10.0打卡

Python打卡第54天

@浙大疏锦行作业：对inception网络在cifar10上观察精度importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.optim.
猛犸MAMMOTH·2025-06-16 14:02

Unity Profiler的高效内存管理秘籍

文章摘要PROFILER_REGISTER_OBJECT是Unity内存分析的核心机制，通过"对象打卡机"的比喻实现高效管理。
你一身傲骨怎能输·2025-06-16 03:50

python打卡day31

今日的示例代码包含2个部分1.notebook文件夹内的ipynb文件，介绍下今天的思路2.项目文件夹中其他部分：拆分后的信贷项目，学习下如何拆分的，未来你看到的很多大项目都是类似的拆分方法知识点回顾1.规范的文件命名2.规范的文件夹管理3.机器学习项目的拆分4.编码格式和类型注解作业：尝试针对之前的心脏病项目ipynb，将他按照今天的示例项目整理成规范的形式，思考下哪些部分可以未来复用。@疏锦行
·2025-06-16 02:18

python打卡day29

@疏锦行知识点回顾1.类的装饰器类装饰器接收一个类，返回一个修改后的类。其主要作用是在不修改类内部代码的情况下，为多个类统一添加功能，如添加新的方法或属性、修改原有方法，甚至返回一个全新的类。例如class_logger装饰器为SimplePrinter类添加了日志功能，在实例化时打印日志，并新增了log方法。2.装饰器思想的进一步理解：外部修改、动态装饰器本质是一种语法糖，核心是动态修改类或函数
荣582·2025-06-16 02:17

python打卡day21

@疏锦行自由作业：探索下什么时候用到降维？降维的主要应用？或者让ai给你出题，群里的同学互相学习下。可以考虑对比下在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别。fromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotasplt#假设X是特征数据，y是标签数据#进行PCA
荣582·2025-06-16 02:16

python打卡day25

@疏锦行知识点回顾：1.异常处理机制2.debug过程中的各类报错3.try-except机制4.try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上，加深对代码和流程的理解。作业：理解今日的内容即可，可以检查自己过去借助ai写的代码是否带有try-except机制，以后可以尝试采用这类写法增加代码健壮性。1.异常处理
荣582·2025-06-16 02:16

python打卡day26

@疏锦行知识点回顾：1.函数的定义2.变量作用域：局部变量和全局变量3.函数的参数类型：位置参数、默认参数、不定参数4.传递参数的手段：关键词参数5.传递参数的顺序：同时出现三种参数类型时作业：题目1：计算圆的面积●任务：编写一个名为calculate_circle_area的函数，该函数接收圆的半径radius作为参数，并返回圆的面积。圆的面积=π*radius²(可以使用math.pi作为π的
荣582·2025-06-16 02:16

Android11.0 Android.bp文件详解，以及内置app编写Android.bp文件

1.前言在10.0的系统rom定制化开发中，在内置app的时候都是常用的用法，用Android.mk的常用，但是某些时候，会使用Android.bp的方式来内置app,接下来就来使用常用的方式来写内置soaarjar
安卓兼职framework应用工程师·2025-06-15 13:52

2024年全国青少年信息素养大赛图形化编程小高组复赛/省赛真题——绘制图形

小伙伴昨天有没有打卡一道编程题，努力让自己坚持到7月复赛那天，会有意想不到的收获的~下面是一道绘图题，是2024年全国信息素养大赛小高组的复赛真题，如下：这道题虽然是绘画3个不同形状的图形，但是实质用的都是类似的代码块
嗨信奥编程·2025-06-15 08:53

python打卡第52天

知识点回顾：随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得##随机种子importtorchimporttorch.nnasnn#定义简单的线性模型（无隐藏层）#输入2个纬度的数据，得到1个纬度的输出classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()#线性层：2个输入
·2025-06-14 22:08

Python打卡第50天

@浙大疏锦行知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调数据预处理+定义cbamimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimp
猛犸MAMMOTH·2025-06-14 16:25

Python打卡第53天

@浙大疏锦行作业：对于心脏病数据集，对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本，观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromskle
猛犸MAMMOTH·2025-06-14 16:23

python打卡第51天

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定义通道注意力classChannelAttentio
·2025-06-14 07:00

python打卡第53天

知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimpo
whyeekkk·2025-06-14 07:00

python打卡第50天

知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题预训练模型的结构和权重是固定的，如果修改其中的模型结构，是否会大幅影响其性能。其次是训练的时候如何训练才可以更好的避免破坏原有的特征提取器的参数。所以今天的内容，我们需要回答2个问题。1.resnet18中如何插入cb
whyeekkk·2025-06-14 07:59

python打卡记录去重_Pandas 数据筛选,去重结合group by

Pandas数据筛选,去重结合groupby需求今小伙伴有一个Excel表,是部门里的小伙9月份打卡记录,关键字段如下:姓名,工号,日期,打卡方式,时间,详细位置,IP地址....脱敏数据:姓名工号日期方式时间
weixin_39983383·2025-06-14 04:12

python打卡第13天！！！

DAY13知识点复习不平衡数据集的处理策略：过采样、修改权重、修改阈值交叉验证代码作业：从示例代码可以看到效果没有变好，所以很多步骤都是理想是好的，但是现实并不一定可以变好。这个实验仍然有改进空间smote+过采样+修改权重的组合策略#自己尝试使结果变得更好smote+过采样+修改权重的组合策略importnumpyasnp#引入numpy用于计算平均值等fromsklearn.ensemblei
·2025-06-14 04:41

6.13打卡

@浙大疏锦行DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高对猫狗数据集进行训练Epoch50/50完成|耗时:32.76s|训练准确率:93.98%|测试准确率:87.89%importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision
丁值心·2025-06-13 15:41

疏锦行Python打卡 DAY 27 函数专题2：装饰器

deflogger(func):defwrapper(*args,**kwargs):print(f"开始执行函数{func.__name__}，参数:{args},{kwargs}")result=func(*args,**kwargs)print(f"函数{func.__name__}执行完毕，返回值:{result}")returnresultreturnwrapper@loggerdefm
橘子夏与单车少年k·2025-06-13 07:16

python第十五天打卡

复习基准模型fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#随机森林分类器fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#用于评估分类器性能的指标fromsklearn.metricsimportclassification_report,c
·2025-06-13 00:53

微信小程序 - 实现容器卡片翻转动画效果，类似考勤打卡签到时翻转效果（像翻牌抽奖类似的效果动画）详细示例源码教程，一键复制开箱即用！

效果图微信小程序项目中，实现了任意容器像卡片一样的翻转效果动画，类似钉钉打卡签到点击时的翻转动画！Vue2|Vue3都能用，示例源码的注释非常详细，保证一键复制后改改样式就能应用到你的项目中去了。
十一猫咪爱养鱼·2025-06-13 00:53

从零学习python打卡笔记 第一天

打卡笔记的python版本是3.12.4一、python能干什么工作？
无限进步酱·2025-06-13 00:22

微信小程序 - 详细实现圆形容器卡片3D翻转动画效果，签到打卡时类似硬币旋转翻牌抽奖动效，微信小程序实现椭圆方形圆形卡牌反转旋转过渡动画，仿钉钉打卡签到时元素动画翻转，翻面3d动画（详细示例代码复制）

前言网上的教程太乱且都有BUG，本文提供优质示例源码保证好用。在微信小程序开发中，详解实现小程序任意容器HTML元素3D翻转动画效果，点击后圆形硬币大按钮会执行翻牌反转过渡动画，硬币翻转动画且动画停止时自动切换正反面，每次点击时圆形/方形/椭圆等元素都会进行180度翻面转动展示另一面，微信小程序卡片翻转动画源码，支持自定义样式或将动画应用到其他DOM元素，提供示例源码。小程序vue2|vue3版本
王二红·2025-06-13 00:52

python钉钉自动打卡_Python实现i人事自动打卡

我司使用的打卡软件是i人事，不过我这记性，经常漏了打卡签退，定了闹钟都会忘，今天又被老大屌了。于是准备抓一下签到接口，利用crontab来实现自动签到签退。
weixin_39860260·2025-06-13 00:22

昇思训练营打卡第二十五天（RNN实现情感分类）

RNN，即循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork），是一种深度学习模型，特别适用于处理序列数据。以下是对RNN的简要介绍：RNN的特点：记忆性：与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部状态（记忆），可以捕获到目前为止观察到的序列信息。参数共享：在处理序列的不同时间步时，RNN使用相同的权重，这意味着模型的参数数量不会随着输入序列长度的增加而增加。灵活性：RNN能够处理任意长度的
qhcl246810·2025-06-13 00:20

python打卡训练营打卡记录day22

复习日仔细回顾一下之前21天的内容，没跟上进度的同学补一下进度。作业：自行学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点，并对下述比赛提交代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.preprocessingimportStan
m0_74839150·2025-06-12 23:50

Python打卡第49天

@浙大疏锦行cbam注意力CBAM是一种能够集成到任何卷积神经网络架构中的注意力模块。它的核心目标是通过学习的方式，自动获取特征图在通道和空间维度上的重要性，进而对特征图进行自适应调整，增强重要特征，抑制不重要特征，提升模型的特征表达能力和性能。简单来说，它就像是给模型装上了“智能眼镜”，让模型能够更精准地看到图像中关键的部分CBAM由两个主要部分组成：通道注意力模块（ChannelAttenti
猛犸MAMMOTH·2025-06-12 23:17

Python打卡第52天

@浙大疏锦行作业：对于day'41的简单cnn，看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspl
猛犸MAMMOTH·2025-06-12 23:17

Python60日基础学习打卡D37

在遇到大规模数据集时，显存常常无法一次性存储所有数据，所以需要使用分批训练的方法。为此，PyTorch提供了DataLoader类，该类可以自动将数据集切分为多个批次batch，并支持多线程加载数据。此外，还存在Dataset类，该类可以定义数据集的读取方式和预处理方式。DataLoader类：决定数据如何加载Dataset类：告诉程序去哪里找数据，如何读取单个样本，以及如何预处理。为了引入这些概
哈基米同志·2025-06-12 23:16

代码随想录算法训练营第五十三天

卡码网题目:97.小明逛公园127.骑士的攻击其他:今日总结往期打卡97.小明逛公园跳转:97.小明逛公园学习:代码随想录公开讲解问题:小明喜欢去公园散步，公园内布置了许多的景点，相互之间通过小路连接，
写个博客·2025-06-12 22:41

代码随想录算法训练营第五十天

卡码网题目:117.软件构建47.参加科学大会（第六期模拟笔试）其他:今日总结往期打卡117.软件构建跳转:117.软件构建学习:代码随想录公开讲解问题:某个大型软件项目的构建系统拥有N个文件，文件编号从
写个博客·2025-06-12 22:11

力扣打卡第八天 双指针

18.四数之和给你一个由n个整数组成的数组nums，和一个目标值target。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组[nums[a],nums[b],nums[c],nums[d]]（若两个四元组元素一一对应，则认为两个四元组重复）：0>fourSum(vector&nums,inttarget){//不要判断nums[k]>target就返回了，三数之和可以通过nums[i]>0就返回了
??tobenewyorker·2025-06-12 13:33

Python训练营打卡DAY50

DAY50预训练模型+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调ps：今日的代码训练时长较长，3080ti大概需要40min的训练时长作业：好好理解下resnet18的模型结构尝试对vgg16+cbam进行微调策略importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromt
我想睡觉261·2025-06-12 07:51

error C2248: “CObject::CObject”: 无法访问 private 成员(在“CObject”类中声明)此诊断出现在编译器生成的函数“CDC::CDC(const CDC &)

，我就想把部分代码封装成函数，直接调用，然后里面用到了CPaintDCdc,然后我就直接传进去了，然后就报错了：1>c:\programfiles(x86)\microsoftvisualstudio10.0
小新110·2025-06-12 06:35

Python训练营打卡 Day39

图像数据与显存知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系图像数据与显存1.图像数据的格式灰度图像：就像餐厅只提供黑白两色的菜单，灰度图像只有一种颜色通道，每个像素值表示灰度级别，通常用一个字节（0-255）表示。彩色图像：就像餐厅提供丰富多彩的菜单，彩色图像通常有三个颜色通道（R
·2025-06-12 01:44

python打卡第49天

知识点回顾：通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义CBAM注意力模块介绍从SE到CBAM：注意力机制的演进之前我们介绍了SE（Squeeze-and-Excitation）通道注意力模块，其本质是对特征进行增强处理。现在，我们进一步探讨一种更强大的注意力机制：CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）。CBAM的核心目标与价值CBAM是一种轻量级、可即插
zdy1263574688·2025-06-11 21:19

python打卡第46天

一、什么是注意力机制？注意力机制（AttentionMechanism）的核心思想是模拟人类的认知过程：让模型学会“有选择地聚焦”输入信息中的关键部分，同时抑制次要或无关信息。就像人眼观察图片时，会自然忽略背景而聚焦于主体（如一只猫或一辆汽车）。在Transformer中：被称为自注意力（Self-Attention）。它允许序列（如句子中的词、图像中的区域）中的每个元素“查看”序列中的所有其他元
zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第47天

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模型关注的图像区域参数:model:训练好的PyTorch模型test_loader:测试数据加载器device:计
zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第48天

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致**torch.randn**：快速生成随机张量，适用于初始化和数据增强。卷积与池化：通过滑动窗口提取局部特征，公式决定输出尺寸。广播机制：自动扩展维度，简化代码逻辑，提升计算效率。1.随机张量的生成：t
whyeekkk·2025-06-11 21:18

python第48天打卡

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可1.随机张量生成：torch.randnimporttorch#生成标准正态分布的随机张量a=torch.randn(3)#1维张量(3个元素)b=torch
zdy1263574688·2025-06-11 21:43

6.11打卡

@浙大疏锦行DAY49CBAM注意力知识点回顾：1.通道注意力模块复习2.空间注意力模块3.CBAM的定义作业：尝试对今天的模型检查参数数目，并用tensorboard查看训练过程importtorchimporttorch.nnasnn#定义通道注意力classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,ratio=16):"
丁值心·2025-06-11 16:40

Python 训练营打卡 Day 45

TensorBoard简单来说，TensorBoard是TensorFlow自带的一个「可视化工具」，就像给机器学习模型训练过程装了一个「监控屏幕」。你可以用它直观看到训练过程中的数据变化（比如损失值、准确率）、模型结构、数据分布等，不用盯着一堆枯燥的数字看，对新手非常友好，目前这个工具还在不断发展，比如一些额外功能在tensorboardX上存在，但是我们目前只需要要用到最经典的几个功能即可保存
2401_86382089·2025-06-11 13:23

《昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类》

K近邻算法实现红酒聚类今天我来学习一下使用MindSpore在部分wine数据集上进行KNN实验。1、实验目的了解KNN的基本概念；了解如何使用MindSpore进行KNN实验。2、K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正
2301_82117638·2025-06-11 13:53

Python训练营打卡Day46(2025.6.6）

知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.util
2301_80505456·2025-06-11 13:23

算法打卡day42

今日任务：1）121.买卖股票的最佳时机2）122.买卖股票的最佳时机II3）复习day17121.买卖股票的最佳时机题目链接：121.买卖股票的最佳时机-力扣（LeetCode）给定一个数组prices，它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易
wenxiaohai123·2025-06-11 13:52

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

K近邻算法原理介绍K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基
shen-727·2025-06-11 13:51

昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

内容介绍：K近邻算法（K-Nearest-Neighbor,KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：K值，一个样本的分类是由K个邻居的“多数表决”确定的。K值越小，容易受噪
神奇的布欧·2025-06-11 13:50

PHP 程序求圆弧段的面积(Program to find area of a Circular Segment)

示例：输入：半径=21.0角度=120.0输出：小段面积270.855大段面积1114.59输入：半径=10.0角度=90.0输出：小段面积28.5397大段面积285.619片段面积：为
csdn_aspnet·2025-06-11 13:45

Python训练营打卡DAY47

DAY47注意力热图可视化昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果前面代码看前一天，这里是不同卷积层可视化注意力热图的代码。#对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ndimageimportzoomdefvisualize_mul
·2025-06-10 20:16

python训练营打卡第48天

随机函数与广播机制知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可随机函数的应用示例：importnumpyasnp#1.均匀分布随机数：生成3x3矩阵，数值在[0,1)之间uniform_data=np.
ppdkx·2025-06-10 16:16
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