最近有个小项目要搞姿态识别，简单调研了一下2D的识别：基本上是下面几种（单人）single person
直接关键点回归heatmap，感觉其实就是把一个点的标签弄成一个高斯分布（多人）multi person
自顶向下：先把人圈出来，再针对单个人做检测自底向上：把所有关键点弄出来，再聚合适配到个人这个不是本文重点，笔者也还没吃透，可以看这篇综述：Deep Learning-Based Human
5: DecomposeResultTIME LimitMEMORY LimitRun TimesAC TimesJUDGE3s8192K318182StandardGive you an positive integer N(1<=N<=30), you can decompose n to several positive integers: A1, A2, ... Ak. (1<=k<=N) And A1 + A2 + ... + Ak = N. Now i want to know what's the maximal product of these
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2013-03-17 10:02:00
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# Python Decompose 原理：一个新手的入门指南
在开发过程中，我们常常需要对复杂的问题进行分解（decompose），以便更容易理解和解决。本文将带你逐步了解 Python 的分解原理，包括流程步骤、具体代码实现以及状态图与旅行图的示例，帮助你更好地掌握这一技能。
## 整体流程
首先，我们来看一下实现 Python 分解的基本流程。可以将整个过程分为以下几步：
| 步骤
# Python时序分解（Seasonal Decompose）
在时间序列分析中，我们经常需要识别和拆解出时间序列中的趋势、季节性和残差部分。这些信息对于预测和分析时间序列数据是非常有价值的。而Python的`seasonal_decompose`函数就提供了一种简便的方法来完成这一任务。
## 什么是时序分解？
时序分解（Seasonal Decompose）是将时间序列数据拆解为趋势、
原创
2023-12-29 11:30:41
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Pytorch 学习记录什么是PytorchPyTorch是一个基于python的科学计算包，主要针对两类人群：1.作为NumPy的替代品，可以利用GPU的性能进行计算 2.作为一个高灵活性、速度快的深度学习平台 PyTorch 是Torch7 团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch 的不同之处在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。所谓“Python first”，同样说
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2023-08-13 22:25:23
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# 如何实现Python Seasonal Decompose函数
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经熟悉了Python中的Seasonal Decompose函数的用法。但是对于刚入行的小白来说，这可能是一个比较陌生的概念。在本篇文章中，我将教会你如何实现Python的Seasonal Decompose函数，帮助你更好地理解时间序列数据的季节性特征。
## 流程图
```me
原创
2024-03-02 06:12:47
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1、Autograd 求导机制 我们在用神经网络求解PDE时， 经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导； 例如在训练WGAN-GP 时， 也会用到网络对输入变量的求导，pytorch中通过 Autograd 方法进行求导，其求导规则如下：1.1当x为向量，y为一标量时
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2023-07-25 21:58:52
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TORCH.TENSOR.SCATTER_Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor把src里面的元素按照index和dim参数给出的条件，放置到目标tensor里面，在这里是self。下面为了讨论方便，目标tensor和self在交换使用的时候，请大家知道，在这里指的是同一个tensor.注意：这里self, index, src
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2023-12-13 21:32:19
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# 使用 Python 的 `seasonal_decompose` 方法进行时间序列分解的全流程指南
在数据分析中，时间序列数据的分析是一个重要的课题。为了更好地理解时间序列数据，我们经常使用 `statsmodels` 库中的 `seasonal_decompose` 方法。本文将指导你如何实现这一功能，并详细讲解每个步骤。
## 整体流程
首先，我们来看看实现这一功能的整体步骤：
`
原创
2024-10-16 05:20:54
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在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，尤其是在处理序列数据时。双向长短期记忆网络（Bidirectional LSTM）是一种特别有效的架构，为了更好地了解如何在PyTorch中实现和使用Bidirectional LSTM，接下来将以复盘记录的形式，全面解析其用法的各个方面。
## 背景定位
在自然语言处理（NLP）和时间序列预测等领域，传统的单向LSTM可能无法利用上下文信息
如果您看到我的记录，建议忽略我的，看官方参考资料，现在水平，不值得您看 python是一种面向对象抽象，书写深度学习程序，最好是将所有程序对象像化，这样的化，可以花更多的精力在网络结构上，在这里介绍基于pytorch高级库Ignite，这个非常有用的库，下面看下源码布局Ignite介绍读这个之前，最好看官网github的列子 这个package中包含四个包：contribenginehandler
训练完一个epoch，我们可能会生成模型来进行测试。在测试之前，需要加上model.eval()，否则的话，即使不训练，模型的权值也会改变。这是因为模型中有Batch Normalization层和Dropout层。model.train()和model.eval()我们知道，在pytorch中，模型有两种模式可以设置，一个是train模式、另一个是eval模式。model.train()：的作用
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2024-09-25 22:04:19
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上文说到生成对抗网络GAN能够通过训练学习到数据分布，进而生成新的样本。可是GAN的缺点是生成的图像是随机的，不能控制生成图像属于何种类别。比如数据集包含飞机、汽车和房屋等类别，原始GAN并不能在测试阶段控制输出属于哪一类。为此，研究人员提出了Conditional Generative Adversarial Network（简称CGAN），CGAN的图像生成过程是可控的。本文包含
官方文档地址：https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.mdhttps://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.md下载项目：git clone GitHub - pytorch/serve: Model Serving on PyTorch-------
[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计 文章目录[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (1) ---- 设计0x00 摘要0x01 分布式RPC框架1.1 RPC 框架1.2 PyTorch RPC 四大支柱1.3 RRef1.3.1 假设条件1.3.2 同步调用1.3.2 异步调用0x02 示例0x03 前向传播期间的 Autograd
# PyTorch Dataset 用法入门指南
在使用 PyTorch 进行深度学习时，我们需要有效地管理和读取数据。PyTorch 提供了 `Dataset` 类，使得数据加载和预处理变得简单且模块化。本文将为您阐述如何创建自定义的 PyTorch `Dataset`，并通过一个示例来指导您实现这一过程。
## 整体流程
下面是创建和使用自定义 `Dataset` 的流程概述：
| 步
pytorch常用函数总结（持续更新)torch.max(input,dim)求取指定维度上的最大值，,返回输入张量给定维度上每行的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。比如：demo.shape
Out[7]: torch.Size([10, 3, 10, 10])torch.max(demo,1)[0].shape
Out[8]: torch.Size([10, 10, 10])torch.
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2024-09-16 12:38:04
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pytorch 数据加载部分的 接口可以说是现存 深度学习框架中设计的最好的， 给了我们足够的灵活性。本博文就对 pytorch 的多线程加载 模块（DataLoader） 进行源码上的注释。输入流水线pytorch 的输入流水线的操作顺序是这样的：创建一个 Dataset 对象创建一个 DataLoader 对象不停的 循环 这个 DataLoader 对象 dataset = MyDatase
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2024-10-04 09:10:21
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You can plot a bigger graph by plotting each graph separately. For example, fig, (ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(3,1, figsize=(15,8)) res.trend.plot(ax=a
原创
2023-11-02 10:46:00
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一、Docker compose介绍官方：https://docs.docker.com/compose/overview/ 翻译：compose是定义和运行多容器Docker应用程序的一个工具。您可以使用YAML文件来配置应用服务。然后，使用单个命令创建并启动配置中的所有服务。要了解更多有关Compose的所有特性，请参见特性列表。 Compose的特性如下：在单个主机上运行多个互相隔离的环境；
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2023-12-08 10:48:10
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