集成学习是机器学习中一种强大的方法，它通过组合多个模型来提高预测的准确性和鲁棒性。随机森林是集成学习中一个非常流行的算法，它属于bagging类型的算法，主要用于分类和回归任务。随机森林通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行汇总来工作。该方法既可以减少过拟合，也可以提高模型的准确性。1、随机森林随机森林是一种流行且强大的集成学习算法，通过结合多个决策树的预测来提升模型的性能。它基于Bagging
1.为什么要学习Flutter?对于移动端开发人员来说，跨平台技术一直是关注的重点，从H5,React Native到Flutter,我们似乎一直在寻找一种能“一套代码，多端运行”，同时还能有不俗的用户体验的技术。对于当前的大前端来说，React Native的综合成熟度和生态都要比Flutter好一些，对于中短期项目我们可能会选用前者，但是对于更长期的项目和发展来说，Flutter是一种更彻底的
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2023-10-13 22:58:54
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# PyTorch mask的作用及实现流程
## 介绍
PyTorch是一个用于科学计算的开源机器学习库，广泛应用于深度学习任务中。在深度学习中，mask是常用的技术之一，用于过滤掉不需要考虑的数据或者限制模型的访问能力。本文将介绍PyTorch中的mask的作用以及其实现流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程概览
下面是PyTorch中mask的实现流程的概览表格：
| 步骤
原创
2023-09-18 17:15:59
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# 使用PyTorch中的flags
在PyTorch中，flags是一个非常有用的工具，用于控制和管理程序的行为。通过使用flags，我们可以在运行程序时灵活地修改参数，而不需要修改代码。本文将介绍flags在PyTorch中的用法，以及如何通过flags来管理和控制程序的行为。
## 1. 什么是flags？
在PyTorch中，flags是指用于控制程序行为的参数，通常以命令行参数的形
原创
2024-06-11 03:36:57
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1、什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？ PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库 PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架，它更像NumPy的替代产物，不仅继承了NumPy的众多优点，还支持GPUs计算，在计算效率上要比NumPy有更明显的优势；不仅如此，PyTorch还有许多高级功能，比
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2023-11-20 17:20:05
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在这篇博文中，我们将深入探讨“PyTorch 随机裁剪”的实现过程。随机裁剪在深度学习任务中通常用于数据增强，可以帮助提升模型的泛化能力。我们将系统地记录下这个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦及进阶指南。
```mermaid
mindmap
root((PyTorch 随机裁剪))
环境配置
版本控制
- PyTorch: 1.
概述这篇文章是用Markdown重写的以前发布的文章。图像分类中，深度学习训练时将图片随机剪裁（random crop）已经成为很普遍的数据扩充（data augmentation）方法，随机剪裁不但提高了模型精度，也增强了模型稳定性，但是它如此有效的核心原因是什么呢？仅仅是因为数据扩充吗？这个是下面我们需要研究的问题。神经网络与统计神经网络的学习(参数估计)本质就是建立输入X与输出Y的统计关系，
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2024-05-18 17:13:26
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实施"Stable Diffusion pytorch"的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3 | 定义模型结构 |
| 4 | 定义损失函数和优化器 |
| 5 | 训练模型 |
| 6 | 评估模型 |
| 7 | 使用模型进行预测 |
接下来，我将逐步向你展示每一步要做的事情，并提供相应的代码
原创
2024-01-17 21:37:54
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性能优越的深度学习模型通常都有很大的参数量以及冗余的参数量，这导致模型很难部署，相反，生物神经网络都是用的是有效的稀疏连接，按照参数的重要性来减少压缩参数，可以有效地降低参数的存储量、消耗的计算量以及硬件的电量。本文主要是教大家如何使用torch中的prune工具将参数稀疏化（torch.nn.utils.prune）需求环境torch>1.4.0版本才具有该功能 需要加载的第三方库如下方代
开始使用Markdown编辑器写博客笔记。1. PyTorch Geometric配置PyG的配置比预期要麻烦一点。PyG只支持两种Cuda版本，分别是Cuda9.2和Cuda10.1。而我的笔记本配置是Cuda10.0，考虑到我Pytorch版本是1.2.0+cu92，不是最新的，因此选择使用Cuda9.2的PyG 1.2.0（Cuda向下兼容）。按照PyG官网的安装教程，需要安装torch-s
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2023-11-13 12:49:54
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PyTorch是基于Python的科学计算类库，主要有以下两个方面的应用：作为Numpy的替代者，充分利用GPU的计算能力。(低价GPU卡了解一下)提供一个灵活、快速的深度学习平台。学会pytorch能干什么？PyTorch是 基于 Lua 的科学计算框架 Torch。在 PyTorch 和 Keras/TensorFlow 之前，Caffe 和 Torch 等深度学习包是最受欢迎的。然而，随着深
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2023-10-25 13:38:37
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目录PyTorch 学习 —— GAN（生成对抗网络）Ⅰ 简介Ⅱ 准备数据Ⅲ 判别器网络Ⅳ 生成器网络Ⅴ 模型训练Ⅵ 运行结果Ⅶ 完整代码 PyTorch 学习 —— GAN（生成对抗网络）“ 凡我不能创造的，我就无法理解 ”Ⅰ 简介GAN 分为两部分，生成网络和对抗网络。生成网络学习数据真实分布的模式，并尝试生成看起来像该真实数据分布中的样本的新样本。生成模型是无监督学习的分支，因为其通过成生
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2024-07-08 11:17:14
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目录1.决策树1.1 什么是决策树？1.2 决策树的优点与缺点2.随机森林2.1 什么是随机森林？2.2 随机森林的优点与缺点3.决策树与随机森林的联系与区别4.案例分析4.1 使用决策树和随机森林预测4.2绘制ROC曲线决策树和随机森林都是监督学习的算法，常用于分类和回归任务。本文将简要介绍这两种方法，以及它们之间的联系与区别。1.决策树1.1 什么是决策树？决策树是一个
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2024-08-29 17:25:03
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文章目录1. torch.randperm2. torch.repeat_interleave3. torch.linspace4. torch.bmm5. tensor.repeat6. tensor.transpose7.torch.eye8. torch.sort9. torch.randint10. torch.normal11. torch.arange12. torch.rand &
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2024-03-05 15:06:00
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随着嵌入式系统在工控领域的应用，大容量的数据存储是需要解决的一个问题。常见的解决方案包括Flash存储芯片、SD卡和U盘。综合比较而言，SD卡是个不错的选择。SD卡具有存储容量大（大于128GB）、方便携带及支持SPI通信的特点。今天这篇文章，我们就来聊聊SD卡的那些事。SD卡的全名为“Secure Digital Memory Card”，中文翻译为“安全数字存储卡”。S它是一种基于半导体闪存工
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2024-04-25 00:13:28
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7层有什么作用？尽管第 7 层称为应用程序层，但它不是应用程序本身的用户界面。相反，第 7 层提供面向用户的软件应用程序用于呈现数据的功能和服务。如果应用程序就像房子，那么第 7 层就是地基，而不是房子本身。API 调用和响应属于这一层，使用的主要协议是 HTTP 和 SMTP（简单邮件传输协议，电子邮件应用程序使用的协议）。第 7 层如何与其他 OSI 层交互？来自第 7 层的数据向下传递到堆栈
原创
2021-12-28 11:12:07
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ssti-flask初学者的总结前言自己前段时间，在做一道题的时候，wp说是ssti漏洞，从此开始了ssti漏洞的学习，但是一开始的路程很艰难，因为网上的很多（至少我没看见过）博客，说是入门教程，但其实我看的很懵，因为他们好像默认学习ssti漏洞，python中的魔法方法，flask模块都已经了解，这时候才开始漏洞的学习，其实，对于我们安全爱好者，尤其是新手，对各种语言的深入很少，而直接去接触了相
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2023-08-24 17:53:55
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在计算机视觉领域，我们经常需要对图像进行预处理，而随机裁剪作为一种常用的数据增强技术，能够提高模型的泛化能力。本文将详细记录如何在 PyTorch 中调用随机裁剪功能，包括从背景、错误现象到解决方案的全流程说明。
## 问题背景
在深度学习的训练过程中，数据增广是提升模型性能不可或缺的一环。随机裁剪能够有效提升模型对图像的鲁棒性，使得模型在面对不同的输入时依然能够保持较高的识别精度。以下是我们
批量自动对大幅的多波段遥感影像进行裁剪（512*512），裁剪代码搬运知乎文章，想了解具体裁剪程序的话可以进大佬知乎文章看看，大佬在里面写了滑动窗口裁剪和随机裁剪。我只是在大佬的基础上加了顺序读取多个影像，依次裁剪，并将裁剪结果按照原影像名新建多个文件夹，存放裁剪结果。实现点击一次，裁剪多张影像的功能。import os
import gdal
import numpy as np
# 读取t
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2024-09-05 14:55:13
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随机森林bagging思想从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本；从所有属性中随机选择K个属性，选择出最佳分割属性作为节点创建决策树；重复以上两步m次，即建立m棵决策树；这m个决策树形成随机森林，通过投票表决结果决定数据属于那一类 优点具有极高的准确率随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合随机性的引入，使得随机森林有很好的抗噪声能力能处理很高维度的数据，并且不用做特征选择既能处理
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2024-03-22 10:48:00
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