已经两周没有发文了，每天依然有几个粉丝的增量，真的非常感谢大家没有取关。之前一段时间由于一直加班，发文就很少，好不容易工作上忙的差不多了，又出了一些事情，搞得我更加的焦头烂额。之后可能会写成文章跟大家交流一下，之所以说“可能”，是因为写完之后我得多读读，虽然是每个人都会经历的事情，但不想写着写着变成了焦虑文，那我就不发了，尽力不做贩卖焦虑的事。转载文章我发的也少，经历过早期的方向不确定以后，现在转
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2024-10-25 06:43:29
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# 实现pytorch最后一层t-SNE
## 概述
在深度学习中，我们经常需要将高维数据映射到低维空间进行可视化或聚类分析。t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维技术。在PyTorch中，我们可以通过一些简单的步骤实现对最后一层特征的t-SNE降维。
## 流程概览
下面是实现pytorch最后一层t-SNE的步骤
原创
2024-06-29 06:13:32
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loc/iloc函数 loc函数：通过行索引“index”中的具体值来取行数据 iloc函数：通过行号来取行数据import numpy as np
import pandas as pd
#创建一个Dataframe
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))
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2024-10-31 14:06:59
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这两天被这个JTree着实刁难了一番。原因是我的不同寻常的需求给自己带来了很多麻烦， 本文不讨论其他，只研究一下处理这种需求的方法。下面是创建树的CODE。 public
void
createTree(String[] string)
...
{
# PyTorch获取网络的最后一层
在深度学习中，神经网络的最后一层通常是输出层，用于产生模型的预测结果。有时候，我们需要获取网络的最后一层来进行特定的操作，比如特征提取、迁移学习等。在PyTorch中，获取网络的最后一层并不难，下面将介绍如何实现这一操作。
## 获取网络的最后一层
在PyTorch中，我们可以通过`children`属性来获取网络的所有子层，然后从中选择最后一层。下面是
原创
2024-04-22 05:54:10
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backwards()函数对梯度的操作对于一个新的tensor来说，梯度是空的；但当对这个tensor进行运算操作后，他就会拥有一个梯度：x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)print(x)print(x.grad_fn)y = x + 2print(y)print(y.grad_fn)输出结果：tensor([[1., 1.],[1., 1.]], r
pytorch 中间结果
算法和数据的相互成全数据中，结构化数据的应用和管理相对简单，然而随着非结构化数据的大量涌现，其处理方式和传统的结构化数据有所不同。
其一：处理工具智能化，智能化一方面体现再AI模型的应用，另外一方面也可以说数据具有了独特的情况，可随着模型的不同，数据就有所不同
其二，随着模型的固化，其实也是一种智力方式的固化，不同的模型对数
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2024-07-16 12:31:15
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单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 inp
原创
2021-08-25 14:29:30
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PyTorch快速入门
PyTorch快速入门1. 安装linux系统安装Anaconda环境从官网下载Linux版本的anaconda，https://www.anaconda.com/download/在终端执行 bash Anaconda2-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 安装过程中会显示配置路径Prefix=/home/moluo
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2024-10-01 10:33:16
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# 使用 PyTorch 查看网络最后一层输出通道数
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常受欢迎的深度学习框架，由于其灵活性和易用性，特别适合研究和开发。但是，在定义和使用神经网络时，开发者常常需要了解网络各层的输出格式，尤其是最后一层的输出通道数。本篇文章将介绍如何查看 PyTorch 网络模型最后一层的输出通道数，并通过示例代码进行说明。
## PyTorch 网络结构
在 PyT
前言如何在anconda创建Faster-RCNN虚拟环境和用pycham为项目配置环境见（linux）Faster-RCNN pytorch目标检测1：环境配置gpu+anaconda+pycham+ RTX2080ti 笔记，确认你已经编译完成部分参考： Faster-RCNN.pytorch的搭建、使用过程详解（适配PyTorch 1.0以上版本\使用Faster RCNN训练自己的数据集_
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2024-01-02 20:14:53
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## 如何复制最后一层文件夹中的 Dockerfile
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(复制最后一层文件夹中的 Dockerfile)
A --> B
```
### 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 复制完成
```
### 整件事情的流程
原创
2024-07-11 05:17:47
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# Python 只遍历一层的实现方法
## 简介
在Python中，我们经常需要对数据进行遍历操作，特别是当数据是多层嵌套的时候，我们可能只想遍历其中的一层数据，而不需要递归遍历所有的子层。本文将介绍如何实现只遍历一层的方法，帮助小白开发者快速上手。
## 流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
journey
title Python 只遍历一层实现流程
原创
2023-09-10 08:17:13
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第三十二章 Lambda表达式什么是Lambda表达式？ Lambda表达式是JDK 1.8开始之后的新技术，是一种代码的新语法。是一种特殊写法，核心目的就是为了简化匿名内部类的代码写法。Lambda表达式的格式： (匿名内部类被重写方法的形参列表) -> { 被重写方法的方法体代码。 } -> 就是一个新语法，没有实际含义，但是不能省略！Lambda表达式简化匿名内部类的前提：
如何实现Python循环的最后一层
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意教导新手如何实现Python循环的最后一层。循环的最后一层是指在循环执行完最后一次之后，执行的特定代码块。在本文中，我将向你展示实现这一功能的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 步骤概述
以下是实现Python循环的最后一层的步骤概述：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 初始化计数器和循环
原创
2024-02-05 10:42:11
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本文在写作过程中参考了大量资料，不能一一列举，还请见谅。 递归的定义： 程序调用自身的编程技巧称为递归。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句
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2024-10-13 17:27:39
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created(){ this.flag=this.path=='/home'?false:true; }, watch:{ '$router.path':function(val){ switch(val){ case '/home': case '/Search': case '/shopCar ...
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2021-04-23 19:29:00
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1. 开始一个简单的分类器2. 在 MNIST 上实现一个 cnn3. 常用网络层介绍4. tensorboard 可视化5. 以 vgg 为例实现深层网络的一些小技巧6. GPU 加速和保存加载模型7. RNN 和 LSTM 实现分类和回归番外: 一个并行生成数据的例子告诉你，pytorch 未来的路该怎么做这八个步骤，对应了我的八篇学习笔记的文章，本文是从一个串讲的思路来介绍学习路
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2024-11-01 22:14:03
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## 实现“java 只解析一层json”流程
为了帮助刚入行的小白实现“java 只解析一层json”，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 解析json字符串为json对象
2. 获取json对象的键值对
3. 遍历键值对并输出结果
下面是详细的实现步骤和相应的代码。
### 1. 解析json字符串为json对象
首先，我们需要将json字符串解析为json对象。在Java中，我们
原创
2023-10-12 08:11:08
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Python中的json模块是一个强大的工具，用于在Python对象和JSON数据之间进行转换。默认情况下，json模块会递归解析整个JSON数据，但有时我们只需要解析JSON数据的第一层。在本文中，我将指导你如何实现这一目标。
## 1. 理解JSON数据
在开始之前，让我们先了解一下JSON数据的结构。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格
原创
2023-12-31 03:35:59
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