# Python炼丹：从基础到实用
在编程的世界中，"炼丹"这一术语常常用于比喻编程过程中不断进行调试、优化和创新，最终达到熟练掌握某项技术的状态。本文将以Python为例，介绍一些常用的编程技巧和实践，帮助初学者更好地理解Python的魅力。
## Python基础知识
Python是一种高级编程语言，因其简洁易读而受到广泛欢迎。为了帮助你快速上手，下面是一个简单的Python类的示例：
原创
2024-08-20 07:55:58
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原标题：PyCharm+Docker：打造最舒适的深度学习炼丹炉雷锋网 AI 科技评论按，本文作者是四川大学数据智能实验室在读硕士刘震，这是他在知乎上发表的一篇文章，雷锋网转载。一般炼丹都在服务器上，很少有人在本机跑代码的。之前自己捣鼓怎么用本地的编辑器配上远程服务器的环境来营造一个最舒乎的姿势。最开始用 VS Code 的 SFTP 插件，但是用着还是不顺手，因为不能用远程的环境，最后还是选择了
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2024-08-21 11:34:43
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UI矩阵, 正着来和反着来, 分别进行mean的操作, 结果会明显提升, 这个事情屡试不爽.先别急着写代码，多花一点时间进行数据预处理：了解数据分布并找出其中规律发现重复样本和错误标签奇妙新颖的说法：神经网络是数据集的压缩版本搜索，过滤，排序可视化可以发现异常值，异常值能揭示数据的质量或预处理中的一些错误设置端到端的训练评估框架：在训练之前，建立一个完整的训练+评估框架选择一个简单又不至于搞砸的模
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2024-01-02 13:05:59
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DeepFaceLab-AI换脸炼丹实战DeepFaceLab是啥？ DeepFaceLab是github上的一款开源软件，在全球范围内广泛使用。对于AI换脸，如果说要自己搭模型再进行训练，所消耗的人力物力都是非常巨大的，对于我们这类非专业人员，完全可以采用DeepFaceLab这个使用起来超级简单的开源项目，来感受深度学习的魅力。使用教程： 网上有许多关于DeepFaceLab的使用教程，感兴趣
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2024-01-29 00:47:56
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工作多年，因为项目需要，用过的编程语言不少了：c/c++、java、c#、汇编、vb、objective c、apple script。不过主要使用的还是c/c++，一方面是用得久了，习惯了。另一方面，思考问题的方式已经偏“底层”了，不想内存、不考虑指针，似乎就浑身冷汗，无法编程了。连带我在面试一些小朋友的时候也会不自觉的问一些底层的知识点。再有一方面，就是想要程序的运行效率更高一些，个人一直以写
干货分享
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2022-10-14 12:13:20
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大家好，我是向阳。2023年是AI爆发的一年，AI的飞速发展，让创造AI虚拟人变得简单，于是有人发明一种玩法：AI虚拟网红，模拟真人的外观和生活方式，吸引流量和商家关注。其中fit_aitana就是一个典型案例，在Instagram上拥有进30万粉丝。2023年6月创建，正是AI绘画工具Stable Diffusion 和 Midjourney 出圈的时候，不到一年时间。那她做了些什么呢？1、账号
1，使用便宜的x99平台做炼丹炉为啥呢，因为便宜。采购设备价格功率主板668元风扇58元主板支架35元cpu 2676v388元120w内存16G X 条220元西部数据512G219元华硕GTX1080TI1499元250W长城电源277元600W累计： 3064 元最小的配置是这样。还可以在便宜点，选择2显卡插槽的主板。或者一个显卡插槽的。 这边选择三插槽的，计划板子插上，然后用延长线再接上一
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2023-08-25 16:00:45
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# Python炼丹是什么意思？
在当今技术发展迅猛的时代，Python作为一种广泛使用的编程语言，受到许多程序员和数据科学家的青睐。而“炼丹”一词，在Python社区中常常被用来形容某种特定的技艺或实践。本文将深入探讨“Python炼丹”的含义，并通过代码示例和图表帮助大家理解这一概念。
## 一、什么是“Python炼丹”？
“炼丹”源自炼金术，表示通过复杂的过程转化原材料以达到某种特定
首先是模型，作者采用 DistilBERT 模型进行研究，它是 BERT 的精简版，与 BERT 相比规模缩小了 40%，但性能几乎没有损失。据他表示，他的方
原创
2024-08-05 12:10:56
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# 显卡虚拟化炼丹指南
## 简介
在计算机领域中，显卡虚拟化是一种将显卡的功能划分为多个独立的虚拟显卡，以供多个用户同时使用的技术。本文将向你介绍实现显卡虚拟化炼丹的流程和相应的代码。
## 流程
下面是实现显卡虚拟化炼丹的整个流程，可以用表格展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 准备工作：安装虚拟化软件和显卡驱动 |
| 步骤2 |
原创
2023-09-06 15:04:42
283阅读
# 深度学习炼丹秘诀指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现深度学习炼丹秘诀。深度学习是一种强大的机器学习技术，通过模拟人脑神经网络的工作原理，可以帮助我们解决各种复杂的问题。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备 |
| 步骤二 | 模型构建 |
| 步骤三 | 模型训练 |
| 步骤四 | 模型评估 |
| 步骤五 |
原创
2023-08-01 14:27:12
73阅读
新手炼丹师的调参内经——深度学习涨点技巧总结训练神经网络的过程就像是一个炼丹的过程，各位炼丹师们除了要设计一个好的丹方（Contribution），配置好的炼丹炉（GPU Server），当然这其中也不能够忽略对火候（Tricks）的掌控。就像一个一品丹药，由九品炼药师和五品炼药师分别在相同的炼丹炉里面炼制，炼制出来的成丹效果肯定也是天差地别，而导致这种差别的最主要原因就是两位炼药师之间经验的差别
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2023-10-25 14:36:05
237阅读
大家好，我是 Rocky0429，一个希望能在分享路上越走越远的蒟蒻...作为前 ACM 不知名选手，侥幸抱着大腿拿过几次 ACM 亚洲区域赛的银奖，现为某不知名 985 计算机在读研究生。大一开始在 CSDN 上写文章，然后一发而不可收的到了现在。从一开始只是发发算法题解的简单文章，到现在幻想着致力于将知识写清楚，一篇文章的完成所花的时间就越来越长，在这个过程中慢慢的收到很多肯定的反馈，这些支持
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2023-10-11 21:40:34
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1. 准备工作大部分情况下，我们的工作应该站在巨人的肩膀上，切忌空中楼阁和徒手造轮子。在实践中建议琢磨以下两问：a. 目前的问题是否可能用神经网络学习？b. 是否有人做过类似的工作？a. 即使有数据，神经网络不是万能求解器。在视觉任务中的经验规律是，神经网络的水平普遍高于普通人，弱于专家。理解“不能被神经网络学习”的任务比较困难，通常可以把问题做分解和规约。举例，因为神经网络可以做图
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2023-09-07 20:32:20
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众所周知，炼丹需要强大的计算资源，通常都是在服务器（集群）上进行炼丹。 但是，对于新手来说，Linux命令不熟悉，远程登录软件不会用，python环境不会管理等等，分分钟劝退。曾经的我就是这样一个小小白，跳了许多坑，慢慢摸索着才上了道。 所以就写一篇博客，随手记录一下常见的一些操作，会一直更新，免得自己忘记。这些是我个人使用的一些操作或者解决方案，不是放之四海而皆准的，请酌情参考哈！ 我的基本环境
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2024-04-15 12:27:43
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作者 | 欧泽彬 导读炼丹总是效率低下该怎么办？本文作者总结了自己多年来的炼丹经验，给大家提供了一些常见问题的解决方法和一套自建的工作流程，希望能给小伙伴们以待你帮助～炼丹多年，辗转在不同地方待过，发现还是有相当部分的小伙伴在手动敲命令开所有的实验。高效一点的操作是写一个 bash script 然后用 for loop 把实验跑完，但似乎每次跑实验效率还是比较低，一
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2023-08-02 11:58:37
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Ubuntu 深度炼丹环境配置 深度炼丹最麻烦的就是环境配置了，下面过程记录了本人进行深度炼丹环境的配置。 首先是安装图形显卡驱动，按如下指令进行即可 这样便可以安装完图形显卡驱动。 紧接着就是安装CUDA，这是一个比较麻烦的工作。首先是从官网上下载最新的CUDA版本，下面的命令也可以，但是安装得到
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2018-05-03 18:33:00
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在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transformation)和数据缩减(Data Reduction)。
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原创
2022-12-22 15:21:00
606阅读
目录 1 超参数优化 2 人工调参 3 网格/随机搜索 4 贝叶斯优化 4.1 算法简介 4
原创
2022-12-17 17:16:11
231阅读
