炼丹经验贴第22页

pycharm使用SSH连接linux服务器

professional版本pycharm连接服务器，使用GPU炼丹一、配置远程连接Tools->Deployment->Configuration选择SFTP，然后输入名字点击sshconfiguration

liuzhonglin_·2023-01-04 20:03

别再无聊地吹捧了，一起来动手实现MAE玩玩吧！

©作者|CW不要無聊的風格研究方向|目标检测、大规模预训练模型前言只要你不是与世隔绝的深度炼丹者，应该都知道前阵子恺明大神的佳作MAE（MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners

PaperWeekly·2023-01-04 10:51

TraditionCV_1: opencv 查找轮廓

精确率、召回率、过检、漏检的要求并不是去深度学习中调参炼丹就能解决的，图像的预处理往往是成功的第一步。所以总结了一系列opencv中传统CV的用法，当然，你也逃不过特定场景下的调参。

Wood_Du·2023-01-03 18:20

GPU服务器之Colab配置及使用教程

在进行深度学习过程中，不可避免需要进行炼丹的操作，而博主的电脑本身性能就很拉跨，一旦再运行其他的应用便是寸步难行，最好的办法便是再买一台，哈哈哈，当然也可以使用一些云服务器来进行，博主这里选择的是Colab

彭祥.·2023-01-03 06:56

Few-shot Learning、One-shot Learning、Zero-shot Learning

传统learning，炼丹模式。传统深度学习的学习速度慢，往往需要学习海量数据和反复训练后才能使网络模型具备泛化神功，传统learning可以总结为：海量数据+反复训练（炼丹模式）。

Dr鹏·2023-01-02 16:54

深度学习: Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning

为了“多快好省”地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究Zero-shotLearning/One-shotLearning/Few-shotLearning。

邦戈栗子·2023-01-02 16:34

Zero-shot Learning / One-shot Learning

为了“多快好省”地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究Zero-shotLearning/One-shotLearning/Few-shotLearning。

chenyi9981·2023-01-02 16:33

基于MobileNet_SSD和树莓派的栗实象目标检测系统设计

脑瓜子嗡嗡的小刘炼丹实验之路（paper）：DesignofthechestnutimagetargetrecognitionsystembasedonMobileNet_SSDandRaspberryPi

脑瓜子嗡嗡的小刘·2023-01-02 10:37

如何找到最优学习率

原文链接：如何找到最优学习率-知乎经过了大量炼丹的同学都知道，超参数是一个非常玄乎的东西，比如batchsize，学习率等，这些东西的设定并没有什么规律和原因，论文中设定的超参数一般都是靠经验决定的。

子燕若水·2023-01-02 07:51

打破BERT天花板：11种花式炼丹术刷爆NLP分类SOTA！

星标/置顶小屋，带你解锁最萌最前沿的NLP、搜索与推荐技术文|JayLou娄杰编|小轶在2020这个时间节点，对于NLP分类任务，我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。如同CV领域当前的重点一样，我们更应该关注如何利用机器学习思想，更好地去解决NLP分类任务中的低耗时、小样本、鲁棒性、不平衡、测试检验、增量学习、长文本等问题。本文以QA形式探讨了以下问题：NLP分类任务

夕小瑶·2022-12-31 09:45

【NLP】打破BERT天花板：11种花式炼丹术刷爆NLP分类SOTA！

文|JayLou娄杰编|小轶在2020这个时间节点，对于NLP分类任务，我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。如同CV领域当前的重点一样，我们更应该关注如何利用机器学习思想，更好地去解决NLP分类任务中的低耗时、小样本、鲁棒性、不平衡、测试检验、增量学习、长文本等问题。本文以QA形式探讨了以下问题：NLP分类任务我们每个NLPer都异常熟悉了，其在整个NLP业务中占据着

风度78·2022-12-31 09:09

科研汪的日常 55 写专利

在网上搜索各种经验贴，了解到专利的基本分类，相应的申请条件及授权时间等情况：1.发明专利：针对产品、方法或者产品、方法的改进所提出的新的技术方案。

007木子·2022-12-30 18:41

【深度学习实践】从零开始的炼丹生活11—— GAN的综述（2020.3）

往期回顾：08——卷积网络09——循环神经网络10——GAN的基本概念上一节我们学习了GAN的基本概念,这一节我们将过去几年的GAN经典算法思想都介绍一下。一、GAN的数学解释上一节我们学习了GAN的基本算法，现在让我们看看GAN背后的数学思想。生成器生成器实际上产生了一个生成数据分布PG(x)P_G(x)PG(x)。它的目标就是使得PG(x)P_G(x)PG(x)与Pdata(x)P_{data

wby1905·2022-12-30 10:46

【考研】2021年哈尔滨工业大学计算机考研「复试」经验贴

2021年哈尔滨工业大学计算机考研「复试」经验贴1.复试准备1.1复试科目1.2个人复试经验1.2.1线下复试1.2.2线上复试（附复习资源）2.复试流程2.1复试流程介绍2.2.1整体介绍2.2.1个人复试流程

Stu_Yang·2022-12-30 07:10

三跨考生准备考研复试(机试)之路（日记版）

考完开始看复试经验贴，需要准备ml（机器学习），算法项目。12.26，27两天熟悉了一下acwing和github，打算做一个简单的web网站项目？

小K很哇塞·2022-12-30 07:38

数据缩至 1/5000，模型准确率却翻倍，谷歌新“蒸馏法”火了

在炼丹过程中，为了减少训练所需资源，MLer有时会将大型复杂的大模型“蒸馏”为较小的模型，同时还要保证与压缩前相当的结果。这就是知识蒸馏，一种模型压缩/训练方法。

前沿资讯看点·2022-12-29 17:38

混合整数规划MIP/线性规划LP+python(ortool库)实现附代码

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-12-29 15:15

linux下pytorch入门,10分钟快速入门 PyTorch (0) – 基础

既然大家不愿意去官网看教程，那么我就将我学习pytorch的经验写出来，一步一步从0开始让大家学会pytorch，教程比官网的更加简单，同时也增加了更多简单的例子让大家快速上手pytorch，愉快地开始炼丹

weixin_39815943·2022-12-29 11:58

搜索推荐炼丹笔记：位置偏差里的惊喜

PAL:APosition-biasAwareLearningFrameworkforCTRPredictioninLiveRecommenderSystems(RecSys2019)作者：一元，公众号：炼丹笔记准确预测点击率

炼丹笔记·2022-12-28 23:55

一文读懂 PyTorch 显存管理机制

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨米阿罗@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/486360176编辑丨极市平台首发于踢翻炼丹炉

视学算法·2022-12-28 21:27

Ubuntu 查询gpu空闲自动运行下一个程序

在炼丹的时候我们会碰到下面两种情况:想连续跑多个训练测试，可以新建一个sh文件，里面按行写上各条命令，然后直接运行这个sh文件就行。

laizi_laizi·2022-12-28 15:02

深入理解神经网络中的反(转置)卷积

但是对于反卷积，相信有不少炼丹师并不了解

机器学习与AI生成创作·2022-12-28 07:06

登九真山才子岁月写的诗词

相传有九位仙女在此结庐炼丹。公元867年，五藏山改名为仙潜山。后来，因为九峰相向，又改名为九真山。到了宋代，人们又在山顶上建了庙，称为“九真观”（又称

青山清风1965·2022-12-26 22:25

东北大学2019年计算机专业,2019年东北大学计算机考研经验贴，复试篇

2019年东北大学计算机考研经验贴，复试篇东北大学发布于2019年9月23日01:42阅读数5043今年报考东大的人数很多，优秀的人太多，所以东大也很人性化的扩招了。

内卷之父·2022-12-26 15:48

Python3.7安装YOLOV5(CPU运行)

本文含泪总结在win7系统安装YOLOv5的过程，幸得在csdn各博主的经验贴下安装成功，其中也是踩了很多坑。

初晴202·2022-12-26 07:11

大连海事大学计算机20考研（计算机应用技术）专硕410+经验贴

大连海事大学计算机20考研（计算机应用技术）专硕410+经验贴有什么事，有资料的！有资料的！有问题可以直接问我！终于！我也是学姐学长了，大连海事我来啦！

海事小肥啾·2022-12-25 23:58

深度学习中对tensor向量进行维度调整的常用方法总结reshape()、transpose()、unsqueeze()

在炼丹日常，很多模型为了保持tensor的计算便利和维度统一（例如resnet）会涉及到很多的维度转换，这时候很容易就绕晕，在参加飞浆的transformer课程中，学习了很多灵活变化维度的方法，这些方法能够让我们减少相当一部分的维度转换的复杂度

德国Viviane·2022-12-25 03:17

GNN大有可为,从这篇开始学以致用

作者：十方说到GNN,各位炼丹师会想到哪些算法呢?不管想到哪些算法,我们真正用到过哪些呢?确实我们可能都看过GNN相关论文,但是还是缺乏实战经验的.特别是对于推荐系统而言,我们又该如何应用这些模型呢?

风度78·2022-12-24 20:22

常用lr_scheduler总结

深度学习炼丹师们日常工作的一部分就包含调试一个好的超参数。实践中，lr一般很少是固定的，因为在模型训练的不同阶段，对学习率的敏感性不同，设置一个固定的并不太科学。

leo0308·2022-12-24 18:50

淡黄的炼丹炉（篇四）：Ubuntu 18.04深度学习Server基础软件安装Part 2

淡黄的炼丹炉（篇四）：Ubuntu18.04深度学习Server基础软件安装Part2LinuxSoftwareInstallcutecom串口调试（GUI）minicom串口调试josmArduinoIDEAVRtoolsSTM32cmdlinecompileTOOLSJ-Linkdfu-utili2c-starmodifyCode-Server

whstudio123·2022-12-24 08:38

在Linux系统（服务器）使用阿里云盘服务快速上传下载文件

对于深度学习，炼丹我们最重要的丹，动辄十几个G，几十G，甚至几百G都不再话下，因此面对这么庞大的数据，

淡唱暮念·2022-12-24 08:04

第二篇：深度学习之CUDA配置指南（Linux-ubuntu16.04）~《深度学习炼丹手册-本人亲身实践踏出来的一条菜鸟之路》-2

第二篇：深度学习之CUDA配置指南（Linux-ubuntu16.04）一、安装Anaconda：二、CUDA安装（包含多版本并存）1、显卡驱动下载及安装（若已经安装好NVIDIA驱动可跳过此步）2、CUDA安装三、补充说明１、大多数的CUDA环境变量设置的是有些隐患的（后面编译其他包失败）。２、cudnn的下载安装推荐[参考博客１](https://blog.csdn.net/wanzhen43

乄洛尘·2022-12-24 08:33

第三篇：创建深度学习所需的虚拟环境（Windows or Linux-ubuntu16.04）~《深度学习炼丹手册-本人亲身实践踏出来的一条成长之路》-3

第三篇：创建深度学习所需的虚拟环境（WindowsorLinux-ubuntu16.04）利用Anaconda创建虚拟环境1、安装Anaconda2、换源2.1pip换源2.1.1Windows更换源：2.1.2Linux更换源：2.2Anaconda换源2.2.1Windows更换源：2.2.2Linux更换源：3、创建虚拟环境附注致谢问：为什么要创建虚拟环境呢？答：如果不创建，在base上进行

乄洛尘·2022-12-24 08:03

深度学习炼丹师常用Linux和Docker命令

作为一名初级炼丹术士已经快半年了，记录一下工作中常用的Linux和Docker命令。

给算法爸爸上香·2022-12-24 08:57

极致炼丹 | 这些模型常用的Tips&Tricks你都知道吗？

作者|花生了虾米编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/592531559点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！开头最近参加一个CV比赛，看到有参赛者分享了自己训练图像识别模型时常用到的小技巧，故对其进行记录、整理

自动驾驶之心·2022-12-23 05:14

提升 5-7 倍速，使用 Mac M1 芯片加速 Pytorch 完全指南

官方对比数据显示，和CPU相比，M1上炼丹速度平均可加速7倍。哇哦，不用单独配个GPU也能加速这么多，我迫不及待地搞到一个M1芯片的MacBook后试水了一番，并把我认为相关重要的信息梳理成了本文。

Python妙妙屋·2022-12-22 16:56

光流 | flownet | CVPR2015 | 论文+pytorch代码

文章转自微信公众号「机器学习炼丹术」作者：炼丹兄（已授权）作者联系方式：微信cyx645016617（欢迎交流共同进步）论文名称：“FlowNet:LearningOpticalFlowwithConvolutionalNetworks

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-12-22 09:35

Pytorch实现Alexnet训练CIFAR-10数据集

记录一次完全自己实现的深度学习炼丹过程（包括怎么初步设置的参数，怎么排错，记录第一次在kaggle的gpu上跑）。

王大队长·2022-12-22 09:14

使用NNI，从此告别手动调参

倘若你也苦于每次炼丹都要手动设置超级参数，那你可以选择尝试一下NNI，从此告别繁杂重复的调参参数手动设置。话不多说，直接上干货。二.NNI怎样帮助调参的？

斯曦巍峨·2022-12-21 19:31

数据增强_炼丹笔记三：数据增强

深度学习像是在炼丹，但实际上也是有一些区别的。在深度学习中，我们可能会有海量的数据，但是数据增强依然是不可避免的。什么是数据增强（dataaugmentation）？数据增强是扩充数据样本规模

weixin_39990410·2022-12-21 09:34

深度学习如炼丹，你有哪些迷信做法？网友：Random seed=42结果好

来源：机器之心本文约2200字，建议阅读9分钟调参的苦与泪，还有哪些“迷信的做法”？每个机器学习领域的研究者都会面临调参过程的考验，当往往说来容易做来难。调参的背后往往是通宵达旦的论文研究与GitHub查阅，并需要做大量的实验，不仅耗时也耗费大量算力，更深深地伤害了广大工程师的头发。有人不禁要问：调参是门玄学吗？为什么模型明明调教得很好了，可是效果离我的想象总有些偏差。近日，reddit上一则帖子

数据派THU·2022-12-21 09:04

炼丹笔记三：数据增强

深度学习像是在炼丹，但实际上也是有一些区别的。在深度学习中，我们可能会有海量的数据，但是数据增强依然是不可避免的。

MaxWong123·2022-12-21 09:04

基于炼丹神器深度学习下的生命科学冷冻电镜单细胞基因分析的解决方案

生命科学|冷冻电镜|蛋白质结构深度学习|基因测序|卷积神经网络当前随着冷冻电镜、蛋白质组学、深度学习、基因测序、卷积神经网络、高性能计算、单细胞基因、数据挖掘、数据分析、靶点发现、晶体预测、AlphaFold等技术的快速发展，生命科学开始被逐渐被人们所重视。生命科学行业涉及研究微生物、动植物等一切生物的科学领域，也包括生命伦理学等相关领域的考量。生命科学的研究对提高人类生活质量有很大帮助。从全球范

高性能服务器·2022-12-21 09:32

深度学习炼丹-数据处理和增强

前言一，Normalization概述1.1，Normalization定义1.2，什么情况需要Normalization1.3，DataNormalization方法1.4，示例代码二，normalizeimages2.1，图像normalization定义2.2，图像normalization的好处2.3，PyTorch实践图像normalization三，数据增强(扩增)3.1，opencv

嵌入式视觉·2022-12-21 09:01

自然语言处理竞赛相关比赛项目、比赛经验、工具、算力平台资源分享

本资源主要收录NLP竞赛经验贴、通用工具、学习资料等，本项目源于2020年7月一次竞赛的经历，当时在找参考资料时遇到了很多困难，包括内容分散、质量不高等。

lqfarmer·2022-12-21 06:04

读《苏东坡传》之瑜伽与炼丹

再伟大的人物，也是普通凡人中的一员，也会有普通人的喜好与追求，比如说东坡先生对长生不老之术的研究。第一次对瑜伽有兴趣是看到子由外貌上元气焕发，曾经吃药不见效的病竟然在练习瑜伽时都痊愈了，精神头为之振奋，其次东坡先生平素与僧人颇密，也学习僧人的日常功夫，打坐练习气功，以求身体健康和身心宁静。瑜伽术以静见长，和国人“保存精力”的养生方式相契合，得以推广发展。曾经我也很喜欢练瑜伽，一方面身体协调不怎么好

青禾12·2022-12-20 22:35

推荐算法炼丹笔记：排序模型CTR点击率预估系列

微信公众号：炼丹笔记CTR点击率预估系列家谱炼丹之前，先放一张CTR预估系列的家谱，让脉络更加清晰。

炼丹笔记·2022-12-20 18:20

2021年三大顶会时间序列论文&代码整理

风度78·2022-12-20 17:31

基于MMEngine和MMDet搭建目标跟踪框架MMTracking-1.0.0rc1-Win10

2.MMEngine使得炼丹师能够更加方便的搭建模型和可视化训练过程，当然也包括环境配置。近期的框架都依据MMEngine所组建。

@会飞的毛毛虫·2022-12-20 17:57

pyqt 搭建深度学习训练界面（二）

炼丹软件github链接:有需要联系我requirements:测试在ubuntu18.04和Windows均可运行ubuntu18.04OS:Ubuntu18.04.6LTSPythonversion

重糖爱好者·2022-12-20 10:31

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