tensorflow模型优化一般利用tensorflow训练出来的模型包含4个文件：check_point文件，指定模型存放路径的文件.data文件，存放模型的权重文件.index文件，存放网络节点的索引.meta文件，存放网络图结构当我们在自己的电脑上实验时，固然可以先加载meta文件获得网络图结构，再加载.data文件加载权重，然后进行推理(inference)。但是在生产环境下，这样做就有些
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2024-04-12 15:57:00
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机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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前言在19年的4月份，我要写一篇论文，涉及生境质量的，用到了InVEST中的生境质量模型（Habitat Quality），模型要求的数据比较多，需要用ARCGIS进行数据处理,数据处理不难，就是属性表统计计算，栅格计算，裁剪等过程，但是略繁琐，本文的目的就是捋清思路，整理出清晰的数据处理流程，对有需要的人提供一点帮助。InVEST生境质量模型（Habitat Quality）原理就不做介绍了，因
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2024-05-06 06:02:19
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# 项目方案：使用 PyTorch 构建模型进行图像分类
## 1. 简介
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，它是机器学习领域中常用的深度学习框架之一。本项目将使用 PyTorch 构建一个图像分类模型，用于对图像进行分类。我们将使用一个经典的数据集，如 CIFAR-10，来训练和测试模型。
## 2. 数据集准备
首先，我们需要准备数据集。我们将使用 CIFAR-1
原创
2023-12-29 05:02:53
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前言在19年的4月份，我要写一篇论文，涉及生境质量的，用到了InVEST中的生境质量模型（Habitat Quality），模型要求的数据比较多，需要用ARCGIS进行数据处理,数据处理不难，就是属性表统计计算，栅格计算，裁剪等过程，但是略繁琐，本文的目的就是捋清思路，整理出清晰的数据处理流程，对有需要的人提供一点帮助。InVEST生境质量模型（Habitat Quality）原理就不做介绍了，因
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。实例分析有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在，我们不知道中间那个绿色的数据是从属于哪一类（蓝色小正方形or红色小三角
InVEST产水模块介绍（原理+数据收集#1）前言（一些碎碎念着急的可以忽略）最开始做inVEST模型是2020年中，应该说对这个软件有很特殊的感情，之前一直想出教程，但是因为事情多加上拖延加上懒就耽搁了，事实证明东西不用就确实荒废了，现在面对当初自己做的东西顶多也就能想起一些思路，很多细节都忘了，所以这个教程也相当于是一个备忘录。今天先从个人感觉最复杂的一个开始.1. 水源涵养模块需要用到的基本
一、数据库设计：将数据库中的数据实体以及这些实体之间的关系，进行规划和结构化的过程。 设计过程：需求分析：分析客户的业务和数据处理需求。概要设计：绘制数据库的ER图，确认需求信息的正确性和完整性。详细设计：将ER图转换为多张表，进行逻辑设计，取人哥表的主键外键，并应用数据库设计的三大范式进行审核。最后选择具体的数据库。 二、数据库设计的三大范式： （1）第一范式 目标：
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2023-08-11 11:17:59
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这里我只说一下，我在使用过程中的一些注意事项。比如，我创建了一个包，该包下面有两个模块：model1和model2，如下图 那么我们再python中怎样去使用自己创建的这两个包呢？ 1、修改sys.path，这个网上教程很多，可以自己搜索一下。 2、import自己写的模块。 比如在ModelTest统计目录下新建一个python文件（modelTest.py），该文件用到我们自己写的
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2023-07-01 11:32:44
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fmr结尾的文件就是表文件，MYD结尾的文件就是数据文件SQL 一.SQL简介 二.SQL通用语法-- 后面要加空格，#后面不加空格 /* 后面要有*/ 才能结束三.SQL分类在学习中对DML和DQL学习为主要 四.DDL -- 操作数据库、表等（一）.操作数据库1.查询 Show DataBases;可以发现，查询数据表的时候，存在
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2023-08-12 16:50:26
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初涉mysql物理数据格式：一行数据在磁盘上是如何存储的行格式：对一个表指定他的行存储的格式是什么样的，在建表的时候，就可以指定行存储的格式，后面也可以修改行存储格式create table table_name(columns) row_format = compact
alter table table_name row_format = compact
# 大概格式类似
边长字段的长度列表
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2024-02-04 23:00:58
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数据模型其实是对Python框架的概述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。不管在哪一种框架下写代码，都会花费大量时间去实现那些会被框架本身调用的方法，Python也不例外。Python解释器碰到特殊的句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作。特殊方法一般用两个下划线开头，用两个下划线结尾。例如 __getitem__方法，obj[k
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2023-07-17 22:17:39
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1 前言BERT模型的使用可以分为两种形式：第一种使用方法直接将语句序列输入BERT模型获取特征表示，BERT模型一共提供十二层不同的特征向量输出，随层数的递进，特征表示从专于词义表示到专于语义表示而有所区别，此时BERT模型相当于静态的word2vector模型，仅用于特征表示，关于如何获取BERT预训练模型及如何使用第一种方法，可以参考我的博客。第二种则是更为常用的将BERT模型作为深度学习网
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2024-06-16 17:10:25
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本篇我们将会介绍 Python 中模块（module）的概念，如何从模块中导入对象，以及如何开发自己的模块。模块模块是一个具体特定功能的软件，Python 模块是一个包含了代码的文件。例如，在开发一个购物车应用程序时，我们可以创建一个用于计算价格的模块，再创建一个用于管理购物车商品的模块。每个模块拥有一个单独的源文件。模块的名称就是文件名，不包括 .py 后缀。例如文件 pricing.py 对应
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2023-08-11 10:02:16
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回归（ressgression）我对回归的认识线性回归局部加权回归logistic回归4.softmax回归总结代码实现（机器学习实战Python代码）：特别感谢 回归（ressgression）我对回归的认识在我现在的认识中，回归是找到反映一系列事物的各个特征之间的联系和规律的方法，以充分了解这一系列事物，发现其内部存在的规律，得到回归模型。比如房价预测中房价与面积、地段、楼层等之前的关系，首
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2024-03-15 05:09:21
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1）从狄利克雷分布α中抽样，生成文档d的主题分布θ2）从主题的多项式分布θ中抽样，生成文档d的第i个词的主题zi3）从狄利克雷分布β中抽样，生成主题zi对应的词语分布φi4）从词语的多项式分布φi中采样，最终生成词语wi 这个模型图的解释如下：1.：这个过程表示生成第n个词对应的topic。在生成第m篇文档的时候，先从topic骰子中抽了一个骰子，然后投掷这个骰子，得到文档中第n个词的t
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2024-07-29 18:12:30
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在之前写的一篇文章 TensorFlow，从一个 Android Demo 开始 中通过编译官方的 Demo 接触到了 TensorFlow 实际使用场景。这篇文章打算从一个Android 开发者的角度切入，看看构建一个基于 TensorFlow 的 Android 应用的完整流程。相关代码可查看：GitHub 项目地址通过 TensorFlow 用已有模型构建 Android 应用在 Googl
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2024-05-13 10:32:49
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一.概述与其它数据库不同，mysql 可以运行不同的sql model 下， sql model 定义了mysql应用支持的sql语法，数据校验等，这样更容易在不同的环境中使用mysql。sql model 常用来解决下面几类问题：(1) 通过设置sql mode, 可以完成不同严格程度的数据校验，有效地保障数据准备性。(2) 通过设置sql model 为ansi 模式，来保证大多数sql符合标
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2023-08-07 20:05:24
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原文地址：Java Memory Model
作者： Jakob JenkovJava 内存模型描述了JVM如何使用计算机内存（RAM）。 JVM是一个完整计算机的模型，在这个模型中自然就包括内存模型，这个内存模型就称之为JAVA内存模型只有理解了Java内存模型，才能设计出一个恰当的并发程序。 因为Java内存模型中规范了线程是如何，以及什么时候才能看到其他线程写入的值。 模型中还规范了，在
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2023-11-27 10:09:48
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2013-05-10 16:19:29最近，LPPL模型在金融市场中的运用越来越广，LPPL模型认为金融市场处于自组织临界状态，泡沫的产生往往伴随着市场参与者之间行为的正反馈作用，泡沫也会因此越来越大，并在奇点处崩溃，详细介绍可以参见Barrons的文章，比如这篇《泡沫熟了》：http://barrons.blog.caixin.com/archives/24765 以及国信证券量化金融研究小组的
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2023-09-05 14:29:30
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