训练softmax分类器实例第3页

L8打卡学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结

无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

P5学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置

无涯学徒1998·2025-01-26 06:46

Spring Boot与H2数据库：快速搭建内存数据库应用

本文将通过一个简单的实例，详细介绍如何在SpringBoot项目中集成H2数据库，并利用其浏览器控制台进行数据操作。

2501_90323865·2025-01-26 06:45

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化

二进制独立开发·2025-01-26 04:36

训练入口+保存模型

importargparsefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtesting.testingimport*frommodels.model_coupled_v1importUnetfromdata.data_loadimport*importglobfromcollectionsimportOrderedDictdevice="cuda:0"iftor

如若123·2025-01-26 04:30

单例模式（Singleton Pattern）详解-ChatGPT4o作答

单例模式的核心目标是：确保一个类只有一个实例，并且提供一个全局访问点来访问该实例。单例模式的目的确保唯一性：在整个应用程序中，只会创建该类的一个实例。全局访问：提供一个全局访问点来访问唯一的实例。

部分分式·2025-01-26 03:54

《从传统到智能：大模型交换机的变革之路》

以下是关于它的详细介绍：特点高带宽和低延迟：大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据，高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输，低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈，提高训练和推理的效率。

烁月_o9·2025-01-26 03:23

第38周：猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)

1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六

weixin_46620278·2025-01-26 03:48

Python pywinauto PC端自动化测试核心代码封装类

PythonpywinautoPC端自动化测试核心代码封装类以下是一个基于pywinauto的自动化测试核心代码封装类的完整代码实例，其中包含多个函数实例并加上中文注释方案1importpywinautoimporttimeclassPywinautoWrapper

《代码爱好者》·2025-01-26 02:47

设计模式-桥接模式 C++

而是指把问题的具体特质分离出来，以关联的关系加入对象的实例化过程。可以结合下面的桥接

星星典典·2025-01-26 02:47

java语言中“导包”的解释

“他人完善的代码”是被封装成类和包的形式，导入包，并不会将他人的代码插入自己的代码里，只需将其对象实例化后使用即可。什么人写的代码都可以导入吗？Ja

喵果森森·2025-01-26 02:46

【数据结构】最有效的实现栈和队列的方式（C&C++语言版）

我们不仅讲解了栈的后进先出（LIFO）和队列的先进先出（FIFO）原理，还通过实例展示了如何将这两种数据结构结合起来，提升编程效率和解决实际问题的能力⚙️。

大名顶顶·2025-01-26 02:16

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb

汀沿河·2025-01-26 02:41

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型

绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

龙珠训练营机器学习task04

学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?

a_little_pig_·2025-01-26 01:08

Lambda离线实时分治架构深度解析与实战

本文将对Lambda架构的演变、核心组件、工作原理及痛点进行深度解析，并通过Java代码实现一个实战实例。二、Lambda架构的演变Lambda架构是由Storm的作者NathanMa

喜欢猪猪·2025-01-26 01:36

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解

半截诗·2025-01-26 00:22

Progressive learning

EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration|IEEEConferencePublication|IEEEXploreProgressivelearning在小的croppatches上训练

yore0531·2025-01-26 00:22

【Python设计模式07】工厂方法模式

工厂方法模式（FactoryMethodPattern）是一种创建型设计模式，它定义了一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使得一个类的实例化延迟到其子类。

一碗姜汤·2025-01-26 00:51

分形、大自然的分形几何、数据可视化、Python绘图

大自然的分形几何、数据可视化、Python绘图中国传统中的『分形』大自然的分形几何数据可视化本系列采用turtle、matplotlib、numpy这三个Python工具，以分形与计算机图像处理的经典算法为实例

timedot-hj·2025-01-25 23:20

以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例，附代码（二）【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPCLoss）如何计算？

努力学习的大大·2025-01-25 22:43

C语言程序性能调优：提升执行效率与内存优化的终极指南

系列文章目录01-C语言从零到精通：常用运算符完全指南，掌握算术、逻辑与关系运算02-C语言控制结构全解析：轻松掌握条件语句与循环语句03-C语言函数参数传递深入解析：传值与传地址的区别与应用实例04-

大模型铲屎官·2025-01-25 20:54

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_767172261·2025-01-25 20:53

＆白帝＆·2025-01-25 19:16

GFPGAN - 腾讯开源的图形修复算法修复算法

GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部修复算法，并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复，可以对老照片进行很好的修复。

小众AI·2025-01-25 18:44

Python知识点：基于Python技术，如何使用AirSim进行无人机模拟

然而，无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器，它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境，

超哥同学·2025-01-25 18:11

深入理解Python的@staticmethod和@classmethod装饰器

深入理解Python的@staticmethod和@classmethod装饰器引言在Python的面向对象编程中，类方法和静态方法是除了实例方法之外的两种重要方法类型。

清水白石008·2025-01-25 18:08

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

通过在MATLAB中实现SOFM，可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估，旨在提供图像处理问题的解决方案。

无声远望·2025-01-25 17:36

Python-静态方法（@staticmethod）

@staticmethod静态方法只是名义上归属类管理，但是不能使用类变量和实例变量，是类的工具包放在函数前（该函数不传入self或者cls），所以不能访问类属性和实例属性classcal:cal_name

lhh_qrsly·2025-01-25 17:03

golang性能调优工具pprof的使用

文章目录前言一、cpu1.下载实例代码2.运行项目中的main.go文件3.查看CPU性能数据4.使用topN（N是可选的数量，也可以不加直接运行）命令来查看占用资源最多的函数5.查看可能存在问题的具体函数代码

KhaD·2025-01-25 17:32

python中@staticmethod方法

python中@staticmethod方法，类似于C++中的static，方便将外部函数集成到类体中，主要是可以在不实例化类的情况下直接访问该方法，如果你去掉staticmethod,在方法中加self

elie813·2025-01-25 17:31

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型，具备强大的生成和理解能力，适

surfirst·2025-01-25 14:14

第72期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-25 14:40

24. C语言预处理器：技巧与陷阱

本章目录:前言预处理器概述预处理器指令简介常见的预处理器指令实例1.定义宏常量2.引入头文件3.取消宏定义4.条件编译5.调试代码的条件编译预定义宏示例：使用预定义宏宏运算符1.宏延续运算符(`\`)2

涛ing·2025-01-25 13:33

学不会设计模式？来看看这些简单又实用的手写代码！

1.单例模式(Singleton)特点：确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。用途：常用于全局状态管理、配置管理等。

程序员小续·2025-01-25 13:02

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：

我是瓦力·2025-01-25 12:59

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。

AI_小站·2025-01-25 12:55

PyQt6医疗多模态大语言模型（MLLM）实用系统框架构建初探（下.代码部分）

下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。

Allen_LVyingbo·2025-01-25 12:23

计算机视觉：卷积核

卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个对抗网络组成，通过彼此博弈的方式训练，从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。

IT古董·2025-01-25 11:50

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

ESP32-C3入门教程基础篇④——ADC（模拟量转数字量）单次读取简单实例

文章目录一、前言二、硬件接线三、知识点3.1ADC电压范围3.2ADC精度3.3ADC校准3.4ADC读取四、全部源码五、运行演示六、参考一、前言本文基于VSCodeIDE进行编程、编译、下载、运行等操作基础入门章节请查阅：ESP32-C3入门教程基础篇①——基于VSCode构建HelloWorld教程目录大纲请查阅：ESP32-C3入门教程——导读ADC转换是将输入模拟电压转换为数字值。ADC原

小康师兄·2025-01-25 10:10

NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？

AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。

DO_Community·2025-01-25 09:37

[预训练语言模型专题] 百度出品ERNIE合集，问国产预训练语言模型哪家强

本文为预训练语言模型专题系列第七篇系列传送门[萌芽时代]、[风起云涌]、[文本分类通用技巧]、[GPT家族]、[BERT来临]、[BE

yang191919·2025-01-25 09:04

YOLOV11改进1-检测头篇

文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题

~啥也不会~·2025-01-25 08:00

WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络

它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据

池央·2025-01-25 07:52

Python设计模式 - 工厂方法模式

定义工厂方法模式是一种创建型设计模式，它定义一个创建对象的接口，让其子类来处理对象的创建，而不是直接实例化对象。结构抽象工厂（Factory）：声明工厂方法，返回一个产品对象。

mofei12138·2025-01-25 07:49

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