环境，以及导入Data Science Packages。今天，
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2024-03-12 19:18:55
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美图秀秀相信大家都不陌生，大家只要操作美图秀秀，就可以P掉图片中脸上的一些瑕疵，让人变得更加的美丽。今天小编就带领大家来借助Python和Flask来实现一个美图秀秀的网页设计，大家只需要通过网页上传需要美颜的图片，然后就可以从网页下载美颜好的图片。01.整体设计首先我们需要实现的是美图秀秀的功能，在一幅图中，我们看起来的非常粗糙的点，可以视作是一些噪声，而我们就需要借助工具去去除这些噪声，使得图
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2024-07-01 08:25:29
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# 如何在 Vue 中获取 Python 生成的数据
在前后端分离的开发中，Vue.js 作为一种前端框架，通常会与后端技术（例如 Python 的 Flask 或 Django 等）配合使用。今天我们将讨论如何通过 Axios 在 Vue 前端获取 Python 后端生成的数据。以下是实现的主要步骤和每一步所需的代码示例。
## 流程概述
以下是实现的步骤：
| 步骤 | 描述
ld链接器将优先在该变量设置的路径中查找，若未找到则在标准库路径/lib和/usr/lib中继续搜索。如果你的所有程序都需要链接到某个自定义的查找路径指定的动态库文件，若某次执行程序前你忘记了设置LD_LIBRARY_PATH环境变量，这样你的程序会链接到其他动态库，可能会导致诡异的结果或意外崩溃，而且在可能存在潜在的安全问题。 LD_LIBRARY_PATH环
最近看到一个算法题：给定一个 array，array中数字不重复，求出里面最长的连续的一段，它由连续的数组成，顺序任意一看到题目就知道需要使用分治法，把数组分成左右两段，分别递归，但最长的有可能出现在中间，对中间的处理稍微复杂一点，但题目假设数组中的数字不重复，所以还是比较容易处理的。求出左中右三段的最长后，取他们的最大长度即可。我分别用python和lisp解决该问题，其实是先写python，然
这里主要比较模型：VGG，GoogLeNet，Inception系列，Xception1. VGG模型：(2014年)16个卷积/全连接层，全部使用3×3的卷积和2×2的pooling。引用cs231n上面一句话：几个小滤波器卷积层的组合比一个大滤波器卷积层好（层与层之间有非线性激活函数）。有以下优点：多个卷积层与非线性激活层交替的结构，比单一卷积层的结构更能提取出深层的更好的特征。其次，假设所有
今天给大家解读一篇NeurlPS 2022中哈佛大学在时间序列无监督预训练的工作。这篇工作我认为非常有价值，为时间序列表示学习找到了一个很强的先验假设，是时间序列预测表示学习方向的一个突破性进展。本文的核心思路为：无监督预训练的核心是将先验引入模型学习强泛化性的参数，本文引入的先验是同一个时间序列在频域的表示和在时域的表示应该相近，以此为目标利用对比学习进行预训练。论文标题：Self-Superv
在使用 IntelliJ IDEA 开发 Java 项目时，偶尔会遇到覆盖率不准确的问题。这个问题通常使得开发者无法高效地判断代码的测试覆盖率，从而影响到代码质量的维护。因此，有必要深入研究并梳理问题的根源和解决方案。
## 协议背景
要理解覆盖率不准确的问题，我们可以参考以下 **四象限图**，分析不同方面的原因。
```mermaid
quadrantChart
title 覆盖
