GitHub代码复现之opencv链接：https://github.com/vonzhou/o
原创
2022-11-08 14:29:47
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如何用Pytorch包处理数据 常用的：对于图像，可以用 Pillow，OpenCV对于语音，可以用 scipy，librosa对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy 对于视觉处理，常用torchvision包处理数据集，其包括Imagenet，CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.data
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2024-07-09 16:12:32
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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
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
1.Docker Client配置容器网络模式Docker目前支持4种网络模式，分别是bridge、host、container、none，Docker开发者可以根据自己的需求来确定最适合自己应用场景的网络模式。从Docker Container网络创建流程图中可以看到，创建流程第一个涉及的Docker模块即为Docker Client。当然，这也十分好理解，毕竟Docker Container网
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
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2024-05-09 09:07:08
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导读：招聘业务是多行为场景，用户需求和交互周期短、行为稀疏。本次分享基于业务挑战，将介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用，最后总结实践中的教训与心得。主要内容包括：58招聘业务场景招聘推荐系统基于行为的向量化召回实时深度召回教训和心得58招聘业务场景首先和大家分享下58招聘涉及的业务及场景。1. 58招聘业务招聘行业：据2018年统计，我国总人口13.9亿，就业人口7.7亿
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
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2024-01-26 11:38:48
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在创建代码仓库之前需要有github相关的账号，登录到github的官网中，点击sign in 2、输入github账号和密码，然后点击sign in 3 可以点击右下角的“New repository”的按钮。 4需要给仓库设置一个仓库的昵称，已区别的项目，在repository name填入仓库的昵称，如果是代码开源的默认选中pubic的选项，点击create repository即可5、这样一个项目的仓库就创建完成了，就可以进行上传相关的代码的项目。..
原创
2021-08-13 09:35:28
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# DevEcoStudio如何导入GitHub代码
## 简介
DevEcoStudio是一个基于华为HMS Core生态开发的集成开发环境，用于开发基于华为平台的应用程序。GitHub是一个全球最大的源代码托管平台，开发者可以在上面共享和管理代码。本文将介绍如何在DevEcoStudio中导入GitHub代码。
## 步骤
### 步骤一：安装Git
在开始之前，我们需要确保系统中已经安装
原创
2024-01-09 19:00:41
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一、GitHub的引入： Git是分布式版本控制系统，同一个Git仓库，可以分布到不同的机器上。怎么分布呢？最早，肯定只有一台机器有一个原始版本库，此后，别的机器可以“克隆”这个原始版本库，而且每台机器的版本库其实都是一样的，并没有主次之分。实际情况往往是这样，找一台电脑充当服务器的角色，每天24小时开机，其他每个人都从这个“服务器”仓库克隆一份到自己的电脑上
在做文档记录及查资料时发现大家把源码都放在GitHub链接，感觉非常方便，之前都没有用过GitHub，所以就查资料试着用下GitHub代码管理工具。 1、首先，注册一个GitHub账户并登陆（就按提示步骤操作即可，一般没什么问题）2、然后，根据提示下载GitHub客户端（官网下载地址：http://git-scm.com/download/ ）3、安装客户端（注意：选择安装路径，千万别选带中文的路
# 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
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# 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。 |
# 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
目录 1、YoLoV3网络结构 1.1 Backbone：Darknet-531.2 构建特征金字塔1.3 YoLo Head2、yolov3模型预测结果的解码2.1 先验框2.2 检测框解码2.3 置信度解码2.4 类别解码 3、yolov3模型的训练策略和损失函数 1、YoLoV3网络结构 &
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2024-01-26 12:22:59
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train.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import os from tensorboardX import SummaryWriter import torchvision.datase ...
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2021-09-23 18:48:00
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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 ...
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2021-09-01 19:21:00
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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 ...
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2021-10-25 18:52:00
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前置DQN
原创
2021-08-10 11:54:06
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