大家知道，深度学习的发展和推进，在某种程度上也是一场框架的争夺战，其中 Google 发布的 TensorFlow 和 Facebook 主力支持的 PyTorch 是最耀眼的两颗明星。我们今天就来看看其中一位明星 PyTorch，看看它为何值得学。 简单介绍PyTorch 强调从研究到生产。来源：https://pytorch.org/根据官网介绍，PyTorch 是一个开源的深度学习平台，
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2024-06-25 13:28:29
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第一问：pytorch是什么？答：pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络编程。而torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。第二问：pytorch常用的包有哪些？答： 1、torch：张量的有关运算。如创建、索引、链接、转置、加减乘除、切片
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2023-08-17 23:22:06
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文章目录IntroductionMotivationTable of ContentsA Simple Regression Problem (一个简单的线性回归)Data Generation (生成数据)Gradient DescentStep 1: Compute the LossStep 2: Compute the GradientsStep 3: Update the Paramet
随着科技的发展,其深度学习框架也越来越成熟,facebook旗下的pytorch便是在众多框架中脱颖而出的一个优秀的深度学习框架。那么pytorch是什么?pytorch是一个软件吗?今天来带大家了解一下pytorch。pytorch是什么？pytorch是最近非常火热的一个深度学习框架，PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生. 因为 Torch 是一个使用 Lua 语言的神经
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2023-11-28 19:11:00
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初步认识pytorch是什么PyTorch 是一个基于 python 的科学计算包，有以下特性： 作为 NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算。 作为一个高灵活性，速度快的深度学习平台。有什么TENSORS张量如同数组和矩阵一样, 是一种特殊的数据结构，实际上就是一个多维数组。在PyTorch中, 神经网络的输入、输出以及网络的参数等数据, 都是使用张量来进行描述。张量的使用和Nu
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2024-05-04 21:13:18
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目录1.DatasetFolder2.尽量少用.to\(device\)，用zeros\_like/ones\_like之类的代替3.Register Buffer ( nn.Module.register_buffer) 4.Built-in Identity()5.Pairwise distances: torch.cdist6.Cosine similarity: F.cosine
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2024-09-22 12:22:18
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1 特征融合【学习资源】图像处理-特征融合：相加、拼接、Attention1.1 底层特征/高层特征低层特征：低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征：高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。1.2 早融合/高融合/Attention融合早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在融合
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2024-05-24 20:35:14
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1：优化器。机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。其中SGD和Adam优化器是最为常用的两种优化器，SGD根据每个batch的数据计算一次局部的估计，最小化代价函数。 学习速率决定了每次步进的大小，因此我们需要选择一个合适的学习速率进行调优。学习速率太大会导致不收敛，速率太小收敛速度慢。因此
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2023-07-17 19:29:00
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2.亚像素（1）引出图像处理过程中，提高检测方法的精度一般有两种方式。一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力；另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率。如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素，就相当于提高了100倍的图像系统分辨率。其优点是大大节省系统的硬件投入成本，降低技术应用的难度，扩大其应用范围。（2）定义像素是成像面的基本单位也是最小单位，通
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2023-08-20 15:03:43
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文章目录1 高低层特征特点2 高低层特征融合方法3 案例3.1 Deep Feature Fusion for VHR(高分辨率图像) Remote Sensing Scene Classification (DCA特征融合方法)3.2 基于神经网络的目标检测论文之目标检测方法：改进的SSD目标检测算法（DensNet）3.3 FPN（feature pyramid networks）3.4 Y
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2024-01-22 11:40:23
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1、加载预训练模型的好处2、标准化，归一化2.1标准化作用2.2什么是标准化2.3标准化过程--去均值--除方差 1、加载预训练模型的好处目前深度学习神经网络中，训练过程是基于梯度下降法来进行参数优化的。通过一步步的迭代，来求得最小的损失函数和最优的模型权重。 进行梯度下降时会给每一个参数赋一个初始值。一般我们希望数据和参数的均值都为0，输入和输出数据的方差一致。在实际应用中，参数服从高斯分布或
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2023-07-07 15:01:41
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1.简介 js是一种基于对象和事件驱动的并具有相对安全性的客户端脚本语言。也是一种广泛用于web客户端开发的脚本语言，常用来给html网页添加动态功能，如响应用户的各种操作。 主要的目的是为了解决服务器端语言遗留的速度问题，为客户提供更流畅的浏览效果。 2.javaScript的特点 
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2023-06-06 17:24:13
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分布式数据库中间件（Distributed Database Middleware，简称DDM），专注于解决数据库分布式扩展问题，一个实现了Mysql协议栈的数据库代理服务器，通过代理服务器将底层数据库存储引擎以集群方式管理起来。DDM提供分库分表、读写分离、弹性扩容等能力，而且服务器集群管理对用户完全透明，用户通过DDM管理控制
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2024-02-22 15:33:38
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Java的特性（八大特性！）一、可移植性/跨平台性编写好的代码 编译好可以到处运行 可以直接拿到linux上运行 ，可一致性 也叫跨平台性二、面向对象 面向对象是一种编程思想，而不是一种方法或标准。它指导我们从现实世界中事物的客观存在出发，进行编程。三、安全性Java 安全性涉及领域广泛，包括加密、公共密钥基础架构、安全通信、身份验证和访问控制。Java 安全性技术为开发人员编写应用提供了一个全
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2023-05-23 20:02:13
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一、DCT简介此处，DCT指Discrete Cosine Transform，意思是离散余弦变换（下文均用DCT表示），其常见用途是对音视频进行数据压缩。维基百科上的解释：DCT以不同频率振荡的余弦函数之和来表示数据点的有限序列。二、背景知识DCT 将原始图像信息块转换成代表不同频率分量的系数集，这有两个优点： 其一，信号常将其能量的大部分集中于频率域的一个小范围内，这样一来，描述不重要的分量
目录javaWeb介绍HTTP协议（重点）请求协议：GET请求，POST请求：响应协议：响应码：Http协议的三次握手：URI和URL的区别：ServletjavaWeb介绍Web应用就是为用户提供的一种在互联网上浏览信息的服务，Web服务是动态的、可交互的、跨平台的和图形化的。JavaWeb就是一种动态的网站技术。两层CS架构的优缺点：优点：数据库做为server，使用数据库特定的编程语言编写业
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2022-03-17 20:27:00
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我们很荣幸能够见证Hadoop十几年间经历了从无到有，再到称王。感动于技术的日新月异时，希望通过本篇有问有答，带大家解决Hadoop的常见问题。1Q：Hadoop 的发展历史A： 2Q：Hadoop有哪些优点呢？A：Hadoop 是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算的平台。用户可以轻松地在 Hadoop 发和运行处理海量数据的应用程序。其优点主要有以下几个：(1) 高可靠性：Hadoo
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2023-08-30 15:46:42
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Hadoop是分布式系统，就是从多个硬盘中同时读取数据，假如还是从一个硬盘里读数据就浪费资源了，这些数据可能还需要拼接起来，所以优点1：并行读写数据速度快，解决的读写速度慢的问题。并行读写对保证数据的正确性是一个挑战。还有一个问题是所有系统需要考虑的问题，硬件故障，所以需要数据备份，怎么备份需要一个合适的解决方案，比如一份数据需要备份几份，备份的数据需要放在那里，Hadoop的方案是我们大多都能想
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2023-07-04 14:47:25
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目录1.概述1.1 卷积神经网络的引入1.2 卷积神经网络的基本准则1.2.1局部性1.2.2相同性1.2.3不变性2.网络层次分析2.1 卷积层2.1.1滤波器的高度和宽度2.1.2 步长2.1.3 边界填充2.1.4 卷积层代码实现2.2 池化层2.2.1池化层概述2.2.2池化层实现3.基于PyTorch的卷积神经网络对手写数字进行识别1.概述1.1 卷积神经网络的引入 &nbs
一、Hadoop简介 Hadoop最早起源于Nutch。Nutch是一个开源的网络搜索引擎，由Doug Cutting于2002年创建。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引，查询等功能，随着网页抓取数量的增加，遇到严重的可扩展问题，即不能解决数十亿网页的存储和索引的问题，之后，Google发布的两篇论文(The Google File System和MapReduc
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2023-12-28 11:36:47
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