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明朝百晓生
算法人工智能机器学习
前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
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超华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchnumpy
张量与Numpy数组之间的互相转换在深度学习中,张量(tensor)和Numpy数组(numpyarray)是两种常见的数据结构。张量通常用于深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),而Numpy数组在科学计算中被广泛使用。为了便于数据处理和计算,常常需要在它们之间进行转换。下面介绍张量和Numpy数组之间的互相转换。1.PyTorch张量与Numpy数组的互相转换PyTorch提
- NumPy 或 PyTorch/TensorFlow 中的张量理解
栖霖涧
numpypytorchtensorflow
(2,2,3)形状的3D数组(或张量)的结构。个人理解:2个2维数组(张量),2维数组(张量)里面有2个1维向量(张量),1维向量(张量)里面有3个元素。注:由于最后一个维度值3代表的是元素个数,左侧括号后的第1个2代表的是第n-1个[(中括号,即n-1维数组)的数量,左侧括号后的第2个2代表的是第n-2个[(中括号,即n-2维数组)的数量。这段文字中,n代表的是数组的维度,这里是3维。维度解析:
- Tensorflow 回归模型 FLASK + DOCKER 部署 至 Ubuntu 虚拟机
准备工作:安装虚拟机,安装ubuntu,安装python3.x、pip和对应版本的tensorflow和其他库文件,安装docker。注意事项:1.windows系统运行的模型文件不能直接运行到虚拟机上,需在虚拟机上重新运行并生成模型文件2.虚拟机网络状态改为桥接Flask代码如下:fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpickleimportnump
- yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结(yolov1)
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yolov算法详解
yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
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lovingf
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只是导入时报错,但代码仍可以运行1.导入方式正确,但pycharm将其标红2.通过查看tensorflow的官方文件,猜测可能是python版本不适配python需为python3.6-3.9,而我的为python3.113.配置python3.9的环境(详情可看我的另一篇文章),但依然报错4.经过仔细分析,觉得可能是pycharm与tensorflow的适配问题,pycharm无法寻找到tens
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Jay Kay
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TensorFlow运行时核心:DirectSession::Run全解析TensorFlow的本地执行模式通过DirectSession::Run实现高效计算图处理,其核心流程分为三个阶段:图剪枝生成ClientGraph、设备间图分裂、跨设备并发执行。下面结合源码层设计深入剖析各环节实现原理。一、图剪枝:从FullGraph到ClientGraph目标:根据Session::Run指定的输入(
- 深入理解AI技术与实践:如何贡献代码
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在现代AI技术的开发过程中,贡献代码是推动项目发展、提升技术能力的重要方式。在这篇文章中,我们将结合AI技术实践,深入探讨如何有效地为开源项目贡献代码,尤其是那些使用AI模型的项目。技术背景介绍AI技术的迅猛发展得益于开源社区的共享和协作。诸如TensorFlow、PyTorch等开源框架,极大地降低了AI模型开发的门槛。与此同时,越来越多的项目通过GitHub等平台开放源码,接受来自全球开发者的
- TensorFlow:开启智能时代的引擎
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根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
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颜色通道顺序问题:OpenVINO模型RGB输入与OpenCVBGR格式的转换在计算机视觉任务中,框架间的颜色通道差异常导致模型推理错误。以下方法解决OpenVINO模型需要RGB输入而OpenCV默认输出BGR的问题。理解核心差异OpenCV的imread()函数遵循BGR通道顺序,源于历史摄像头硬件的数据格式。而OpenVINO等深度学习框架多采用RGB顺序,与TensorFlow/PyTor
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引言深度学习是人工智能领域的重要分支,它通过模拟人脑的神经网络结构来解决复杂的数据表示和学习问题。TensorFlow作为目前最受欢迎的深度学习框架之一,为开发者提供了强大的工具和丰富的资源。本文将带你了解如何使用TensorFlow进行深度学习模型的训练和优化。TensorFlow的核心概念什么是TensorFlow?定义:TensorFlow是一个用于数值计算的开源库,特别适合于大规模的机器学
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1、概念AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破(第二名为26.2%),其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》,这篇论文是深度学习火爆发展的一个里程碑和分水岭,加上硬件技术的发展,深度学习还会继续火下去。2、AlexNet网络结构由于受限于当时
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猫头虎AI探索之路计算机视觉人工智能tensorflow深度学习机器学习语言模型chatgpt
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以下是TensorFlowLite(TFLite)和PyTorchMobile两大轻量化框架的核心用途、典型应用场景及在嵌入式开发中的实际价值对比,结合你的OrangePiZero3开发板特性进行说明:TensorFlowLite(TFLite)核心用途嵌入式设备推理:将训练好的TensorFlow模型转换为轻量格式,在资源受限设备(如手机、边缘计算盒子、OrangePi)上高效运行。硬件加速:通
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Spring是一个用于构建Java应用程序的开源框架,它可以与各种AI技术集成。要在Spring中使用AI,首先需要选择一种AI技术,如机器学习、自然语言处理等。然后可以使用SpringBoot来构建应用程序,并使用相应的AI框架或库来实现AI功能。例如,可以使用TensorFlow或PyTorch来实现机器学习功能,使用NLTK或spaCy来实现自然语言处理功能。此外,还可以使用SpringCl
- C++(个人学习总结,不断更新......)
一、初识C++1.1C++简介C++是由BjarneStroustrup研发的,在计算机编程语言中,C++兼容了c语言,又增加了面向对象的机制,同时拥有丰富的库,有标准模板库STL以及很多第三方库,STL中有set、map、hash等容器,第三方库中有Boost库、图形库QT、图库像处理库Opencv、机械学习库Tensorflow等,这些库可以为嵌入式开发提供非常大的支持。1.2C++程序编写#
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元组特点:1.有序,可以重复,这一点和列表一样2.元组中的元素不能修改,这一点非常重要,深度学习场景中很多参数、形状定义好了确保后续不能被修改。很多流行的ML/DL库(如TensorFlow,PyTorch,NumPy)在其API中都广泛使用了元组来表示形状、配置等。可以看到,元组最重要的功能是在列表之上,增加了不可修改这个需求元组的创建my_tuple1=(1,2,3)my_tuple2=('a
- TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新
双囍菜菜
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TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新文章目录TensorFlow:深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新一、计算范式革命:从静态图到动态执行的深度架构剖析1.1静态计算图的编译优化体系1.2动态图模式的实现原理1.3混合执行模式的编译原理二、张量计算引擎的深度架构解析2.1运行时核心组件2.2计算图优化技术2.3分布式训练架构三、可微分编程范式的实现奥秘3.1自动微分系
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爱吃代码的小皇冠
python笔记算法数据结构
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- 怎么对词编码进行可视化:Embedding Projector
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教学2024大模型以及算力2021AIpythonembedding
怎么对词编码进行可视化:EmbeddingProjectorhttps://projector.tensorflow.org/EmbeddingProjector是用于可视化高维向量嵌入(如词向量、图像特征向量等)的工具,能帮你理解向量间的关系,下面以词向量分析和**简单自定义数据(比如特征向量)**为例,教你怎么用:一、词向量分析场景(以图中Word2Vec数据为例)1.加载数据与基础查看图里已
- Cross-stitch Networks for Multi-task Learning 项目教程
童香莺Wyman
Cross-stitchNetworksforMulti-taskLearning项目教程Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-LearningATensorflowimplementationofthepaperarXiv:1604.03539项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/Cross-stitch-Network
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数