因公司业务要求，需要增加Mysql数据库数量，所以需要把数据重新从老的数据库根据分库规则分布到不同Mysql数据库中。本来可以使用ETL工具的，but，公司VM太破不支持呀。嗯，正好最近学了点python，就拿它练练手吧。功能：1、多对多数据迁移 2、断点续传（从哪里跌倒，就从哪里爬起来） &
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2023-08-04 13:17:28
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# 迁移学习 Python 入门指南
迁移学习是一种利用已训练的模型作为起点，来改进新项目或任务的机器学习技术。尤其在缺乏数据的情况下，非常有效。本指南将引导你通过迁移学习的步骤，并提供代码示例。
## 迁移学习流程
下面是迁移学习的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 选择预训练模型 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 修改
原创
2024-10-06 03:38:52
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# Python迁移学习指南
迁移学习是一种广泛应用于深度学习的技巧，它可以让我们在不同但相关的任务中利用已经训练好的模型，节省训练时间并提高模型性能。本指南的目的是帮助刚入行的小白理解迁移学习的整体流程，并提供详细的代码示例。
## 迁移学习的整体流程
下面是迁移学习的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[选择预训练模型]
作者 | Kissrabbit 编辑 | 汽车人本章将讲解如何将torch训练好的权重文件转换为ONNX文件，并如何部署回到OpenVINO、TensorRT等框架下。笔者将以自己的FreeYOLO项目为例，来完成本章的内容讲解，相关代码如下：https://github.com/yjh0410/FreeYOLO什么是FreeYOLO？这是笔者的
实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。转移学习的两个主要场景：微调Convnet：使用预训练的网络(如在imagenet 1000上训练而来的网络)来初
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2023-12-07 06:57:49
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python虚拟环境迁移：注意事项：直接将虚拟环境复制到另一台机器，直接执行是会有问题的。那么可以采用以下办法：思路：将机器1虚拟环境下的包信息打包，之后到机器2上进行安装；(有两种情况要考虑，机器2无网络和有网络情况(无网，证明无法在线安装包，那么就需要在机器1将包，整体打包成.whl,然后到机器2安装；有网情况，只需将导信息导出，然后到机器2上在线安装))机器1：1.首先在cmd命令行下，激活
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2023-09-01 21:51:24
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“终有一天，人工智能会像我们看待非洲平原上低级生物的化石一样看待我们。在人工智能眼中，人类只是直立行走的猿猴，用着粗糙的语言和简陋的工具，从诞生起就注定会灭绝。”——电影《机械姬》机器学习是人工智能中一个流行的子领域，其涉及的领域非常广泛。流行的原因之一是在其策略下有一个由复杂的算法、技术和方法论组成的综合工具箱。
原创
2022-04-20 22:17:05
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深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在Cloudera Fast Forward实验室，我们对能解决这些问题的创新特别兴奋。我们最新的研
最近对迁移学习比较感兴趣，连续读了几篇和迁移学习相关的文章。本次博客首先来总结几篇迁移学习在NLP领域的应用。NIPS（美国高级研究计划局）2005年给迁移学习一个比价有代表性的解释：transfer learning emphasizes the transfer of knowledge across domains, tasks, and distributions that are sim
迁移学习和微调的区别1.举例说明当我们遇到一个新任务需要解决时，迁移学习和微调可以帮助我们更快地学习和完成这个任务。迁移学习就像是我们已经学会了一些与目标任务相关的知识，然后我们可以将这些知识应用到新任务中。 类比一下，就好像我们之前学会了画猫的技巧，现在我们要画一只狗，我们可以借用之前学到的知识和技巧，来更好地画出这只狗。微调是迁移学习的一种具体方法，它的思路是利用已经训练好的模型来帮助我们完成
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2024-04-12 06:14:01
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这样光标会回到当前行的开头，而不是换行。这使得下一个输出将覆盖当前行的内容，常用于显示进度条或实时更新的状态信息。的值，并在行尾使用回车符。
原创
精选
2024-10-25 13:48:46
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# 使用Python Keras实现迁移学习：深入了解Inception模型
在当前的深度学习领域，迁移学习是一种非常有效的方法。借助迁移学习，开发者可以在一个任务上训练模型，然后将其应用于另一个相关任务，而不需要从头开始训练。本文将详细介绍如何使用Keras框架实现基于Inception模型的迁移学习。
## 迁移学习流程
以下是实施迁移学习的基本步骤：
| 步骤 |
1. 前言 迁移学习（Transfer Learning,TL）对于人类来说，就是掌握举一反三的学习能力。比如我们学会骑自行车后，学骑摩托车就很简单了；在学会打羽毛球之后，再学打网球也就没那么难了。对于计算机而言，所谓迁移学习，就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。 不久前，香港科技大学的杨强教授在机器之心GMIS大会中回顾AlphaGo和柯洁的
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2023-06-03 22:49:30
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树的父指针表示法
原创
2021-08-08 10:18:25
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一、联邦学习的定义 横向联邦学习和纵向联邦学习要求所有的参与方具有相同的特征空间或样本空间，从而建立起一个有效的共享机器学习模型。然而，在更多的实际情况下，各个参与方所拥有的数据集可能存在高度的差异，例如：参与方的数据集之间可能只有少量的重叠样本和特征，并且这些数据集的规模与分布情况可能差别很大，此时横向联邦学习与纵向联邦学习就不是很适合了。在这种情况下，通过迁移学习技术，使其可以应用于
本文以将PyTorch框架实现的网络迁移至MindSpore框架为例，并以计算机视觉常用算子做代码示例。1. 训练过程中损失变化异常具体表现数值过大或过小损失不下降损失波动大损失值恒定损失为负数问题原因以及排查、解决办法网络结构存在问题排查方法：逐行代码对比；将原框架网络的checkpoint文件导入到迁移网络中，例如将pytorch的.pth文件转换成mindspore支持的.ckpt文件，然后
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2023-08-02 21:44:36
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文章目录1. 迁移学习简介2. 多分类问题实例2.1 构建数据2.2 问题1的MLP模型2.3 问题2的MLP模型2.4 问题2使用迁移学习的MLP模型2.5 特征提取与权重初始化性能对比 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0深度学习神经网络的一个优势是可以在相关问题上重用。迁移学习（Transfer learning）指的是对某种程度上相似的问题进行预测建模的技术
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2023-10-19 10:54:25
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2020-11-18 13:40:43机器之心分析师网络作者：仵冀颖编辑：H4O在这篇文章中，作者通过 4 篇论文详细介绍了联邦学习中的联邦迁移学习问题，并探讨了向能获得较好的处理效果，如 ImageNet 等。然而在一些应用领域中，例如医学领域、经济学领域以及一些政务信息化领域中，
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2020-11-26 12:15:21
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海量训练数据是现代机器学习算法、人工智能技术在各个领域中应用获得成功的重要条件。例如，计算机视觉和电子商务推荐系统中的 AI 算法都依赖于大规模的标记良好的数据集才能获得较好的处理效果，如 ImageNet 等。然而在一些应用领域中，例如医学领域、经济学领域以及一些政务信息化领域中，海量的可用训练数据往往是非常有限的。存在这些问题的主要原因：一是，针对机器学习算法的数据标注任务需要专业的知识和经验
原创
2021-04-12 17:31:45
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由于测试部需要加强测试过程管理，我们决定将之前使用的TFS 2008系统升级到TFS 2010系统，以配合TFS 2010中Test Manager的使用。升级的方式主要参考微软的官方和一些网上博客的文章，目前在测试环境下已经通过了，现在准备在生产环境下升级。
升级后的优点：
TFS 2010的后台管理
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2024-04-22 17:26:07
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