原理温度是表征物体冷热程度的物理量,它可以通过物体随温度变化的某些特性（如电阻、电压变化等特性）来间接测量，通过研究发现，金属铂(Pt) 的阻值跟温度的变化成正比,并且具有很好的重现性和稳定性，利用铂的此种物理特性制成的传感器称为铂电阻温度传感器RTD(Resistance Temperature Detector )，通常使用的铂电阻温度传感器零度阻值为100Ω，电阻变化率为0.3851Ω/℃。
深度学习里面的温度系数通常是指在软max函数中调节类分布的平滑程度，帮助模型在预测时平衡多样性和确定性。通过调整温度系数，可以控制输出概率分布的陡峭程度，从而影响模型的决策过程。
在本文中，我将详细介绍如何解决“深度学习里面的温度系数”问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。下面是具体步骤。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相关的开发环境和依赖库。以下
目录1 博客内容2 信号输入3 过程计算4 信号输出5 运行结果 1 博客内容Simulink搭建模型的一个细节，用到的时候记不清。这里文字记录，方便同行的人参考。模型搭建的原理比较简单：输入功率=速差*扭矩/9550、流体润滑油散热功率=C1m1△T1、部件材料吸收热量=C2m2△T2，适合入门阶段了解。 0. 模型总体概览 &nbs
如何通过CPU温度来训练深度学习模型
在深度学习训练模型的过程中，CPU温度是一个非常重要的指标，过高的温度可能会导致计算机故障甚至损坏。因此，了解如何通过编程来监测CPU温度并及时采取措施是非常必要的。在本文中，我将介绍一种实现方法，并提供具体的代码示例和注释。
整体流程
下面是实现该功能的整体流程，我们可以通过一个简单的步骤表格来展示。
步骤 | 操作
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原创
2024-01-14 04:06:37
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想必大家听过这么一句话：“人生苦短，我用Python！”其实这句关于python的流行梗的原话是：Life is short. You need Python.——布鲁斯·埃克尔(Bruce Eckel)(ANSI/ISO C++标准委员会发起者之一。) 既然大佬都这么说了，还不快跟随我的脚步，即刻启程，走进python！之前我们讲过关于python的历史和特点，那么今
普遍显卡和专业显卡的区别 普通显卡就是普通台式机内所采用的显卡产品，也就是DIY市场内最为常见的显卡产品。之所以叫它普通显卡是相对于应用于图形工作站上的专业显卡产品而言的，。普通显卡更多注重于民用级应用，更强调的是在用户能接受的价位下提供更强大的
import torch
from torch import nn
# 定义一个函数来计算卷积层。它对输入和输出做相应的升维和降维
def comp_conv2d(conv2d, X):
X = X.view((1, 1) + X.shape) # (1, 1)代表批量大小和通道数均为1
Y = conv2d(X)
return Y.view(Y.shape[2:])
一. 前言近期在Coursera上了一门图像处理的课程 ”Image and Video Processing: From Mars to Hollywood with a Stop at the Hospital“
目前在学习第二章图像压缩的相关内容，其中比较详细的讲到了JPEG标准的处理流程，于是自己就尝试实现用matlab了一下。二. 流程（一）灰度图像压缩要对一个仅有灰度通道的图片进行JP
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2024-01-03 18:12:38
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传感器的温度修正是使用传感器时常遇到的问题，尤其是需要传感器工作在一个较宽的温度范围时，这个问题更加突出。这里描述的方法是我在使用某型压力传感器时厂家提供的，这种方法不一定是最好的，但是它比较简单，适用范围也比较广。我在几种不同类型的传感器上应用了这个方法，效果还不错。因此，写这篇小文与大家交流。首先，不考虑温度的影响，在某一固定的温度下，设传感器的输入输出值可以用多项式函数表示：
代价函数(cost function)为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数。 在回归问题中，通过代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。常见代价函数（1）二次代价函数（quadratic cost） （2）交叉熵代价函数（cross-entropy） （3）对数似然代价函数（log-likelihood cost）损失函数(loss function
关系模型建立在【集合代数】之上，由【关系数据结构】【关系操作集合】【关系完整性约束】三个部分组成。关系数据结构关系和关系模式之间的区别和联系？关系模式是数据的“型”，关系是数据的“值”（某一时刻对应关系的集合）关系是关系模式在某一时刻的状态或内容。关系模式是静态的、稳定的。关系是动态的、随时间不断变化的在关系数据模型中实体以及实体之间的联系都用表来表示，但表是关系数据的逻辑模型。关系操作集合关系完
# 深度学习与基尼系数：揭示数据不平等
在当今数据驱动的世界中，深度学习已经成为一种有效的技术工具，用于挖掘和分析大规模数据集。其中，基尼系数（Gini Coefficient）作为衡量数据分布不平等性的重要指标，越来越多地被应用到深度学习的研究中。在本文中，我们将探讨深度学习与基尼系数的联系，并提供相应的代码示例，以帮助你更好地理解这一概念。
## 基尼系数简介
基尼系数是意大利统计学家科
# 深度学习中Kappa系数的意义
在深度学习中，评估模型性能是非常重要的一环，而Kappa系数是评估分类模型性能的一种常用指标。Kappa系数可以帮助我们更全面地了解模型在分类任务中的表现情况，同时考虑到随机预测的影响，使得评估结果更加客观和可靠。
## 什么是Kappa系数
Kappa系数是一种用于评估分类任务中模型性能的统计指标，它考虑了分类结果的一致性和随机预测的影响。Kappa系数
原创
2024-06-06 05:00:37
691阅读
第一章 热电阻基础知识1、何谓热电阻热电阻是指利用金属或金属氧化物其电阻值更具温度变化而发生改变的特性，通过测量电阻从而测量温度的一种传感器，它也被称为RTD（Resistance Temperature Detector）。使用的金属一般采用特性稳定且较易获取的铂（Pt100）。它已列入JIS-C1604标准。因此，也为各热电阻制造商间通用。现在，热电阻和热电偶一样是最为常见的一种温度传感器。热
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2024-03-25 09:19:11
55阅读
在大模型中，温度系数（temperature）通常用于调整模型的输出概率分布。温度系数的概念来源于物理学的热力学，它可以理解为一个“热度”值，用于控制模型的输出稀疏程度。温度系数越大，模型输出越倾向于给出较高的概率值，表现为“热情”；温度系数越小，模型输出越倾向于给出较低的概率值，表现为“冷静”。在深度学习框架中，如PyTorch和TensorFlow，温度系数通常通过添加一个标量乘以 softm
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原创
2024-01-08 10:48:12
2568阅读
损失函数损失就是所有样本的误差的总和，亦即： 在黑盒子的例子中，我们如果说“某个样本的损失”是不对的，只能说“某个样本的误差”，如果我们把神经网络的参数调整到完全满足一个样本的输出误差为0，通常会令其它样本的误差变得更大，这样作为误差之和的损失函数值，就会变得更大。所以，我们通常会在根据某个样本的误差调整权重后，计算一下整体样本的损失函数值，来判定网络是不是已经训练到了可接受的状态。机器学习常用损
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2023-10-12 23:47:07
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# 深度学习GPU温度过高
在进行深度学习任务时，我们通常会使用GPU来加速计算，但是在长时间运行深度学习模型时，GPU温度可能会过高，甚至导致性能下降甚至损坏硬件。本文将介绍如何监控GPU温度并采取措施降低温度。
## 监控GPU温度
我们可以使用Python中的`nvidia-smi`命令来监控GPU的温度。下面是一个简单的Python脚本示例，用于获取GPU的温度信息：
```pyt
原创
2024-04-12 05:47:38
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前面看过ConvLSTM的文章: 初识ConvLSTM, 这篇文章和ConvLSTM算是姊妹篇吧，先大概看看，后面有时间再仔细研读~1、文章信息《Deep Learning for Precipitation Nowcasting: A Benchmark and A New Model》。施行健的另外一篇降水量预测论文。2、摘要ConvLSTM模型被证明在短时预测方面优于传统的方法，这
# 深度学习如何控制显卡温度的项目方案
## 项目背景
随着深度学习技术的快速发展，GPU（图形处理单元）在深度学习训练中的应用日益普遍。然而，长时间高负载运行可能导致GPU温度过高，进而影响性能，甚至损坏硬件。因此，控制GPU温度是确保训练稳定性和硬件安全的关键。
## 项目目标
本项目旨在通过动态调整GPU负载，实时监控温度，并采取相应措施以保持GPU在安全温度范围内。项目具体目标包括
