最近有哪些轻薄笔记本是值得买的？也许很多人会给出不同的答案，但是小新Pro14必定在其中，因为这款笔记本实在有点难买。作为一名五年联想用户，这款笔记本也确实激起了评价君换本的愿望，至于小新Pro14这款笔记本怎么样，相信很多人也期待答案，既然如此，我们就来个开箱吧。小新Pro14笔记本目前有两档配置可选，都是酷睿i5-1135G7、16GB内存、512GB SSD，配备了14英寸2240×1400
一、Anaconda3安装注意事项（避坑一）在安装Anaconda3时，用户选择时要注意选择Just Me，否则后续安装步骤将无法勾选添加环境变量的选项，导致安装完成后需要手动配置环境变量。 手动配置环境变量则需在Path中添加如下（假设安装在了D:\anaconda目录下）：D:\anaconda
D:\anaconda\Scripts\
D:\anaconda\Library\bin
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2024-06-22 11:05:52
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安装完成后打开软件会提示如下图所示的报告这两个问题都是驱动版本过低的原因一、NVIDIA的兼容问题1.先打开电脑的NVIDIA控制面板 2.点击左下角的系统信息查看NVIDIA的信息 3.根据自己电脑的NVIDIA的型号去官网（NVIDIA 驱动程序下载）下载高版本的驱动点击驱动程序，选则所都NVIDIA驱动程序选则与自己电脑型号相同的驱动，然后点搜索PS：我用的是笔记本所以选
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2023-12-26 11:49:34
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在这个博文中，我将与大家探讨如何成功使用核显来跑 PyTorch。使用核显（集成显卡）来进行深度学习训练和推理虽然挑战性大，但通过合理的配置和调优，依然可以取得令人满意的效果。接下来，我将详细介绍背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
## 背景描述
在最近的研究和开发中，人们发现越来越多的开发者和研究人员开始关注使用核显来运行 PyTorch。尽管传统上我们会选择高性能的独
大家平时在选购电脑的过程中，常常会碰到一个问题，电脑的显卡会分为两种，集成显卡和独立显卡，那是买集显的好呢？还是独显的好呢？不都是显卡吗？集显和独显有什么不一样嘛？今天我们就来了解一下集成显卡和独立显卡那些事儿。集成显卡：一种是指主板芯片组集成了显示芯片，使用这种芯片组的主板就可以不需要独显就实现显示功能，满足一般的家庭影音娱乐和办公应用，节省购买独显的开支。集成显卡的主板一般不带有显存，使用系统
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2024-10-09 09:22:59
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【[2020.6] 数据挖掘：基于Spark框架的K-Means聚类2】在Iris数据集上借助pyspark实现K-Means聚类Iris（鸢尾花）数据集Iris数据集简介Iris数据集下载和处理基于pypark的K-Means 聚类实验与参数分析Spark组件MLlib实验步骤与参数分析实验代码 Win10下pyspark环境的配置请参考上篇博文：【[2020.6] 数据挖掘：基于Spark框
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2024-01-28 11:07:20
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在 Intel 11 代锐炬 Intel® Iris® Xe Graphics 核显设备上，如果此设备使用旧版本驱动，则可能导致 WPF 的 WriteableBitmap 停且最新驱动版本已修复
原创
2024-10-12 12:03:23
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HOG+SVM是经典的行人检测方法，论文作者同时搞了一个INRIA数据集。INRIA数据集官方页面：http://pascal.inrialpes.fr/data/human/，不过说真的，数据集搞的挺乱的。首先，INRIA数据集的原始图片，来自GRAZ 01数据集和网络上的一些图片。这些图片相比于MIT行人数据集，人的姿态和光照条件啥的都更加全面，适合做行人检测。每张图片中都进行了行人区域的标定
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2023-07-21 22:04:48
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还认为你的电脑的速度效果比不上苹果吗？还在嫌电脑渲染速度慢吗？试一下，电脑开启GPU硬件加速吧！只要有独显轻松加速（毕竟苹果笔记本要配独显电脑的价格基本上在15000以上，而且显卡的性能还不怎么好）先打开PhotoShop软件查看一下当前你电脑的ps软件用的是Inter的核显还是独显 选择编辑->首选项(可能要往下拉或者Photoshop全屏)->常规 选择常规后选择性能;可以看到如
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2023-11-12 11:39:29
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一、数据准备数据准备见：使用精灵标注助手制作yolov3训练数据集（附解析xml代码）本篇文章为项目实战部分，理论部分简析见：YoLov1-YoLov3演变历程(思维导图)二、项目代码部分：1、cfg.pyCLASS_NUM = 10
"anchor box是对coco数据集聚类获得"
ANCHORS_GROUP_KMEANS = {
52: [[10,13], [16,30], [
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2024-01-29 06:12:16
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我与FPGA的渊源： 作为一个普通二本的电气自动化的学生，从大一开始自学单片机，搞搞3D打印，参加比赛。后来自己琢磨，搞这些不行，想想以后发展方向，想来想起，发现机器视觉是个很大的坑，有意思。果然不出我的意料，后面参加很多比赛都需要视觉处理。方向明确了，想想技术方向了，单片机肯定不行，像现在比赛和机器人用到很多就是openmv，是基于单片机开发的
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2024-09-07 22:27:35
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# 基于PyTorch的鸢尾花分类
鸢尾花（Iris）数据集是机器学习中一个经典的案例，常用于分类和聚类的算法研究。本文将使用PyTorch构建一个简单的神经网络模型来识别鸢尾花的品种，并通过代码示例来演示具体实现。
## 鸢尾花数据集简介
鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些特征用于分类三种鸢尾花品种：山鸢尾（Iris Setosa
原创
2024-10-19 07:28:37
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体活就是用来上体育的~~~Cat到操场上跑了n圈，6:00~6:25，并且边跑边唱歌，就是那首我最喜欢的"世界问，你是谁，来自哪……"好像路上有人因此回头多看了两眼，今天的云好美，一路上的老师有好多在拍照的，仰望天空不知道Dream是近在咫尺还是远在天涯……好久没有这样放纵了呢…… A. 欧几里得的噩梦建个图，把x和y连边（没有y就建一个虚点m+1，把x和m+1连边），这个图不能成环，用
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2024-02-04 11:24:45
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0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一
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2023-12-02 22:20:03
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文章目录学习记录环境起源尝试的过程效果总结 学习记录环境Win 10Premiere Pro cc2019NVIDIA GeForce 940MX导出视频大小53M，格式MP4起源在使用PR导出视频时，意外发现，CPU和核显的占用率都是100%，但独显占用率几乎为0，只有微小的跳动。也就是说独显虽然能工作，但是对视频渲染没有起到作用。 虽然说NVIDIA GeForce 940MX只是笔记本的入
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2023-12-12 17:15:32
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torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错误。
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2024-06-26 08:10:24
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PyTorch生态简介一、 torchvision（图像）1.torchvision.datasets：计算机视觉领域常见的数据集，包括CIFAR、EMNIST、Fashion-MNIST等torchvision.datasets主要包含了一些我们在计算机视觉中常见的数据集，在0.10.0版本的torchvision下，有以下的数据集：CaltechCelebACIFARCityscapesEMN
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2023-10-02 19:09:11
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1.向量机from sklearn import svm#svm函数需要的
import numpy as np#numpy科学计算库
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
#如果想要好的结果需要进行参数的调整，同时选取的用于训练的参数也可以增加到四个（本文用了前两个）
#数据每一行一个鸢尾花的
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2024-03-28 13:19:14
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感知机算法实战Iris数据集关于感知机的相关理论知识请查看：感知机关于Iris数据集Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。Iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常
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2023-11-09 06:52:45
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在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport os
import subprocess
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import Decis
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2024-01-06 18:49:22
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