目录前言一、GaitSet模型简介二、数据集介绍（原文链接：[]()）三.数据预处理四、测试1、config.py配置2、test.py运行 以下是本篇文章正文内容，提供对于GaitDatasetB数据集的GaitSet论文的复现，下面案例可供参考PS：再次重申，博主并非研究GaitSet方向，该文章为小学期作业，因此探究并不深入，博主对模型理解也不深入，大家遇到问题可以在评论区提问，欢迎大家同
1、什么是APIAPI是应用程序接口，可理解为程序与程序之间通信的桥梁，其本质就是一个函数而已。API 把web app的功能全部封装了，所以，通过API操作数据，可以极大的把前端和后端的代码分离，使得后端代码易于测试，前端代码编写更简单。2、RESTful APIrest是一种设计API的模式。REST 的全称是 Resource Representational State Transfer
转载
2024-07-15 18:56:28
39阅读
RCAN复现摘要：RCAN是一种很深的卷积神经网络，其包含 RIR（Residual In Residual）架构，加快了网络的训练速度，还包含通道注意力（Channel Attention）机制，通过对特征通道之间的相互依赖性建模来自适应地重新缩放每个通道的特征。本文通过下载的RCAN源代码，搭建了相应的环境对其进行复现，并对复现过程相应的步骤进行了详细介绍。关键字：RCAN，RIR,CA1.环
AARRR模型的概念AARRR模型AARRR模型是《增长黑客》作者Dave McClure2007年在此书中提到的关于用户增长的经典模式，我们也称之为海盗模型。这个模型是个线性流程式漏斗模型，将增长分成5个阶段：获取用户、激活（活跃）用户、留存用户、转化用户、用户自传播。Acquisition 获取用户：用户如何找到我们？ Activation 激活用户/提高用户活跃度：用户的首次体验
# Python中的resUNet：图像分割模型的利器
在图像处理领域，图像分割是一项重要的任务，它可以将图像中的不同部分分离开来，为后续的图像识别、目标检测等任务提供更精确的信息。而在深度学习领域，UNet是一种常用的图像分割模型，其结构简单、效果良好。而resUNet则是在UNet的基础上结合了残差连接的一种改进模型，能够更好地提高模型的性能和稳定性。
## 什么是resUNet
res
原创
2024-05-09 05:52:42
588阅读
1 MonoRTM模型简介MonoRTM模型是美国大气环境研究所开发的一款特别适合于微波的大气辐射传输模型。该模型包含10个输入文件（见表1-1）。选择特定的输入文件，修改输入文件的信息为实际信息，例如温度、气压、高度、湿度、液态水含量、通道数、通道波数、天顶角等信息，随后在LINUX环境下编译可以得到7种不同情况下的模拟亮温（见表1-2）。需要注意的是现如今下载的MonoRTM输入文
面试官：了解RESTful吗？ 我：听说过。 面试官：那什么是RESTful？ 我：就是用起来很规范，挺好的 面试官：是RESTful挺好的，还是自我感觉挺好的 我：都挺好的。 面试官：... 把门关上。 我：.... 要干嘛？先关上再说。 面试官：我说出去把门关上。 我：what ？，夺门而去01 前言回归正题，看过很多RESTful相关的文章总结，参齐不齐，结合工作中的使用，非常有
在日常工作中使用git，除了正常场景外，会有各种异常场景，比如误提交了代码需要回退就是其中一个常见的场景，这就需要用到reset。 要理解reset相关的内容，首先需要理解git工作区相关概念 上一篇关于工作区的图也先拿过来用一下：首先，reset翻译过来是重置，常用于回退操作，但是实际上它的作用不局限于回退，而是可以进行版本之间的切换。 reset操作有三种模式，分别是soft、mixed和ha
Reformer 如何在不到 8GB 的内存上训练 50 万个词元Kitaev、Kaiser 等人于 20202 年引入的 Reformer 模型 是迄今为止长序列建模领域内存效率最高的 transformer 模型之一。最近，人们对长序列建模的兴趣激增，仅今年一年，就涌现出了大量的工作，如 Beltagy 等人的工作 (2020) 、Roy 等人的工作 (2020) 、Tay 等人的工作 以及
摘要本文用于学习代码生成论文：code2seq: Generating Sequences from Structured Representations of Code Tensorflow版本：https://github.com/tech-srl/code2seq jupyter+pytorch版本：https://github.com/m3yrin/code2seq 本文跑的是
转载
2024-05-09 09:07:08
66阅读
联邦蒸馏领域中，有哪些有意思的工作简要向大家推荐一下自己近期在联邦蒸馏方面的研究工作，按照心目中创新度从高到低进行排序，与工作的扎实程度以及发表的会议期刊等级无关。如有不妥，真心接受批评指正。Top-1：FedCache: A Knowledge Cache-driven Federated Learning Architecture for Personalized Edge Intellige
转载
2024-01-26 11:38:48
225阅读
虽然深度学习模型已经成为医学图像分割的主要方法，但它们通常无法推广到涉及新解剖结构、图像模态或标签的unseen分割任务。给定一个新的分割任务，研究人员通常必须训练或微调模型，这很耗时，并对临床研究人员构成了巨大障碍，因为他们往往缺乏训练神经网络的资源和知识。作者提出UniverSeg，这是一种在没有额外训练的情况下解决unseen医学分割任务的方法。给定新分割任务的"query图像-标签pair
转载
2024-05-12 13:46:54
302阅读
# PyTorch复现代码：从理论到实践
在深度学习的研究与应用中，复现论文中的实验结果是一项重要的工作。通过复现，研究者不仅可以提高自己的理论知识，还有助于深入理解模型的机制。本文将重点介绍如何使用 PyTorch 进行复现，并提供相关代码示例。通过这个过程，我们可以更好地掌握深度学习模型的构建与训练。
## PyTorch简介
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其简单易用、灵活
# 如何实现unetpytorch复现代码
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取代码) --> B(搭建环境)
B --> C(加载数据)
C --> D(构建模型)
D --> E(训练模型)
E --> F(评估模型)
```
## 2. 整体流程
| 步骤 | 操作 |
|------|-
原创
2024-07-13 05:39:57
290阅读
# 复现机器学习代码的完整指南
在与机器学习的世界相遇时，复现已有的代码是一个非常重要的学习步骤。下面将为你详细讲解如何完成这一过程。
## 流程概述
复现机器学习代码的过程通常包括以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 理解问题 | 确定你要复现的模型或算法的目标和数据类型。 |
| 2. 环境配置 | 确保你的开发环境中安装了必要的库和工具。 |
train.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import os from tensorboardX import SummaryWriter import torchvision.datase ...
转载
2021-09-23 18:48:00
186阅读
2评论
代码及复现 清单 依赖项 硬件条件及软件条件。如果你用的语言是 Python，那么当使用 pip 和 virtualenv 时，你需要提供 requirements.txt 文件；当使用 anaconda 时，你需要提供 environment.yml 文件；当使用的是代码库时，你需要提供setup ...
转载
2021-09-01 19:21:00
2966阅读
2评论
原始论文 Rethinking Style Transfer: From Pixels to Parameterized Brushstrokes 项目地址 tensorflow版本 pytorch版本 前期准备 conda环境配置 创建环境时直接安装tensorflow-gpu==1.14会莫名出 ...
转载
2021-10-25 18:52:00
588阅读
2评论
前置DQN
原创
2021-08-10 11:54:06
448阅读
1. 前言在环视图像的网络中，常使用鸟瞰图来进行特征提取，尽管比体素表示更加高效，但也会损失部分信息，为了解决这个问题，TPVFormer论文中提出了三个视图来表示三维特征的方法，并且在实验中验证了仅使用图像作为输入，能够与雷达获得相当的分割效果。本文主要介绍如何在本地运行mini数据集，以及生成对应的视频，后续会对源码进行深入学习。mini数据集: https://pan.baidu.com/s
