一、LVS介绍在本部分，我们将介绍Linux服务器集群系统——LVS（Linux Virtual Server）项目的产生背景和目标，并描述LVS服务器集群框架及目前提供的软件，列举LVS集群系统的特点和一些实际应用。1、背景当今计算机技术已进入以网络为中心的计算时期。由于客户/服务器模型的简单性、易管理性和易维护性，客户/服务器计算模式在网上被大量采用。同时，Internet的飞速发展给网络带宽
类别不平衡问题，你了解了吗？作者&编辑 | 郭冰洋1 简介小伙伴们在利用公共数据集动手搭建图像分类模型时，有没有注意到这样一个问题呢——每个数据集不同类别的样本数目几乎都是一样的。这是因为不同类别的样例数目差异较小，对分类器的性能影响不大，可以在避免其他因素的影响下，充分反映分类模型的性能。反之，如果类别间的样例数目相差过大，会对学习过程造成一定的影响，从而导致分类模型的性能
没那么简单，手把手教你用Origin制作XRD谱图！ Origin是OriginLab公司开发出的专业数据分析和绘图的软件，其操作简单灵活、功能强大，因而得到了更多人的关注，其使用范围也越来越广。相比于目前流行的Matlab、Maple等数据分析软件而言，Origin操作非常容易，在不具备相关编程、矩阵知识及大量函数和命令的条件下，只需鼠标点击即可完成。并且Origin能满足一般的
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2024-07-24 12:19:32
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文章目录0.引言1.使用矩阵簿窗口2.三维数据转换3.三维绘图4.三维曲面图5.三维XYY图6.三维符号、条状、矢量图7.等高线图 0.引言 因科研等多场景需要，绘制专业的图表，笔者对Origin进行了学习，本文通过《Origin 2022科学绘图与数据》及其配套素材结合网上相关资料进行学习笔记总结，本文对绘制三维图形进行阐述。1.使用矩阵簿窗口 ①新建一个矩阵； ②在菜单栏“矩阵
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2024-03-18 21:21:31
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# 机器学习Python画Loss曲线图
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何使用Python绘制机器学习中的Loss曲线图。在这篇文章中，我将按照以下步骤来帮助你完成这个任务：
1. 导入必要的库
2. 准备数据集
3. 构建模型
4. 训练模型
5. 绘制Loss曲线图
## 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入一些必要的Python库，包括`numpy`、`matplotlib
原创
2023-11-05 10:46:54
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第一步保存日志文件，用重定向即可： $TOOLS/caffe train --solver=$SOLVERFILE 2>&1 |tee out.log 第二步直接绘制： python plot_training_log.py 2 testloss.png out.log 这个plot_training_log.py在这个目录下caffe-fast-rcnn/tools/ext
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2024-08-01 07:19:39
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由于最近使用caffe训练一个网络，学习了如何使用训练过程中生成的log来绘制loss函数曲线，主要用于观察所训练的网络是否收敛。 前提：安装完caffe后已经对pycaffe和matcaffe编译过了。 接下来从训练过程如何生成训练状态的日志(log)说明，直到绘制出loss函数的曲线。 Step1.对网络训练的脚本文件train.sh进行修改，加上生成log的语句。 使用vim打开tr
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2023-11-12 08:00:09
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此篇，我们来分享Origin绘制多组柱状图、立体柱状图和三维散点图。 一、多组柱状图 1）准备数据。 准备数据，并点击Plot——》Column/Bar/Pie——》Column进行绘制。 &
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2024-05-13 15:11:31
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场景 有时候我们需要多组红外光谱作在同一张图上，以做对比，类似于下图，我们该怎么做呢。步骤打开OriginPro软件，博主用的8.6版本的。 依次点File->Import->CSV(根据自己的文件格式来选)。按住Ctrl键，选中要导入的文件。点Add File(s)->OK.这里选择了两个文件。 点击后，出现导入确认框，直接点OK就可以了。 &nbs
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2023-07-26 23:33:06
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# 机器学习中的Loss函数
在机器学习中，Loss函数（损失函数）是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它用于指导模型训练过程中的优化，以最小化预测误差。本文将介绍Loss函数的基本概念、类型以及如何在代码中实现。
## Loss函数的作用
Loss函数的主要作用有以下几点：
1. **衡量误差**：Loss函数可以量化模型预测值与真实值之间的差距。
2. **指导优化**：通过最小化
原创
2024-07-27 09:42:32
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# 如何实现“Loss”机器学习
在机器学习的过程中，理解和实现损失函数（Loss Function）是非常重要的一步。损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距，因此直接影响到模型的训练效果。在这篇文章中，我们将一步一步地讲解如何在机器学习中实现损失函数。
## 整体流程
下面是实现机器学习中损失函数的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 08:37:00
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如何精确控制Origin输出到Word中图片格式及简便绘制相同格式的图片相比于Excel图形的粗糙、Matlab的专业，Origin兼得了图形美观和易于操作的优点。关于Origin本身的设置帖子很多了，但是如何精确控制Origin输出到Word中图片的大小图例的方法很难找到，而科技论文投稿中对图片尺寸的要求较高。绘图完成后通过Word自带的剪切功能或者PS修改都多多少少的造成一些失真，即使没有，我
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2024-04-10 09:00:34
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这本书比较像导论性质，整体给你介绍下机器学习领域有哪些研究分支，以及这些研究分支中成熟的经典算法。这本书虽然也有算法描述，但这些算法都是实现底层机器学习算法的，如果没有编程基础或者现在主流的分布式编程的思想，想要直接自己动手据此写代码还是比较困难的。如果你想找的是直接上手coding的实践应用类的书籍，这本书可以放一放，等你先上手了再来。不是这本书难，其实它讲的东西都很简单，只是纯粹的它不是实践类
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2023-09-04 16:14:45
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1、Origin版本本文使用的是OriginPro 2016 ，不过不同版本大同小异，中英文也无所谓了，都是文化人，应该看得懂啦。2、打开软件如下图。3、将数据、单位、坐标名称写入A列和B列，如下图4、选中要做图的两列，方法为鼠标左键单击A(x)列，不要松开的向右滑动直至选中B(x)列。如下图。5、现在就可以开始画图了。有两种方法，第一种方法如下第二种方法如下这里我们画线图，也就是第一种
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2023-11-11 12:36:43
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具体教程如下：首先，你精修完将数据导出到Excel表格中，倒数第三列就是Bragg position数据，也就是出峰的位置。我们将倒数第二列的1全都改成一个负数，这个大小自己决定，后面可以改。然后将数据复制粘贴到Origin软件中，我的图中不是完整的精修数据，只保留了一部分。前两列是精修后的数据，后两列就是上面Excel图表中的倒数第三第二列数据。将四列数据设置成XYXY格式
targetdynamic _featcat以下是使用这个算法/架构的一些优点：易于建模——在相同的地方构建/训练/部署，速度相当快简单的架构——聚焦于更少的编码，更多地关注您的数据和需要解决的业务问题当然，这个算法还有更多优点，所以我只是简单地介绍了下，因为不是所有的读者都在使用 AWS。DeepAR Forcasting 算法的文档PyCaret因为没有太多的新算法需要讨论，我想包括一种能够比
Q：损失函数有几种？原理是什么？有什么特点？损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： 其中，前面的均值函数表示的是经验风险
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2024-08-21 11:34:16
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# 用Matplotlib绘制深度学习中的Loss曲线
在深度学习的训练过程中，监控损失函数（Loss）是非常重要的。损失函数反映了模型的性能，通常随着训练的进行而逐渐降低。通过可视化损失曲线，研究者和工程师可以更直观地了解模型的学习过程。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python的Matplotlib库来绘制Loss曲线，并展示一些可视化的状态图和旅行图。
## Loss曲线的绘制
首先
原创
2024-10-13 06:59:25
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本文节选自论文：Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey在图像超分中，用损失函数来衡量重建图像与真实图像之间的差异，并以此来引导模型的优化。关于超分中常用的损失函数（Loss Functions）的总结：1、Pixel Loss（基于像素级的损失）包含 loss（平均绝对值误差）、 loss（均方误差）其中， 
写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题，以及不知道如何解决，我准备把这个部分作为一个系列，为了让大家少走一些坑，对于本博客有什么错误，欢迎大家指出，下面切入正题吧。1. 深度学习，一个令人头疼的问题就是如何调参?简而言之，如果数据集复杂的话，那么就要增加网络的层数，模型欠拟合了，加节点。2. 关于验证集的loss曲线和acc曲线
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2024-05-21 06:43:09
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