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深入理解
PyTorch
中的`torch.topk`函数!!!(个人总结,为了方便我自己复习,要是同时也能帮助到大家就更好了)
torch.topk深入理解
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中的`torch.topk`函数1.
小桥流水---人工智能
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2024-08-30 06:32
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深度学习
机器学习算法
pytorch
人工智能
python
在
PyTorch
中,`permute` 方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。
在
PyTorch
中,permute方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用,尤其是在处理具有多维数据(如图像、视频或复杂数组)的神经网络时。
小桥流水---人工智能
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2024-08-30 06:32
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机器学习算法
深度学习
pytorch
人工智能
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PyTorch
概述
PyTorch
是一个开源的
机器学习
框架,由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。
fydw_715
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2024-08-30 06:01
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中的MessagePassing
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中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、
小桥流水---人工智能
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2024-08-30 06:00
深度学习
机器学习算法
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国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息?
MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具,具有强大的自然语言处理和
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能力,旨在提供高效、精准的信息检索服务。
百态老人
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2024-08-30 04:20
人工智能
笔记
python 数据分析 损失数值 如何放到csv中呢 人工智能 深度神经网络,
Pytorch
,tensorflow
损失数值如何放到csv中呢在Python中,使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看,你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是,你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方,以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先,`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象,例如列表的列表,而不是单个列表。如果你的
zhangfeng1133
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2024-08-30 04:45
python
人工智能
数据分析
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基础(四)——决策树与随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
Bayesian小孙
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2024-08-30 03:43
机器学习基础
决策树
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随机森林
机器学习
——lightGBM(学习整理)
目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式(1)TrainingAPI(2)Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI(重复只做补充)3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks(1)lightgbm.record_evaluation(2)lig
CXDNW
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机器学习
机器学习
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笔记
lightgbm
参数优化
sklearn
【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届
机器学习
与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)
第四届
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与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。
艾思科蓝 AiScholar
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2024-08-30 03:40
人工智能
机器学习
信息与通信
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人机交互
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数据分析
机器学习
之 决策树与随机森林的实现
机器学习
技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。
SEVEN-YEARS
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2024-08-30 03:39
机器学习
决策树
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重型卡车、拖车和客车未来发展之路
未来5年,排放标准、燃油效率、电气化、智能、网联汽车以及
自动驾驶
汽车将成为行业发展方式的主要趋势。排放标准是影响新型商用卡车
weixin_41976114
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2024-08-30 01:26
环保减排测试
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图森未来创始人之争后续:一场新的争夺战又拉开序幕?
自动驾驶
明星公司图森未来,此前陷入一场权力斗争风波。
yidiancaijing
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2024-08-29 23:10
图森未来
现在学习嵌入式怎么样?
新兴技术推动:物联网(IoT)、5G通信、
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等新兴技术的发展,进一步增加了对高性能、低功耗、安全可靠的嵌入式系统的需求。人才缺口:尽管近年来有很多人通过培训加
华清远见成都
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2024-08-29 20:21
人工智能
嵌入式硬件
单片机
物联网
编程小白如何成为大神?大学新生的最佳入门大神级攻略
它语法简单、易读易写、用途广泛,广泛应用于数据科学、
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、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript:对于对Web开发感兴趣的学生,JavaScript是必学的。
一禅(OneZen)
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2024-08-29 19:43
随笔
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其他
笔记
python
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Python配置管理工具库之hydra使用详解
这对于
机器学习
、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库,包括其安装方法、主要特性、基本和
Rocky006
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2024-08-29 17:35
python
人工智能
开发语言
查询vllm-flash-attn与之对应的
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最近安装vllm的时候有时候
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版本总是弄错,这里写下vllm-flash-attn与pytoch对应关系打开网站vllm-flash-attn·PyPI查询历史版本点进去查询对应的pytoch
源来猿往
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2024-08-29 16:24
运行环境
pytorch
人工智能
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AI如何创造情绪价值
从智能家居到
自动驾驶
,从医疗辅助到金融服务,AI技术的身影无处不在。而如今,AI更是涉足了一个全新的领域——创造情绪价值。
学客汇
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2024-08-29 14:14
商业研究
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人工智能
生成式AI
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spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
在实际
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项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出
weixin_39956182
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2024-08-29 14:10
spark应用程序转换
深度学习:探索人工智能的无限可能
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汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。
木小梦(๑• . •๑)
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2024-08-29 12:29
人工智能
深度学习
计算机视觉概念科普
它结合了信号处理、图像处理、模式识别、
机器学习
等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。
极客代码
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2024-08-29 11:54
玩转AI
人工智能
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深度学习
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和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
早起星人
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2024-08-29 09:44
机器学习
深度学习
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AI学习记录 - 对抗性神经网络
有用点赞哦学习
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到一定程度之后,一般会先看他的损失函数是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。
victor-AI最好的学习方式是画图
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2024-08-29 09:40
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【ShuQiHere】《
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的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
【ShuQiHere】引言:概述
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的演进
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的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。
ShuQiHere
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TensorFlow和它的弟弟们
以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的
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框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。
活蹦乱跳酸菜鱼
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2024-08-29 08:31
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(ML)算法分类
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(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。
活蹦乱跳酸菜鱼
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Datawhale AI夏令营-task03
DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源:DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在
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ghost_him
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人工智能
K-means聚类算法:从原理到实践的全面解读
引言在当今数据驱动的时代,
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技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在
机器学习
中,聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。
一休哥助手
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2024-08-29 06:50
人工智能
算法
kmeans
聚类
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——支持向量机
一、间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
酱香编程,风雨兼程
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支持向量机
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-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员
使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员,能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互,并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务,涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
听忆.
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2024-08-29 06:19
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释放GPU潜能:
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中torch.nn.DataParallel的数据并行实践
释放GPU潜能:
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中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中,计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。
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每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的
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算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?
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数据分析题库
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每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,
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7+非肿瘤纯生信,内容不多但思路值得借鉴!
2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,
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并行处理的魔法:
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中torch.multiprocessing的多进程训练指南
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中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域,模型训练往往需要大量的计算资源和时间。
liuxin33445566
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20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用
神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在
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中,Sequential是一个容器(container)类,用于构建神经网络模型。
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给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。
六六子大顺1
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探索数据世界的钥匙:
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