这篇文章主要介绍了关于Python中Inf与Nan的判断问题，文中介绍的很详细，对大家具有一定的参考价值，有需要的朋友们下面来一起看看吧。大家都知道 在Python 中可以用如下方式表示正负无穷：float("inf") # 正无穷
float("-inf") # 负无穷利用 inf(infinite) 乘以 0 会得到 not-a-number(NaN) 。如果一个数超出 infinite，那就
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2023-07-13 15:31:18
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# 如何实现“inference python”
## 1. 概述
在机器学习和深度学习领域中，推理（inference）是指使用训练好的模型对新的输入数据进行预测或分类的过程。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了丰富的机器学习和深度学习库，使得实现推理任务变得相对简单。
本文将介绍如何使用Python实现推理任务，包括整个流程和每一步所需的代码。
## 2. 推理流程
原创
2023-09-14 12:31:02
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# Python Paddle Inference 科普文章
## 引言
Python Paddle Inference 是一个用于在Python 中进行PaddlePaddle模型推理的开源工具。它提供了一个高效、灵活的方式来使用已训练的模型进行预测。
在这篇文章中，我们将介绍Python Paddle Inference的基本概念、用法和一些示例代码。我们还将使用Mermaid语法来绘制
原创
2023-12-01 10:04:52
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修改文件（原理）--回顾#修改文件（原理）
with open('name','r',encoding='utf-8') as f,\
open('password','w+',encoding='utf-8') as f1:
for line in f:
if '开始' in line:
line = line.replace('开始','
I n f e r e n c e Inference Inference
# -------------------------------------#
# 创建YOLO类
# -------------------------------------#
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
import cv2
i
原创
2021-08-02 14:19:12
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Python可以使用上一节安装的IDE也可以通过终端来进行练习，可通过Python官网（The Python Tutorial — Python 3.10.6 documentation）进行学习，本节首先记录KNN算法在印刷体数字识别中的应用过程。一、什么是KNN算法视频流的每一帧就是一张图片，因此处理计算机视觉产生的视频流的基础就是数字图像处理，那么我们就先从数字图像处理最简单的印刷体数字识别
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2023-07-13 11:11:45
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### 如何使用Paddle Inference API下载Python
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Paddle Inference API下载Python。下面是整个过程的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[搜索Paddle Inference API下载Python]
B --> C[打开Paddle Infere
原创
2024-01-29 12:29:21
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1. Approximation Probabilistic model 中的一个 central task ：给定一组obse
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2013-09-16 22:32:00
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theta: org parameter, theta_P: variational parameter1. goal: 估计p(z
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2023-06-30 10:03:38
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作者：孙九爷链接：https://www.zhihu.com/question/41765860/answer/101915528来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 变分推断其实就是一句话：用简单的分布q去近似复杂的分布p。首先，为什么要选择用变分推断？因
原创
2021-07-08 17:03:06
306阅读
类的定义： 类：用来描述具有相同属性和方法的对象的集合；类的常用术语： 类：对具有相同数据和方法的一组对象的描述或定义。 对象：对象是一个类的实例。 实例(instance)：一个对象的实例化实现。 实例属性(instance attribute)：一个对象就是一组属性的集合。 实例方法(instance method)：所有存取或者更新对象某个实例一条或者多条属性 的函数的集合。 类属性(cla
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2024-06-28 14:41:07
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图模型（Graphical Models）是一个用来表示概率模型的工具。所谓概率模型，也就是在刻画一组随机变量之间的相互关系。图模型就是用来显式地刻画这些变量之间关系的。在 图模型中，每个变量由图中的一个结点表示，而每一条边则代表其所连接的两个变量之间有相互依赖关
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2013-10-13 19:51:00
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论文地址 https://arxiv.org/pdf/1911.02549.pdf 官网地址 https://mlcommons.org/zh/ github https://github.com/mlcommons/inference MLPerf是什么？ Fair and useful benc
原创
2021-05-25 23:02:50
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# 如何实现Paddle NLP Inference
## 一、整体流程
首先，让我们通过一个表格来展示整个“Paddle NLP Inference”的实现流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 预处理文本数据 |
| 4 | 使用模型进行推理 |
| 5 | 解析推理结果 |
## 二、具体步
原创
2024-02-28 06:27:41
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# 如何实现paddle_inference python的示例代码
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用PaddlePaddle的paddle_inference模块来实现Python示例代码。无论你是刚刚入行的初学者还是经验丰富的开发者，本文都将为你提供一步步的指导。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现paddle_inference示例代码的流程。下面是一个简单的表格
原创
2023-09-17 03:26:02
122阅读
638 · 字符同构给定两个字符串 s 和 t ，确定它们是否是同构的。两个字符串是同构的如果 s 中的字符可以被替换得到 t。所有出现的字符必须用另一个字符代替，同时保留字符串的顺序。 没有两个字符可以映射到同一个字符，但一个字符可以映射到自己。样例 1 :输入 : s = "egg", t = "add"
输出 : true
说明 :
e ->
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2024-02-02 10:35:19
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一、Deep Learning的基本思想假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那
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2024-01-17 11:15:14
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1.变分推断（Variational Inference） 1.1.分解概率分布(Factorized distributions) 1.2.分解近似的性质（Properties of factorized approximations） 1.3.例子：一元高斯分布（Example: The uni
原创
2022-07-15 17:20:17
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# PyTorch Inference 内存占用
在使用 PyTorch 进行神经网络推断时，经常会遇到内存占用过高的问题，这不仅影响推断速度，还可能导致程序崩溃。本文将介绍如何优化 PyTorch 推断过程中的内存占用，并通过代码示例演示优化方法。
## 内存占用原因
PyTorch 在进行推断时会生成大量中间结果，这些结果会占用大量内存。如果不及时释放这些中间结果，就会导致内存占用过高。
原创
2024-04-25 05:08:27
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python中一切皆对象，这使得python有着天然的自省特性，即能够运行过程中获取对象自身由哪些属性和方法组成。在阅读python源码和基于第三方库开发时，查看获取某个对象的具体构成内容很有必要。python自带的inspect模块便提供了将对象的各个成员总结出来并具有良好可读性的功能。1.挑战python自省反射的原住民不使用模块inspect，仅使用内置函数，也能实现自省和反射的功能。自省意
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2024-04-09 16:58:39
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