获得列表联合的最快方式 - Python(Fastest way to get union of lists - Python)有一个C ++比较来从列表列表中获得列表的联合： 找到联合集合的最快方法还有其他几个与python相关的问题，但没有一个提出将列表组合的最快方法：从答案中，我了解到至少有两种方法可以做到这一点：>>> from itertools import chai
文章目录技术交流前言AutoRec 模型介绍损失函数基于 AutoRec 的推荐过程实验对比消融实验代码实践总结参考 本文要介绍的 AutoRec 模型是由澳大利亚国立大学在2015年提出的，它将自编码器(AutoEncoder)的思想与协同过滤(Collaborative Filter)的思想结合起来，提出了一种单隐层的简单神经网络推荐模型。前言本文会介绍AutoRec模型的基本原理，包括网络
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架，但这并不能否认ONNXRuntime是一
TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架种进行快速和高效的部署
一个简单的多线程Python爬虫最近想要抓取拉勾网的数据，最开始是使用Scrapy的，但是遇到了下面两个问题:前端页面是用JS模板引擎生成的接口主要是用POST提交参数的目前不会处理使用JS模板引擎生成的HTML页面，用POST的提交参数的话，接口统一，也没有必要使用Scrapy，所以就萌生了自己写一个简单的Python爬虫的想法。本文中的部分链接可能需要FQ。参考资料：http://www.ib
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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报错：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device提醒：安装pytorch时，除了要注意pytorch与torchvision版本的匹配，也要注意pytorch与cuda的版本兼容。不然……，安装环境会让你想吐~目录1.报错原因2.查看系统的cuda版本3.查看与cuda匹配的p
Java 中最烦人的，就是多线程，一不小心，代码写的比单线程还慢，这就让人非常尴尬。通常情况下，我们会使用 ThreadLocal 实现线程封闭，比如避免 SimpleDateFormat 在并发环境下所引起的一些不一致情况。其实还有一种解决方式。通过对parse方法进行加锁，也能保证日期处理类的正确运行，代码如图。1. 锁很坏但是，锁这个东西，很坏。就像你的贞操锁，一开一闭热情早已烟消云散。所以
注：1.本文基于mmdetection-2.25.1。为啥不用最新版本？3.0的还没试，2.28的有差不多的问题，老板要求用这个版本，所以先用这个演示一遍全流程。2.本文直接用mmdetection里面提供的一个“不建议使用”的脚本来导出onnx格式（ncnn先别急），即tools/deployment/pytorch2onnx.py。为啥不用mmdeploy？一个是也不见得行，另外老板暂时不让用
文章目录1. 损失的特殊性2. compute_loss3. build_targets 1. 损失的特殊性先说说YOLOV5的损失：一般检测的损失分为分类损失和回归损失。一般的检测算法：
回归损失只有正样本有分类损失的标签直接就非1即0，正样本的标签是1，负样本的标签是0（可以把背景作为一种类别一起算），这些标签根据anchor和GT框的比较就可以直接得到。比如标签是[0,1,0,0]，
一、onnxruntime C++的下载不要相信某些博客，2022年居然还是写的：我才疏学浅，试过好几次都没有成功。不要克隆不要克隆，那么大的项目你克隆到啥时候，人家发布了压缩包版本的好不好。 点击latest: 看见没有，gpu版本的才几十M！！！！！如果自己下载源码编译，很大可能会失败。用官方给的include、lib是很香的哦。二、部署一个大佬的项目：GitHub - i
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2024-10-05 11:42:39
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以下的内容必须自己先进行推导1.判断下列逻辑语句的True,False.1）1 > 1 or 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6 True
2）not 2 > 1 and 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6 False
Python推导式讲解Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 Python 支持各种数据结构的推导式：列表(list)推导式、字典(dict)推导式、集合(set)推导式、元组(tuple)推导式。1. list推导式(1) 语法格式[a]. 常规的形式：[表达式 for 变量 in 序列]。[b]. 加if条件的形式：[表达式 for 变
一、 单机多GPU训练 深度学习由于存在计算量大，并且需要大量的数据来训练的问题，因而需要采用一些并行机制来加快训练速度，目前常用的并行方法主要有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。下面主要介绍tensorflow框架采用的数据并行方法 。1.1 数据并行原理 数据并行的原理如下图所示，假设有两块显卡（GPU1和GPU2），我们经常使用
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2024-05-24 18:29:18
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基本原理将输入图像划分为S*S(最终feature map的大小)个cell,每一个cell预测B个bounding boxes，以及这些bounding boxes的confidence scores(置信度)，以及C个类别概率。由于一个cell只有一组分类概率，所以在yolov1中，一个cell只能预测一个物体。训练过程中，ground truth的中点落在哪个cell中，那个cell就负责
如果C语言功底较深 可以发出更多 拷问灵魂深处的问题； 不是所有问题 这里都提供答案；这里提供的答案 也有可能有错或很片面；对于非超级熟手，这些问题可以只是线索，答案自己去搜 去试 去扩充 这里的问题 也不全是python的 也有些计算机基础的。 大部分都是网上摘的或书上的，按个人想法汇总了一下，不是纯原创。 part1:python中的变量是什么？ 变量有类型吗？ a
一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
onnx模型推理(python)以下ONNX一个检测模型的推理过程,其他模型稍微修改即可# -*-coding: utf-8 -*-import os,
原创
2022-08-24 16:43:09
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0、前言python基础语法中有讲解有关存储数据的列表对象，但是其无法直接参与数值运算（虽然可以使用加法和乘法，但分别代表列表元素的增加和重复）。 本文将介绍另一种非常有用的数据结构，那就是数组，通过数组可以实现各种常见的数学运算，而且基于数组的运算，也是非常高效的。 本章的重点是讲解有关Python数值运算的numpy模块，通过numpy模块的学习，你将掌握如下几方面的内容，进而为后面的统计运算
1、Tensorhttps://pytorch.org/docs/stable/tensors.htmlTensor其实就是一个高维度的矩阵或是type:shape:how to construct a tensor？ Operators: 2、Numpyhttps://github.com/wkentaro/pyto
