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
LSB算法（Least Significant Bit）是一种简单的图像隐写术，可以将秘密信息隐藏在图像的最低有效位中，从而在不影响图像质量的前提下实现秘密通信。在本文中，我将教会你如何使用Python实现LSB算法。
## 1. 整体流程
下面是实现LSB算法的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取载体图像和秘密信息 |
| 2 | 将秘密信息转换
原创
2023-09-04 13:24:26
597阅读
# Python代码复现——一个简单的统计分析实例
Python作为一种易于学习和使用的编程语言，广泛应用于数据分析、科学计算和机器学习等领域。本文将通过一个简单的示例，讲解如何使用Python进行数据统计分析，并展示如何复现书中的代码。
## 1. 数据准备
在进行数据统计分析之前，首先需要准备数据。我们将使用一个简单的CSV文件，包含学生的姓名及其分数。下面是示例数据内容：
| 姓名
目录前言函数--实现代码复用（1）定义函数（2）函数调用（3）函数参数（4）传参解包（5）作用域类--实现代码复用（1）类的创建使用（2）私有、公有成员（3）数据成员和成员方法（4）属性（5）类与对象动态混入机制（6）继承（7）多态前言是否遇到过有很多操作是完全相同或者非常相似的情况，他们之间区别仅仅在于数据不同，不同的代码位置多次执行相似甚至完全相同的代码块。在这里，解决此类问题，可以选择借助“
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2023-09-27 12:55:50
274阅读
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
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
225阅读
如今，可供选择的Python web框架有不少，能帮助你更快更轻松地创建web应用。本文就将为大家介绍一些更现代、使用更广泛的web框架。1. FastAPIFastAPI致力于实现轻便和快速，笔者很喜欢它，它的开发速度和简单程度令人欣慰。这对于端点特别有用，因为它们除了逻辑之外通常没有太多内容，而且很可能不需要Django或TurboGears等工具提供的所有无用信息来创建。FastAPI也有非
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2024-05-24 12:29:58
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概述BFS 算法像是近视的小明的眼镜掉在了地上，小明肯定是先摸索离手比较近的位置，然后手慢慢向远方延伸，直至摸到眼镜，像是以小明为中心搜索圈不断扩大的过程。通常用队列（先进先出，FIFO）实现
初始化队列Q；
Q = {起点s}；标记s为已访问；
while(Q非空):
取Q队首元素u；u出队；
if u == 目标状态 {...}
所有与u相邻且未被访问的点进入队列；
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2023-08-11 16:50:42
70阅读
一直以来，都想学习python数据分析相关的知识，总是拖拖拉拉，包括这次这个分享也是。《利用python进行数据分析 第2版》是一次无意之间在简书上看到
原创
2024-10-14 11:06:48
55阅读
目录 什么是目标检测目标检测算法Two StagesOne Stagepython实现依赖安装使用附录 什么是目标检测目标检测关注图像中特定的物体目标，需要同时解决解决定位（localization） + 识别（Recognition）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每
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2024-02-20 23:09:51
113阅读
# 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
293阅读
# 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
186阅读
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模型算法在机器学习和深度学习中都发挥着自己的作用，但往往训练出来的模型效果不佳或稳定性不强，就需要对模型进行调优。一般来说，会从以下几个角度来优化模型。1.优化数据维度在需要对原始需求进行理解、准确定义好坏样本的前提下，充分优化数据，丰富数据维度才能提高模型的效果，毕竟数据决定模型的上限，而模型仅是逼近这个上限。丰富数据资源，引入更多的三方数据加入到模型训练中优化特征组合生成新的变量，不同维度的特
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2024-06-22 11:34:04
50阅读
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
2966阅读
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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
