元编程学习实践

【OpenCV】Chapter5.空间域图像滤波

最近想对OpenCV进行系统学习，看到网上这份教程写得不错，于是跟着来学习实践一下。
zstar-_·2023-01-26 09:56

cnn学习资料

6，《解析卷积神经网络-深度学习实践手册》
huyongcode·2023-01-26 06:27

【ES6】Proxy 和 Reflect

ProxyProxy用于修改某些操作的默认行为，等同于在语言层面做出修改，所以属于种“元编程”（metaprogramming），即对编程语言进行编程。
ICE努力学前端·2023-01-26 06:59

阮一峰es6，Proxy和Reflect学习

一.Proxy1.简述Proxy用于修改某些操作的默认行为，等同于在语言层面做出修改，所以属于一种“元编程”（metaprogramming），即对编程语言进行编程。
略略略_略·2023-01-26 06:22

ES6之Proxy 和 Reflect

ES6之Proxy和ReflectProxy概述Proxy用于修改某些操作的默认行为，等同于在语言层面做出修改，所以属于一种“元编程”，即对编程语言进行编程。
builder2991·2023-01-26 05:36

赋能班本月学习实践心得

赋能班第一堂课让我对人际关系有了新一些的认识。过去的我认为处理人际关系是一种利益交换的过程，就表面上维持差不多的关系就好了。抱有这样的想法，就会觉得再投入的话带给自己的大多是时间和心力的消耗，从而比较容易封闭自己，做事情也是习惯于自己独行。通过课程，我了解到人际关系是有层级的，自己很长时间处于“表面上很好”的一种同事和朋友关系下，对自己是一种消耗而不是支持和滋养。而且在赋能班上和小组成员的互动，让
亲亲虾条儿·2023-01-25 21:33

pytorch 深度学习实践 第7讲 处理多维特征输入

第5讲处理多维特征的输入MultipleDimensionInputpytorch学习视频——B站视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili以下是视频内容笔记以及小练习源码
会游泳的小雁·2023-01-25 16:15

【Pytorch深度学习实践】第7讲 处理多维特征的输入

什么是矩阵：空间转换，从N维映射到M维空间的线性变换神经网络：非线性空间变换#Multiple_Dimension_Input#处理多维数据输入importnumpyasnpimporttorchxy=np.loadtxt('data/diabetes.csv.gz',delimiter=',',dtype=np.float32)x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])
方方方方便面·2023-01-25 16:15

Pytorch 深度学习实践Lecture_7 Multiple Dimension Input

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili多维输入如下图为糖尿病数据集，输入为10个样本，每个样本具有8维特征（怀孕次数，血糖，血压，皮脂厚度，胰岛素，BMI身体质量指数，糖尿病遗传函数，年龄），最后一列为标签（结果），0表示未患糖尿病，1表示患有糖尿病。逻辑回归模型由于输入数据维数增多，而预测值是标量，所以模型需要使用矩阵形式做计算说明：1.乘的权重(w)都一样，加的偏
endeavor`·2023-01-25 15:13

处理多维特征的输入 Multiple Dimension Input

参考，自学PyTorch深度学习实践(刘二大人)P7处理多维特征的输入MultipleDimensionInput_努力学习的朱朱的博客-CSDN博客激活函数：参考（常用激活函数（激励函数）理解与总结）
非常可爱的刘妹妹·2023-01-25 15:11

《PyTorch深度学习实践》-P7处理多维特征的输入

一行一样本sample，一列一特征featurediebetesdataset数据集在Anaconda/Lib/sit-packages/sklearn/datasets/data/diabetes_data和diebetes_target多维logistic回归模型（下标特征维度，上标样本）mini-batch（Nsamples）将运算向量化，变成矩阵，这样就可以利用GPU的并行运算能力~而不用
m0_60673782·2023-01-25 15:10

《PyTorch深度学习实践》Lecture_07 处理多维特征的输入 Multiple Dimension Input

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_07重点回顾+代码复现Lecture_07处理多维特征的输入MultipleDimensionInput一、重点回顾（一）MultipleDimensionLogisticRegressionModel1
　木夕敢敢·2023-01-25 15:36

刘二大人PyTorch-循环神经网络(RNN)—基础篇

《PyTorch深度学习实践》视频一.基础概念对于一个全连接网络，即全部由线性层组成的网络，也称作dense(稠密型)或者deep（深度型）网络，对于一个卷积神经网络，卷积核对多层图像处理，卷积核不变，
TheFanXY·2023-01-25 13:51

《PyTorch深度学习实践》-B站 刘二大人-day6

加载数据集B站刘二大人的PyTorch深度学习实践——加载数据集这次的视频是继续优化上一个视频的代码，上次我们输入糖尿病病人的数据，在处理是没有才有分成几个部分的处理，而是一整坨的放进去进行计算了，所以在加载数据集这方面我们就优化一样
爱编程的西瓜·2023-01-25 13:21

Bilibili-刘二大人《Pytorch深度学习实践》第13讲 Advanced RNN实验代码

'''''''''构建一个RNN分类器任务：一个名称分类器，根据输入的名字判断其国籍，数据集有Name与Country在这个场景中，由于输出无法通过线性层映射到某个维度，所以可以只用hn来连接线性层，对这个输入做一个18维的分类'''''''''importcsvimportgzipimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrom
GrandGoblin·2023-01-25 13:20

吴恩达【深度学习】笔记01——向量化、For循环及Python中的Broadcasting

向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术，在深度学习安全领域、深度学习实践中，你会经常发现自己训练大数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以代码的运行速度非常重要。
美式咖啡不加糖x·2023-01-23 15:10

机器学习实践：TensorFlow2 多GPU负载不均衡问题

问题运行时两个GPU负载不均，没有跑满，效率较低解决方法检查数据输入，保证瓶颈部分在GPU，而不是GPU在等待tf.data使用dataset.prefetch()，保证数据流及时进入模型map时使用num_parallel_calls参数增大batch_size
YueTann·2023-01-19 12:03

Pytorch深度学习实践 第六讲 逻辑回归

分类问题不是让“预测值”等于“类别”，而是计算属于每个类别的概率，要概率最大的。（将预测值通过Sigmoid函数从实数空间映射到[0，1]）Logistic函数（仅仅是sigmiod函数中最典型的一种）：x→+，(x)→1;x→-，(x)→0;x=0,(x)=1/2计算图：相比线性单元，Logistic回归单元后面多了一个Sigmiod激活函数。二分类问题的损失函数：y=1时，loss=,越大，l
啥都不会的研究生←_←·2023-01-18 17:05

PyTorch深度学习实践部分代码示例

Pytorch基础教程：B站刘二大人视频PyTorch深度学习实践线性模型1.穷举法2.梯度下降算法（贪心法）3.反向传播4.用PyTorch实现线性回归5.逻辑斯蒂回归6.处理多维特征输入神经网络1.
SDUer_DZL·2023-01-18 17:32

C++元编程——BP神经网络实现

基于之前的元编程矩阵，接下来就可以实现BP神经网络了。
腾昵猫·2023-01-18 13:00

C++11编译期（模板元编程）快速排序算法

#includeusingnamespacestd;templatestructarray{usingtype=array;};templatestruct_concat;templatestruct_concat,array,array>:array{};templateusing_le=typenameconditional::type;templateusing_gt=typenamecon
KangKangLoveCat·2023-01-18 08:01

OpenCV学习实践（四）——图像轮廓与图像分割修复

思维导图1.查找绘制轮廓//用Canny算子检测边缘Canny(g_grayImage,g_cannyMat_output,g_nThresh,g_nThresh*2,3);//寻找轮廓findContours(g_cannyMat_output,g_vContours,g_vHierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));//绘出轮廓Mat
LongMarch2022·2023-01-17 12:00

《PyTorch深度学习实践》学习笔记—— 第1讲 Overview

文章目录前言1算法2框架3学习系统发展4维度诅咒压缩空间线性5深度学习系统与以前的差别6机器学习策略前言本文仅为个人学习记录，便于以后查看使用。1算法四种：穷举法贪心法分治法动态规划2框架只是包含关系，如表示学习只是机器学习的一部分。3学习系统发展4维度诅咒假设1个维度上取10个样本可做到贴近实际分布，则2个维度需要102=100个样本，3个维度需要103=1000个样本……N个维度就需要10N个
書辭·2023-01-17 10:20

【PyTorch深度学习实践】学习笔记 第五节 线性回归

课程链接PyTorch深度学习实践第五节课程。gogogo~！
咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2023-01-17 10:19

PyTorch深度学习实践之用PyTorch实现线性回归

课程地址：05.用PyTorch实现线性回归_哔哩哔哩_bilibili目录理论编辑1.准备数据（使用mini-batch目的是为了一次性求出y_hat）2.定义模型3.构造损失函数和优化器4.训练过程课程代码总结代码：解决方法：1.根据老师的方法多迭代几次2.适当调整学习率lr作业疑惑理论1.准备数据（使用mini-batch目的是为了一次性求出y_hat）2.定义模型构造函数的模板→扩展模型完
Yory__·2023-01-17 09:14

FPGA 20个例程篇：17.SD卡存放图片逐一送VGA显示（上）

第六章图像显示处理，经典再现17.SD卡存放图片逐一送VGA显示在学习实践过SD卡读写和VGA驱动显示的时序后，在下面4个例程中笔者精心选择了综合性较强的，相信大家静下心把这4个例程都独立地去实现后，FPGA
青青豌豆·2023-01-17 08:19

机器学习实践：气象数据分析-10

机器学习实践：气象数据分析1、实验描述本节实验主要是针对气象数据进行分析，从实验数据中分析温度、湿度、风力、风向等数据，再利用matplotlib进行绘图，直观展示分析结果，通过本节实验我们能够直观感受到
奔腾游子·2023-01-16 13:52

《PyTorch深度学习实践》P10卷积神经网络基础篇CNN

全部代码在最后面。基本模式：patch：单通道，卷积做数乘：先数乘再加：每一个卷积核通道数量和输入通道数量一样！卷积核总数量和输出通道数量一样！卷积核数量和图片大小没关想得到和原来一样的维度，padding怎么计算加外围多少层：（如图所示）例子：code：在这里importtorchinput=[3,4,6,5,7,2,4,6,8,2,1,6,7,8,4,9,7,4,6,2,3,7,5,4,1]#
XD101DX·2023-01-16 06:36

【PyTorch深度学习实践】06_多维特征输入（以逻辑斯蒂回归为例）

文章目录1.多维数据2.多维数据在逻辑回归中的计算过程3.代码改变及其含义4.完整代码1.多维数据每一行为一个样本（sample），数据库里一行称为一个Record。每一列为一个特征（feature），数据库里叫字段。2.多维数据在逻辑回归中的计算过程偏置（bias）——b，通过广播机制变成向量与前面的矩阵进行运算。3.代码改变及其含义训练过程4.完整代码importnumpyasnpimport
青山的青衫·2023-01-16 06:06

【PyTorch深度学习实践】07_Dataset和Dataloader

文章目录1.Epoch，Iteration，Batch-Size2.Dataset和Dataloader2.1Dataset2.2Dataloader2.2.1例子2.2.2enumerate函数3.完整代码1.Epoch，Iteration，Batch-Size参考博客2.Dataset和Dataloader参考博客功能概览2.1Datasettorch.utils.data.Dataset是一
青山的青衫·2023-01-16 06:06

【PyTorch深度学习实践】08_Softmax分类器（多分类）

文章目录1.Softmax层1.1softmax的函数表示1.2损失函数2.代码实现1.Softmax层当需要多分类的时候，会输出一个分布，这些分布需要满足P(y=i)>=0和所有的P值加起来=1，使用softmax可以实现。要注意的是，softmax本质上和sigmoid一样也是一个激活函数。sigmoid用于二分类，softmax用于多分类。1.1softmax的函数表示示例1.2损失函数关于
青山的青衫·2023-01-16 06:06

PyTorch 深度学习实践 第10讲 卷积神经网络（基础篇）

CPUimporttorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFbatch_size=64transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor
Grairain·2023-01-16 06:04

PyTorch 深度学习实践 第十讲 ---卷积神经网络基础篇

Demo10:卷积神经网络基础篇来源：B站刘二大人说明卷积神经网络前一部分叫做特征提取（FeatureExtraction），后一部分叫做分类（classification）一个卷积核它的通道数量要求和输入通道是一样的。这种卷积核的总数有多少个和你输出通道的数量是一样的。卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不变，取决于是否paddi
Vinsada·2023-01-16 06:34

PyTorch深度学习实践10——卷积神经网络基础

卷积过程示意图：卷积核的数量要和输入的通道数（Channel数）相等N个输入channel，1个输出channel：N个输入channel，M个输出channel：构造一层卷积层（4维张量）需要四个维度：输入大小，输出大小，卷积核W，卷积核H构造卷积层实例代码：importtorchin_channels,out_channels=5,10width,height=100,100kernel_si
UnFledged·2023-01-16 06:02

Pytorch深度学习（七）：卷积神经网络（基础篇）

Pytorch深度学习（七）：卷积神经网络（CNN）（基础篇）参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络
Yuriy_Xiong·2023-01-16 06:01

PyTorch深度学习实践-P10卷积神经网络

代码部分参考了csdn上别的博主，经测试可以跑成功复习：上一节的全连接神经网络任意两个节点之间都有权重全连接层处理图片时丢失了部分空间信息，因为为它把输入直接连成了一长串，但没有考虑他们在图片中的位置处理图像时常用的二维卷积神经网络：考虑输入输出维度，做空间变换工作方式：输入图像1*28*28的张量c*w*h卷积层：保留图像的空间特征featuremaps：卷积之后，依然是三维张量，得到了4*24
m0_60673782·2023-01-16 06:30

PyTorch深度学习实践——梯度下降

学习总结：这一课在B站上学习了梯度下降，对于其中认识总结如下：在初入深度学习坑时，我们经常会听到一个词语叫”梯度下降算法“，老实说，在没有学习这一章节我也对此毫无头绪，在学习玩之后，对此有了以下总结：对于一个问题而言，我们总可以提出三个问题：是什么？为什么？以及怎么样？对于梯度下降也是同样，以下总结从三个方面来解释：梯度下降是什么？简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断
不见当年灰太狼·2023-01-16 06:00

PyTorch深度学习实践——卷积神经网络

importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplota
不见当年灰太狼·2023-01-16 06:00

《PyTorch深度学习实践》Lecture_10 卷积神经网络基础 CNN

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_10重点回顾+代码复现Lecture_10卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork一、重点回顾——卷积神经网络的结构
　木夕敢敢·2023-01-16 06:59

【PyTorch深度学习实践】09_卷积神经网络基础

文章目录1.卷积操作1.1卷积操作1.2padding-填充1.3stride-步长1.4pooling-池化1.5基础版CNN代码示例1.6完整CNN代码示例1.卷积操作卷积神经网络概览1.1卷积操作输入通道数=卷积核通道数，卷积核个数=输出通道数1.2padding-填充padding是为了让源图像最外一圈或多圈像素（取决于kernel的尺寸），能够被卷积核中心取到。这里有个描述很重要：想要使
青山的青衫·2023-01-16 06:28

pytorch深度学习实践_p10_CNN卷积神经网络实现数字辨识

完整代码importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#1、准备数据集batch_size=64transform=transf
L_halley·2023-01-16 06:28

mmsegmentation框架SegFormer训练自己的数据集

主要为记录自己学习实践mmsegmentation框架的过程，并顺便为一起学习的同学们提供参考，分享一下自己学习到的一些知识和所踩的坑，与大家共勉！
drunk_flowers·2023-01-15 08:29

c++元编程模板函数重载匹配规则示例详解

目录前言开始模板函数重载匹配规则模板匹配规则使用最后前言模板元编程，是一个听起来非常硬核的概念，会感觉这个东西非常的难，是大佬才能掌握的内容。
·2023-01-15 02:21

基于美团技术团队最新开源的yolov6模型实现裸土检测

不断迭代不断创新升级的系列，从v1演变到现在的v6是很多技术大佬的不懈努力的结果，最近美团技术团队开源了他们最新的研究成果yolov6，在介绍中提到做了很多的升级改造，最近也在关注这个，上周末的时候有时间就学习实践了一下
Together_CZ·2023-01-14 18:56

NLP预训练模型小型化与部署的那些事儿

文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
飞桨PaddlePaddle·2023-01-14 09:16

趣谈 Python 设计模式（1）观察者模式

这时候您所需要进阶的内容通常是这么几个关键词：元编程、设计模式、框架……希望您能写出大师级的代码，一起加油ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ观
西土城山羊卷·2023-01-13 13:05

ORB_SLAM2在ros仿真环境中运行

ORB_SLAM2在仿真环境中运行在学古月居教程时，学到仿真这一块，在想能不能把orb_slam2顺便实现一下，经过学习实践结果如下。。。
英雄小摔哥·2023-01-13 09:28

pytorch实战（正在更新）

本文参照多个视频，首先见B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》完结合集。
Shengkun Wu·2023-01-13 09:12

《PyTorch深度学习实践》课上代码笔记 三

自学笔记课程老师：刘二大人河北工业大学教师https://liuii.github.io课程来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys推荐一个服务器租赁的平台相比于阿里腾讯等平台，亲测性价比要高，显卡有1080Ti、2080Ti、3080Ti等，运行速度自然比自己的笔记本快，也能保护自己心爱的笔记本，实例中有JupyterNotebook、Visu
Zhanglw882·2023-01-12 16:16

《PyTorch深度学习实践》刘二大人 第4讲 反向传播

课堂代码importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.tensor([1.0])w.requires_grad=Truedefforward(x):returnw*xdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)**2forepochinrange(100):forx,yinzip
Grairain·2023-01-12 11:54
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