GitHub代码复现之opencv链接：https://github.com/vonzhou/o
原创
2022-11-08 14:29:47
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如何用Pytorch包处理数据 常用的：对于图像，可以用 Pillow，OpenCV对于语音，可以用 scipy，librosa对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy 对于视觉处理，常用torchvision包处理数据集，其包括Imagenet，CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.data
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2024-07-09 16:12:32
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RDMA应用的docker热迁移方案
原创
2023-07-26 16:41:21
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RDMA应用的docker热迁移方案
原创
2023-07-26 16:41:21
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目录前言一、GaitSet模型简介二、数据集介绍（原文链接：[]()）三.数据预处理四、测试1、config.py配置2、test.py运行 以下是本篇文章正文内容，提供对于GaitDatasetB数据集的GaitSet论文的复现，下面案例可供参考PS：再次重申，博主并非研究GaitSet方向，该文章为小学期作业，因此探究并不深入，博主对模型理解也不深入，大家遇到问题可以在评论区提问，欢迎大家同
RCAN复现摘要：RCAN是一种很深的卷积神经网络，其包含 RIR（Residual In Residual）架构，加快了网络的训练速度，还包含通道注意力（Channel Attention）机制，通过对特征通道之间的相互依赖性建模来自适应地重新缩放每个通道的特征。本文通过下载的RCAN源代码，搭建了相应的环境对其进行复现，并对复现过程相应的步骤进行了详细介绍。关键字：RCAN，RIR,CA1.环
1.Docker Client配置容器网络模式Docker目前支持4种网络模式，分别是bridge、host、container、none，Docker开发者可以根据自己的需求来确定最适合自己应用场景的网络模式。从Docker Container网络创建流程图中可以看到，创建流程第一个涉及的Docker模块即为Docker Client。当然，这也十分好理解，毕竟Docker Container网
一、事件背景 北京时间9月20日，杭州公安发布《杭州警方通报打击涉网违法犯罪暨‘净网2019’专项行动战果》一文，文章曝光了国内知名PHP调试环境程序集成包“PhpStudy软件”遭到黑客篡改并植入“后门”。截至案发，近百万PHP用户中超过67万用户已被黑客控制，并大肆盗取账号密码、聊天记录、设备码类等敏感数据多达10万多组，非法牟利600多万元。漏洞：程序包自带的PHP的php_x
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2024-05-06 14:17:17
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摘要本文用于学习代码生成论文：code2seq: Generating Sequences from Structured Representations of Code Tensorflow版本：https://github.com/tech-srl/code2seq jupyter+pytorch版本：https://github.com/m3yrin/code2seq 本文跑的是
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2024-05-09 09:07:08
66阅读
导读：招聘业务是多行为场景，用户需求和交互周期短、行为稀疏。本次分享基于业务挑战，将介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用，最后总结实践中的教训与心得。主要内容包括：58招聘业务场景招聘推荐系统基于行为的向量化召回实时深度召回教训和心得58招聘业务场景首先和大家分享下58招聘涉及的业务及场景。1. 58招聘业务招聘行业：据2018年统计，我国总人口13.9亿，就业人口7.7亿
联邦蒸馏领域中，有哪些有意思的工作简要向大家推荐一下自己近期在联邦蒸馏方面的研究工作，按照心目中创新度从高到低进行排序，与工作的扎实程度以及发表的会议期刊等级无关。如有不妥，真心接受批评指正。Top-1：FedCache: A Knowledge Cache-driven Federated Learning Architecture for Personalized Edge Intellige
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2024-01-26 11:38:48
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# 如何实现unetpytorch复现代码
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取代码) --> B(搭建环境)
B --> C(加载数据)
C --> D(构建模型)
D --> E(训练模型)
E --> F(评估模型)
```
## 2. 整体流程
| 步骤 | 操作 |
|------|-
原创
2024-07-13 05:39:57
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# 复现机器学习代码的完整指南
在与机器学习的世界相遇时，复现已有的代码是一个非常重要的学习步骤。下面将为你详细讲解如何完成这一过程。
## 流程概述
复现机器学习代码的过程通常包括以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 理解问题 | 确定你要复现的模型或算法的目标和数据类型。 |
| 2. 环境配置 | 确保你的开发环境中安装了必要的库和工具。 |
# PyTorch复现代码：从理论到实践
在深度学习的研究与应用中，复现论文中的实验结果是一项重要的工作。通过复现，研究者不仅可以提高自己的理论知识，还有助于深入理解模型的机制。本文将重点介绍如何使用 PyTorch 进行复现，并提供相关代码示例。通过这个过程，我们可以更好地掌握深度学习模型的构建与训练。
## PyTorch简介
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其简单易用、灵活
train.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import os from tensorboardX import SummaryWriter import torchvision.datase ...
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2021-09-23 18:48:00
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代码及复现 清单 依赖项 硬件条件及软件条件。如果你用的语言是 Python，那么当使用 pip 和 virtualenv 时，你需要提供 requirements.txt 文件；当使用 anaconda 时，你需要提供 environment.yml 文件；当使用的是代码库时，你需要提供setup ...
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2021-09-01 19:21:00
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原始论文 Rethinking Style Transfer: From Pixels to Parameterized Brushstrokes 项目地址 tensorflow版本 pytorch版本 前期准备 conda环境配置 创建环境时直接安装tensorflow-gpu==1.14会莫名出 ...
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2021-10-25 18:52:00
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前置DQN
原创
2021-08-10 11:54:06
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在编写程序过程中，特别是刚刚入行没有多久的程序员，经常会犯的一个错误就是大段大段的复制粘贴代码。把功能相近的代码直接复制过来而不加以修改。这个习惯也许来源于你的老师也许来源于你本身的原因。总之，对于这一类程序员最好的设计模式就是“Ctrl+C(复制)”和“Ctrl+V(粘贴)”。但是复制代码虽然在一定程度上提高了编程的速度，但是更多的是带来了不可预计的问题：若要修改这个功能的代码，却只修改了一部分
1. 前言在环视图像的网络中，常使用鸟瞰图来进行特征提取，尽管比体素表示更加高效，但也会损失部分信息，为了解决这个问题，TPVFormer论文中提出了三个视图来表示三维特征的方法，并且在实验中验证了仅使用图像作为输入，能够与雷达获得相当的分割效果。本文主要介绍如何在本地运行mini数据集，以及生成对应的视频，后续会对源码进行深入学习。mini数据集: https://pan.baidu.com/s
