在这一周，我主要是通过观看了吴恩达教授的机器学习，以及B站up主小土堆讲解的PyTorch，以下是我在这一周的学习笔记，继续努力，继续学习，继续进步！目录机器学习one-hot 编码连续有价值的功能回归树使用多个决策树有放回抽样随机森林XGBoost何时去使用决策树决策树以及随机森林案例无监督学习-聚类算法聚类算法- k-means无监督学习-优化目标初始化k-means选择聚类的数量PyTorc
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2024-06-07 10:54:07
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前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N, C, W, H, W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C. 代表通道数， 在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H. 代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W. 代表图片的宽度，W的
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2023-11-07 09:26:34
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目录class torch.utils.data.Sampler(data_source)[source]class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source)[source]class torch.utils.data.RandomSampler(data_source, replacement=False, num_samples=None)[source]class torch.utils.data.SubsetRandomSampl
原创
2021-08-12 22:31:33
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，大家可能会遇到“pytorch采样器返回列表”的问题。这个问题通常出现在使用 `DataLoader` 和自定义采样器的时候，导致返回的数据类型不符合预期。接下来，我将分享解决这个问题的过程，涵盖从协议背景、抓包方法、报文结构到逆向案例等多个方面的内容。
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### 协议背景
在进行深度学习时，数据的获取和处理是整个过程中的重要环节。PyT
对于任何一个项目而言，本地测试肯定做不到100%覆盖，而且，我们也不能保证用户能按照我们的预期进行操作，其实对我而言，用户才是最好的测试者，但是我们不能奢求每个用户遇到问题时候都会主动向我们反馈。故而，我们需要在项目出现异常时主动对其进行收集上报，分析原因和影响后制定下一步解决方案。任何人不能保证他写的项目0bug（除非没人用），但是如何更好、更快的解决项目的异常则是我们有能力追求的。所以，我们
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2024-06-28 05:02:24
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一、基本概念采样定理：A/D转换器中，奈奎斯特定理规定采样速率必须至少是模拟信号带宽最大值的两倍，以便完全恢复信号。 适用条件：定理仅适用于具有傅里叶变换的一类数学函数，即频率在有限区域以外为零。混叠：如果不能满足采样定理，采样后信号的频率就会重叠，即高于采样频率一半的频率成分将被重建成低于采样频率一半的信号。这种频谱的重叠导致的失真称为混叠，而重建出来的信号称为原信号的混叠替身，因为这两个信号有
MicTR01 是系列振弦模块 VM5/6/7和电子标签读写模块 TR01 开发测试、开发套件。使用 STC8 位 51 单片机为核心部件，演示上述各个型号模块的基本用法，包括了模块使用时的硬件连接和软件驱动的常规方法。也可以使用本套件的公开技术资料自行编写代码在套件上进行软硬件测试。 套件硬件组成 电源接口说明 套件有两路工作电源输入接口，分
一、集成配置对于许多平台SDK，可以与其一起配置集成。 在作为init（）调用的一部分发生的某些平台上，在某些其他平台上，应用了不同的模式。integrations在某些SDK中，通过此参数在库初始化时配置集成。 有关更多信息，请查看特定的集成文档。defaultIntegrations这可用于禁用默认添加的集成。 设置为false时，不会添加默认集成。二、钩子配置这些选项可用于以各种方式挂钩SD
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2024-07-18 14:38:48
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在大型机械移动的时候想要一直保持对高度等位置的精确测量，但不知道使用什么样的设备？虹科Dimetix激光测距传感器可以成为您的最佳助手。本文将以此为例，介绍虹科Dimetix激光测距传感器的应用。01 应用描述在露天采矿作业中，大型机械的移动需要精确的计划方案。如果一个沉重的，复杂的结构需要抬升，那么抬升过程必须随时可控。使用虹科Dimetix 激光测距传感器，可以一直监测被抬升的装置的位置，以确
Native Instruments Kontakt 6是一款专为Mac用户设计的音频采样器，这款软件使用大量采样乐器音源的 KONTAKT 6 ，KONTAKT的无与伦比的性能使得创造出复杂和高度逼真的采样仪器成为可能。高效的磁盘直接音频流，智能内存管理以及仔细调度后台任务意味着KONTAKT可以 ...
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2021-09-18 16:53:00
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pytorch中的【分布式采样器distributedsampler】
原创
2023-05-18 17:11:10
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在我们使用SD web UI的过程中，有很多采样器可以选择，那么什么是采样器？它们是如何工作的？它们之间有什么区别？你应该使用哪一个？这篇文章将会给你想要的答案。
原创
2024-06-04 13:54:40
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在我们使用SD web UI的过程中，有很多采样器可以选择，那么什么是采样器？它们是如何工作的？它们之间有什么区别？你应该使用哪一个？这篇文章将会给你想要的答案。
原创
2024-06-09 12:32:41
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后向扩散时，Stable Diffusion 先会生成一张完全的噪音图，然后根据提示词的语义，通过不断的采样来去除噪音图中不符
原创
2024-04-23 10:28:57
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【纹理采样】三角面映射到在屏幕上每一个像素，都在纹理上采样一个texel。核心方法：重心坐标。从obj文件可知三角面每个顶点在纹理上的uv值Va/Vb/Vc，三角面上任意点都可以表示成 αVa + βVb + γVc，而α/β/γ正是顶点对面三角形的面积比例（α+β+γ=1）。具体步骤：1.遍历三角面上所有像素；2.找到它的三维坐标；3.根据公式求出α/β/γ；4.用αVa + βVb + γVc
FL Studio是一款很集成化的软件，它和很多其他的软件不同，FL Studio的通道中集成了很多采样器。这种整合的方式不但功能强大而且也很便捷。今天小编就来为大家详细的简介下FL Studio采样器设置的一些强大的功能，一起来学学吧！采样设置页面总共分为以下七个部分，分别是采样加载、波形、循环、消噪、时间伸缩、预处理效果和采样预览，现在我们来看一下这七个部分的图：上图页面我们要想打开，只需鼠标
文章目录目录文章目录前言一、S7-1200PLC工作原理二、博图软件的使用和基本指令1.软件的使用2.1200PLC的基本指令三.数据类型和进制转换1.数据类型 总结 前言本篇笔记继续学习西门子1200PLC的知识，主要包括1200PLC的工作原理，基本的指令，软件的使用和仿真，以及1200的数据类型。一、S7-1200PLC工作原理PLC采用循环执行用户程序的方式，称为循环扫描工作方
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2023-10-03 22:10:36
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# PyTorch分布式采样器返回值类型的实现指南
在深度学习中，处理大规模数据集时，分布式训练变得越来越重要。PyTorch提供了分布式采样的功能来帮助我们更有效地处理数据。在这篇文章中，我们将探讨PyTorch分布式采样器返回值的类型，并给出实现的具体步骤。
## 流程概览
在实现分布式采样器之前，我们需要明确每一步的操作。下面是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述
预置条件 获取邮箱的授权码，参考文章获取 https://www.cnblogs.com/tynam/p/8759119.html 操作 添加一个线程组线程组下添加一个查看结果树添加 SMTP Sampler 采样器 Server：邮件发送服务 Port：发邮件端口，不加密25，加密465，如果是4
原创
2021-06-04 16:45:13
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Mapreduce中：shuffle阶段是在map和reduce之间，可以自定义排序，自定义分区和自定义分组！Mapreduce中，map出的数据是键值对，默认的是hashPatitionner来对map出的数据进行分区；分区的方法还有其他几个：RandomSampler<Text, Text> sampler =
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原创
2015-09-28 15:37:28
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