在调试bug中提高自己，送给所有调试bug迷茫的朋友们1.需要进行类型转换：RuntimeError: Found dtype Long but expected Float即发现dtype是Long，但是期待的是FloatRuntimeError: Found dtype Long but expected Float将得到的loss值进行类型转换 解决方法：loss = torch.
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2023-12-20 22:10:04
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异常检测是机器学习领域的一个重要任务，它的目标是识别数据中的异常模式或异常数据点。异常检测在各个领域都有广泛的应用，例如金融欺诈检测、网络入侵检测、设备故障检测等。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现异常检测模型，并提供相应的代码示例。
## 异常检测模型
在异常检测任务中，我们通常使用无监督学习的方法，因为异常的数据点通常很难获取。其中，自编码器是一种常用的模型，它可以从输入数据中
原创
2023-09-19 22:49:51
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使用Python进行异常检测公式和过程多大是低概率呢异常检测算法选择阈值找出异常实例结论 异常检测是异常值分析中的一项统计任务，但是如果我们开发一个机器学习模型来自动化地进行异常检测，可以节省很多时间。异常检测有很多用例，包括信用卡欺诈检测、故障机器检测、基于异常特征的硬件系统检测、基于医疗记录的疾病检测都是很好的例子，除此之外也还有很多的用例。在本文中，我们将使用Python从头开始实现异常检
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2023-07-27 23:06:21
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编辑 | 陈萍、泽南几秒钟扫完代码，比训练一遍再找快多了。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的，因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存在的结构性错误、安全漏洞等问题，从而保证软件的整体质量。相比于程序动态分析，
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2024-01-10 16:29:59
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参考论文： An, Jinwon, and Sungzoon Cho. “Variational autoencoder based anomaly detection using reconstruction probability.” Special Lecture on IE 2.1 (2015): 1-18.整体的算法思路AutoEncoder的模型与pytorch建模可以参考：将正常样本
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2023-08-11 20:35:29
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编辑：陈萍、泽南几秒钟扫完代码，比训练一遍再找快多了。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的，因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存在的结构性错误、安全漏洞等问题，从而保证软件的整体质量。相比于程序动态分析，静态分析具有不实际执行程
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2024-02-04 04:01:10
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《异常检测——从经典算法到深度学习》0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测9 异常检测资料汇总（持续
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2023-08-07 15:30:14
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# 如何实现Python检测程序异常退出
## 概述
在开发Python程序时，我们需要确保程序的稳定性和可靠性。当程序发生异常退出时，我们需要及时发现和处理这些问题，以保证程序的正常运行。本文将介绍如何使用Python来检测程序的异常退出，并展示一种实现方法。
## 流程
下面是实现Python检测程序异常退出的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导
原创
2023-09-29 21:02:55
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Pytorch搭建VGG系列网络前言VGG块VGG网络VGG系列读取数据和训练模型 前言VGG网络采用重复堆叠的小卷积核替代大卷积核，在保证具有相同感受野的条件下，提升了网络的深度，从而提升网络特征提取的能力。 可以把VGG网络看成是数个vgg_block的堆叠，每个vgg_block由几个卷积层+ReLU层，最后加上一层池化层组成。VGG网络名称后面的数字表示整个网络中包含参数层的数量（卷积层
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2024-04-02 19:49:58
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目标检测算法，pipeline太复杂？不同任务人工设计不同的非极大值抑制(NMS)阈值、生成新的锚点(Anchor)？是不是直接戳中了各位开发者的痛点！莫慌，今天小编就为万千开发者破局~这个破局点就是：基于transform的目标检测算法DETR，简洁的pipeline，去除NMS、Anchor设计，且在COCO数据集上的指标与Faster RCNN相当。本项目将为大家详细介绍DETR算法。同时，
前言异常值是指样本中的个别值，也称为离群点，其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ原则和箱型图。其中，3σ原则只适用服从正态分布的数据。在3σ原则下，异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。P(|x−μ|>3σ)≤0.003，在正太分布假设下，大于3σ的值出现的概率小于0.003，属于小概率事件，故可认定其为异常值。异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据
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2023-07-28 08:56:29
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、机器视觉缺陷检测方法二、YOLO-q-v3 算法实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考
论文题目《Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning》《通过自监督和多任务学习进行视频异常检测》目录摘要介绍相关工作方法4.1 动机和概述4.2 网络架构4.3 代理任务和联合学习4.4 推断4.5 对象级与帧级检测实验5.1 数据集5.2 设置和实施细节5.3 异常检测结果5.4 消融研究总结补充7
原创
2023-05-26 08:56:43
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异常检测知识点汇总 异常检测面临的难点 1.在实际应用场景的大量数据，都没有标签，市面上成熟的监督学习技术都不能使用， 2.区分是噪声或者是异常点也是一个挑战 3.当各种诈骗数据混在一起，区分他们的类型也是一个难题，因为我们不知道类型的定义 所以基于上述问题，我们需要使用无监督学习方法，而且需要被行 ...
异常检测-task1：异常检测概述与基本实现1 异常检测定义与应用1.1 异常检测定义定义：异常检测（英语：anomaly detection）对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别，通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。有三大类异常检测方法。 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下，无监督异常检
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2023-11-29 23:52:03
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Python异常的处理和检测捕获异常在Python程序执行过程中发生的异常可以通过try语句来检测，可以把需要检测的语句放置在try块里面，try块里面的语句发生的异常都会被try语句检测到，并抛出异常给Python解释器，Python解释器会寻找能处理这一异常的代码，并把当前异常交给其处理。这一过程称为捕获异常。如果Python解释器找不到处理该异常的代码，Python解释器会终止该程序的执行。
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2023-08-15 15:20:15
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异常检测 第一篇一 异常检测的概念就是要检测出与正常数据不符或者和我们预期差别较大的数据，在数据挖掘中，异常检测是通过与大多数数据显著不同而引起怀疑的罕见项目、事件或观察结果的识别。通常，异常项目会转化为某种问题，如银行欺诈、结构缺陷、医疗问题或文本错误。异常也被称为异常值、新奇、噪音、偏差和异常。可以用下面这几个关键字：outlier detection，deviation detection，
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2023-11-25 13:25:20
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异常检测背景介绍机器学习前期大部分工作都属于特征工程的范畴，我们通过各种方法搜集到最能够表达研究对象的特征，然后选择合适的机器学习算法对特征进行回归、分类等。我们的研究对象是多样的，因此搜集到的特征也是多样的，我们要做的就是根据这些特征进行监测和分类。异常检测（Anomaly Detection），也叫做离群点检测（Outlier Detection），属于机器学习与现实紧密结合，并且有广泛应用场
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2023-10-15 11:22:45
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PCIE/GPU/显卡参数性能查看工具搜集一、GPU-Z二、CUDA-Z三、HWiNFO四、PCI-Z 一、GPU-ZGPU-Z是一个轻量级的显卡测试软件，旨在提供关于您的视频卡和图形处理器的重要信息。GPU-Z 原生单执行文件，自带启动向导，绿色便携免安装，界面直观，运行后即可显示GPU核心，以及运行频率、带宽等工艺参数信息，如同CPU-Z一样，这也是款必备硬件检测工具。下载地址：https:
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2023-10-06 23:07:27
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1. 异常检测基本概念异常检测：识别与正常数据不同的数据，与预期行为差异大的数据。1.1异常的类别点异常：指的是少数个体实例是异常的，大多数个体实例是正常的。条件异常：又称上下文异常，指的是在特定情境下个体实例是异常的，在其他情境下都是正常的。群体异常：在群体集合中的个体实例出现异常的情况，而该个体实例自身可能不是异常，在入侵或欺诈检测等应用中，离群点对应于多个数据点的序列，而不是单个数据点。1.
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2024-02-20 20:51:06
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