学可视化就跟学弹吉他一样，刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音，也就有了在使用python可视化的时候，总说，我擦，为啥别人画的图那么溜：【python可视化系列】python数据可视化利器--pyecharts
echarts官网
一、前言
echarts是什么？下面是来自官方的介绍：
ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，Echarts 是百度开
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2024-06-22 09:25:37
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1.3 Python IO复用之epoll
触发方式：
边缘触发/水平触发
只适用于Unix/Linux操作系统
原理图：
点集：
select.EPOLLIN 对应 1
select.EPOLLOUT 对应 4
select.EPOLLHUP 对应 16
用法：
import select
导入select模块
epoll = select.epoll()
创建一个epoll对象
epoll.
## Python中Epoch的实现
在计算机科学和编程中，"epoch" 通常指的是一个时间戳，它是一个表示时间的标准。在Python中，Epoch时间指的是从1970年1月1日（UTC）开始到某一个特定时间的秒数。了解如何在Python中处理Epoch时间是一项非常重要的技能，尤其是在处理时间戳、日期和时间数据时。下面是实现这一功能的详细步骤。
### 实现步骤
| 步骤 | 描述
到现在为止，我们使用的是DeepChem提供的标准模型。这对于许多应用来说是好的。但是很快你就会希望用你自己定义的框架创建你自已的模型。DeepChem提供了TensorFlow (Keras) 和PyTorch集成，所以你可以使用这两个框架来创建模型。 实际上，DeepChem中使用 Ten
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2023-11-21 22:18:53
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# 深度学习中Epoch次数和准确率的关系解析
深度学习作为人工智能的重要分支，近年来取得了显著的进展。指导深度学习模型训练的一个关键概念就是“Epoch”。在本文中，我们将探讨Epoch数量和模型准确率之间的关系，重点通过代码示例来阐明这一点，并附带一个旅行图来帮助理解。
## 什么是Epoch？
在深度学习中，Epoch指的是整个训练数据集通过深度学习模型一次的过程。每经过一个Epoch
论文题目：MwdpNet: towards improving the recognition accuracy of tiny targets in high-resolution remote sensing image论文网址：https://www.nature.com/articles/s41598-023-41021-8摘要提出MwdpNet，以提高对高分辨率遥感（HRS）图像中微小目
pytorch入门3.0构建分类模型再体验（准备数据）pytorch入门3.1构建分类模型再体验（模型和训练）pytorch入门3.2构建分类模型再体验（批处理）
在前几篇博文里，细心地你可能会看到batch_size的变量，但是被注释掉了，这里讲解下batchsize变量的作用。EPOCH：在之前的博文中，在代码注释部分讲过，EPOCH代表的意思就是用所有的样本训练模型次数。换句话讲，就是所有的
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2023-08-09 23:26:33
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PaddleDetection为百度公司推出的具有丰富检测模型的算法库，不仅能够帮助初学者快速入门深度学习，也给广大科研人员快速复现SOTA算法提供了方便。但是在成果落地应用阶段，现有的解决方案很多依赖高性能计算显卡，虽然30系列显卡的推出已经将部署成本大大降低，但是升级硬件设备还是需要一笔不小的支出，
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2024-07-11 19:36:38
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在使用 PyTorch Lightning 进行深度学习训练时，设置 epoch 数量是一个基本而重要的步骤。许多开发者在这个过程中遇到了一些问题，比如如何正确地配置 epoch 的数量，以及如何确保训练过程中的最佳性能。本文将深入探讨这些问题，并提供详细的解决方案。
用户反馈中提到：
> “我在使用 PyTorch Lightning 时，不知道如何正确设置 epoch 的数量，导致模型训练效
# Java定时轮询能设置次数的实现方式
## 概述
本文将介绍如何使用Java实现定时轮询，并且可以设置轮询的次数。定时轮询是一种常见的应用场景，例如轮询数据库、获取外部数据等。通过本文的学习，您将能够掌握定时轮询的基本原理和实现方式。
## 流程图
首先，我们来看一下整个实现过程的流程图。如下图所示。
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-
原创
2023-11-19 12:35:48
77阅读
batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数：（1）batch_size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。（2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。（3）epoch：1个e
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2023-07-17 15:14:42
307阅读
目标检测 YOLOv5 - 早停机制（Early Stopping）flyfishEarly Stopping but when? YOLOv5:v5的版本没有早停机制，在2021年9月5日后的版本更新了早停机制 EarlyStopper updates #4679（Sep 5, 2021）参数patience：训练了多少个epoch，如果模型效果未提升，就让模型提前停止训练。 fitness监控
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2023-12-31 21:23:36
290阅读
# Python中range函数的步长设置
## 引言
在Python编程中，我们经常会使用到range函数来生成一个指定范围的整数序列。range函数的功能非常强大，它可以设置起始值、结束值以及步长。然而，对于刚入行的小白开发者来说，有关range函数步长的部分可能会有些困惑。本文将详细介绍如何在Python中设置range函数的步长。
## 步骤概述
下面是使用range函数设置步长的
原创
2023-11-07 12:00:21
122阅读
以前学习python只是看了一些网上教程，便快速的去写。前不久买了本书看了下，打算系统的重新学习下基础知识。现将一些自己认为的一些要注意的基础知识整理一下。（以下的python知识不涉及python3.0）1. 将指转换为字符串的函数有两种，除了str函数，还有repr函数，str(x); repr(x)。2. 普通字符串在进行跨行时，可以在后面加上反斜线“\”,其就会忽略后面的空格
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2024-10-23 13:26:32
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1.存储系统基本概念1.1存储器的层次化结构1.2存储器的分类1.2.1层次1.2.2存储介质★1.2.3存取方式1.2.4信息的可更改性1.2.5信息的可保存性1.3存储器的性能指标2.主存储器的基本组成3.★SRAM和DRAM3.1DRAM的刷新4.只读存储器ROMRAM芯片——易失性，断电后数据消失 ROM芯片——非易失性，断电后数据不会丢失4.1MROMMROM（Mask Read-Onl
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2024-09-17 20:45:15
56阅读
# 使用PyTorch Lightning设置训练Epoch指南
在当前深度学习的快速发展中，PyTorch Lightning作为一个高层次的框架，简化了模型训练和验证的流程，使得开发者可以更专注于模型的设计。而在训练模型时，设置Epoch（训练周期）是极为重要的一环。接下来，我会逐步指导你如何在PyTorch Lightning中设置Epoch。
## 整体流程
我们可以将设置和运行Ep
原创
2024-08-01 11:39:45
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过拟合判定在构建模型的过程中， 在每个epoch 中使用验证数据测试室当前已构建的模型，得到模型的损失和准确率， 以及 每个epoch的验证损失和验证准确率。当训练集的损失一直下降， 验证集的损失一直上升时即出现了过拟合， 当训练集的和验证集的准确率都很低， 那么说明模型欠拟合。原因1、数据量太小2、训练集和验证集分布不一致3、模型复杂度太大在选择模型算法的时候，首先就选定一个复杂度很高的模型，
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2024-09-20 18:55:00
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一、工具1、硬件：STM32F103VET6单片机； 2、编译工具：TrueSTUDIO； 3、辅助工具：STM32CubeMX。 二、单片机系统时钟配置 三、单片机定时器配置 这里参数设置说明下： 根据时钟树可以知道定时器2在APB1总线上（如下图所示），APB1的总线时钟由SYSCLK时钟经过AHB Prescaler分
在使用 PyTorch Lightning 进行深度学习训练时，设置训练的 epoch 数量是非常关键的一步。这个过程虽然简单，但如果操作不当，可能会导致训练效果不佳或者收敛不良。下面就来详细介绍一下如何解决“PyTorchlighting怎样设置epoch”的问题。
### 问题背景
在深度学习项目中，epoch 数量直接影响模型训练的效果及其性能。设定不当可能导致过拟合或欠拟合，最终影响业
paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点RPN】，利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals，代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法，速度上提升明显；Fast R-CNN】共享卷积层，大幅提高网络的检测
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2024-10-11 14:19:57
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