Linux运维学习实践第39页

Pytorch实战 | P5 运动鞋图片识别(深度学习实践pytorch)

一、我的环境●语言环境：Python3.8●编译器：pycharm●深度学习环境：Pytorch●数据来源：链接:https://pan.baidu.com/s/1gA3TXAWpil9l39wJMjwuRA提取码:zj37二、主要代码实现1、main.py#-*-coding:utf-8-*-importtorch.utils.datafromtorchvisionimportdatasets,

陈大麦 .·2022-11-12 15:45

样本不平衡 pytorch_样本类别不均衡问题

样本类别不均衡是机器学习实践中经常会遇到的问题，很多时候我们只有少量的正样本和非常多的负样本，当然这种情况在多分类问题中也会经常遇到。这种现象会对机器学习模型的性能带来很大影响。

weixin_39558754·2022-11-12 05:30

linux中启动进程命令,Linux中如何启动进程？进程调度命令有哪些？

市场对Linux运维的需求逐渐增加，学习Linux技术的人越来越多。在Linux运维中，进程是必须学习掌握的技能。那么Linux中如何启动进程？常用的进程调度命令有哪些？执行中的程序称作进程。

weixin_39928667·2022-11-10 09:47

Prometheus详解（十一）——Prometheus监控API Server

永远是少年啊·2022-11-09 14:14

Prometheus详解（十二）——Prometheus监控Service

永远是少年啊·2022-11-09 14:14

12.PyTorch深度学习实践——循环神经网络（基础）

循环神经网（RNN）络被大量运用于NLP领域，但是实际上，只要是时序信号比如轴承振动信号等交由RNN处理都有不错的效果。本节就来熟悉RNN的使用。如上图所示，RNN由同一循环单元重复运算构成，它的参数会随着每次运算改变。单个循环单元解释如下：从这里可以看到，循环单元本质就是一个线性层，它通过将输入x线性变换成和隐层h维度相同而进行运算，所以通过输入x维度和隐层h维度即可确认循环单元，可得公式如下：

今晚月亮有点圆·2022-11-09 03:05

五、Mybatis学习实践-SpringBoot整合Mybatis实现原理

仓库文章涉及的代码都将统一存放到此仓库，本章节使用SpringBoot，因此启动类为com.hzchendou.blog.demo.SpringBootApp代码地址：Gitee分支：lesson5简介Mybatis是一款优秀的ORM框架，使用Mybatis可以降低开发成本，将开发人员从繁琐的的JDBC操作中解放出来，把更多的注意力聚焦于SQL编写。在Java开发中，我们通常使用SpringBoo

时间海绵·2022-11-08 21:36

优化课堂中的依恋与学习：大脑神经可塑性带来的启示

作者：路易斯－科佐林诺师生关系、亲子关系－－社会关系在学习实践中将会对大脑产生何种正向刺激，从而促进大脑高效学习、塑造神经连接、增强记忆能力。

mzggg·2022-11-08 13:57

pytorch深度学习实践-循环神经网络高级0115

B站刘二大人：循环神经网络（高级篇）目录1、名字分类数据2、bi-directional双向循环神经网络3、pack_padded_sequence作用4、代码实现名字分类1、名字分类数据数据准备：补零：国家对照：2、bi-directional双向循环神经网络反向传播计算一次。3、pack_padded_sequence作用堆叠未排序不可行：先根据长度来排序：4、代码实现名字分类代码如下：imp

cq-lc·2022-11-06 07:15

python构建决策树

决策树是一常见的机器学习算法，本例程将参考《机器学习实践》中的代码完成决策树算法中，信息熵被用来定义数据的纯度。

haohulala·2022-11-04 16:17

机器学习实践——人员越界识别（基于Aidlux+Yolov5实现）

一、人员越界识别背景描述实际生活中某些场景下需要配合摄像头自动识别危险区域，并在发现有人员闯入危险区域（禁止进入区域）时进行报警，确保员工的人身安全。二、算法目标识别指定区域是否有有人越过改区域，并进行生成相应报警逻辑。三、Aidlux与yolov5简介3.1Aidlux平台——一个跨平台应用的系统Aidlux是基于ARM架构的跨生态（Android/鸿蒙+Linux）一站式AIoT应用开发和部署

Cherry CSL·2022-11-03 20:03

今年，程序员找工作会更难吗？

相比Java、PHP、Linux运维等传统开发岗，同样的工作年限，大数据岗位待遇则更高。对于大多数普通程序员，如果

lexiaoyao_009·2022-11-03 11:24

pytorch深度学习实践-卷积神经网络高级0111

B站刘二大人：卷积神经网络（高级篇）目录1、超参数2、1x1卷积核3、初始模块代码实现4、Residual残差网络解决梯度消失1、超参数在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反，其他参数的值通过训练得出。超参数：定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来

cq-lc·2022-11-03 09:36

pytorch深度学习实践-卷积神经网络基础0108

B站刘二大人：卷积神经网络目录1、卷积的含义2、padding操作3、sride步长4、maxpooling5、简单卷积神经网络处理数字识别6、效果的提升1、卷积的含义选取一小块并将其改变形状。单通道：多通道：一个3*3卷积核，得到一个（5-3+1）*（5-3+1）单通道。N个卷积核得到N个通道。2、padding操作补零：3、sride步长步长为2，相隔一次进行相乘：4、maxpooling最大

cq-lc·2022-11-03 09:35

刘二大人《PyTorch深度学习实践》卷积神经网络基本篇

课程请见《PyTorch深度学习实践》值得注意的是一个小细节，nn.ReLU的使用，初始()是实例化一个类，再次()才是call了ReLu的forward函数。

梅是槑奥!·2022-11-03 09:05

刘二大人《PyTorch深度学习实践》卷积神经网络提升篇

课程请见《PyTorch深度学习实践》#PyTorch#PyTorchimporttorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportoptimfromtorchimportnn

梅是槑奥!·2022-11-03 09:05

《PyTorch深度学习实践》-B站刘二大人-day5

处理多维特征的输入B站刘二大人的PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入视频中截图说明：1、乘的权重(w)都一样，加的偏置(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。

爱编程的西瓜·2022-11-03 09:34

刘二大人PyTorch-卷积神经网络(CNN)—基础篇

B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》视频链接一.全连接神经网络注释:网络完全由线性层串行组成的网络1.对于常规的卷积操作,通常将单通道的图像先经过一个卷积层,提高通道数量,使得增加可提取的信息,

TheFanXY·2022-11-03 09:34

Pytorch深度学习实践-刘二大人-08加载数据集

1.区分epochBatch_size,IterationsEpoch指的是完整的数据集训练完多少轮。每一次epoch,所有的数据均被训练（超参）Batch-size指的是每次用用来更新权重的部分数据Iteration指的是需要多少个batch-size就能把所有的数据均训练完。=total_batchIteration=total/Batch-size2.加载数据集主要用到Dataset和Dat

慢慢来8·2022-11-03 09:31

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（基础篇）

目录1.简单卷积实现（主要看下shape）1.1代码展示1.2结果展示2.关于padding参数2.1代码实现2.2结果展示3.关于stride参数(降低输出的宽和高)3.1代码展示（就是修改了padding换成stride）3.2结果展示4.使用卷积网络实现Minist数据集4.1代码展示4.2结果展示（5轮，性能提高一个点）1.简单卷积实现（主要看下shape）1.1代码展示importtor

Catherine_bling·2022-11-03 09:57

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（基础篇作业）

1.所实现的模型结构2.代码展示importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#追踪日志w

Catherine_bling·2022-11-03 09:57

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-处理多维输入特征

1.代码实现(带动量，momentum=0.9)importtorchimportnumpyasnpfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimporttime#追踪writer=SummaryWriter("../LEDR")#加载数据xy=np.loadtxt('E:\learn_pytorch\LE\diabetes\diabetes.cs

Catherine_bling·2022-11-03 09:27

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-多分类问题（Minist）

1.首先解决加载数据集缓慢以及不成功问题去Minist官网下载四个数据集，放到你的项目文件中，最好放在MINIST/raw文件夹中，切忌不要随便解压，这里我的路径为E:\learn_pytorch\LE\MNIST\raw然后去你的pytorch环境中的lib库中找到site-packages中的torchvision包，修改minist.py的文件下载路径，我这里是Anaconda的虚拟环境直接

Catherine_bling·2022-11-03 09:27

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-线性模型

1.关于查看损失与w关系的代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)*(y_pred-y)w_list=[]mse_list=[]

Catherine_bling·2022-11-03 09:26

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-Logistic回归实现

1.代码实现（lr=0.01）importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#使用tensorboard进行记录writer=SummaryWriter(log_dir='../LEDR')#准备数据集x_data=torch.Tensor([[

Catherine_bling·2022-11-03 09:26

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（Advance）

1.1x1的卷积核的作用在width和height不变的基础上改变通道的数量减少计算量2.GoogLeNet中InceptionModule的实现2.1Inception块的代码实现importtorchimporttorch.nn.functionalasFclassInceptinA(torch.nn.Module):def__init__(self,channels):super(Incep

Catherine_bling·2022-11-03 09:25

linux运维（从入门到入土）

给想学习，或者想梳理一下知识的小伙伴们分享一下，有需要的自取目录1.Linux运维学科--Linux基础知识2.Linux运维学科--Linux系统管理2.Linux运维学科--Linux系统管理4.Linux

maomao_ke·2022-11-02 14:22

初识深度学习-吴恩达

1.欢迎神经网络和深度学习深度学习实践正则化诊断偏差算法结构化机器学习工程CNN卷积神经网络RNN循环神经网络模型LSTMNPL自然语言处理2.什么是神经网络房屋价格预测案例你只需要负责输入数据即可3layerstructureCNNRNN

王摇摆·2022-11-01 23:34

Pytorch实战 | P4 猴痘病图片识别(深度学习实践pytorch)

一、我的环境●语言环境：Python3.8●编译器：pycharm●深度学习环境：Pytorch●数据来源：链接:https://pan.baidu.com/s/1w96D-BvrmlNtBMOX3OimdQ提取码:b3d2二、主要代码实现1、main.py#-*-coding:utf-8-*-importtorch.utils.datafromhandleimport*importtorch.n

陈大麦 .·2022-10-29 09:33

用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了

KaggleMaster及机器学习实践者Abhinand立足于自己的实践，给出了一种简单易行的Windows深度学习环

计算机视觉研究院·2022-10-28 07:44

超详细配置教程，搭建Windows深度学习环境

KaggleMaster及机器学习实践者Abhinand立足于自己

菜鸟学Python·2022-10-28 07:12

PyTorch 入门与实践（七）循环神经网络（RNN）

来自B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P12的学习笔记RNNCell循环神经网络的隐藏层都是线性层（Linear），由于它主要用于预测有前后关系的序列输入，所以它像斐波那契数列一样，后一次循环要输入前一次的输出

Skr.B·2022-10-28 05:56

【PyTorch深度学习实践 | 刘二大人】B站视频教程笔记

资料【参考：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili】【参考分类专栏：PyTorch深度学习实践_错错莫的博客-CSDN博客】全【参考分类专栏：PyTorch_kodoshinichi

myaijarvis·2022-10-28 05:25

Pytorch十二讲 RNN基础（部分笔记）

第12讲循环神经网络基础篇（部分笔记）B站刘二大人传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集仅把RNN代码复制了过来#########################################

Cccc_s_·2022-10-28 05:25

2022-10-28一点关于见闻的建议

想修成一种非凡的技能，比如开飞机，较大的商业策划，建筑设计等等，都是要花很多年学习实践的，而类似小说的商品，因为成本比较低，

怜青葱岁月·2022-10-28 00:11

NLP预训练模型小型化与部署的那些事儿--飞桨PaddlePaddle

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

javastart·2022-10-26 09:29

音视频开发系列(59）音视频基础知识

从这篇开始我们进入ffmpeg系列的学习实践，作为开篇，我们先来了解下音视频相关的基础知识。

音视频开发老马·2022-10-23 07:32

吴恩达机器学习机器学习实践建议13

1.决定下一步做什么1.评估你的模型(1).线性回归如果是以下结果，那么模型就需要调整(2).分类问题以识别手写数字1/0为例当机器学习应用于分类问题时，实际上J_test和J_train还有另一个更常用的定义，这个定义不用逻辑损失计算测试误差和训练误差，而是去衡量测试集和训练集被错误分类的部分，特别是在国际象棋中，你可以用这个算法，对每个测试样本进行预测1或者02.模型选择&交叉验证(1).首先

·2022-10-22 16:10

【Java全栈学习路线】最全的Java学习路线及知识清单，Java自学方向指引

【Java全栈学习路线】Java面向对象有哪些特征，如何应用前言一、JavaSE基础二、JavaWeb三、SSM框架四、Linux运维五、分布式与微服务六、大数据开发前言自学Java怎么学，找对方向最关键

´Code_Wang·2022-10-22 14:07

机器学习实践：监督学习-7

机器学习实践：监督学习1、实验描述本实验通过scikit-learn工具包主要介绍了监督学习概念，并通过实验掌握监督学习中常见的回归和分类算法，理解分类和回归的区别，比较各类分类算法的优劣，能够理解调参在非线性分类中的重要性等内容实验时长

奔腾游子·2022-10-19 13:35

Linux运维：Shell编程

目录0x01编写shell脚本：文件创建：最简单的shell脚本：执行方式有两种：#变量赋值：变量的访问：单引号和双引号和php一样字符串拼接:获取字符串的长度：截取字符串：#数组：数组定义#输出重定向#输入重定向#shell流程控制：if#运算符#布尔运算符#逻辑运算符#文件测试运算：#基本运算符：#for#while#case#Shell函数函数的定义：函数调用#文件引入#输出带颜色的字体：命

无在无不在·2022-10-18 11:15

做linux运维需要会什么技能,Linux运维都要会哪些shell编程技能？

在充斥着各种的互联网+的数字时代，Linux运维也越来越趋于自动化方向发展，越来越多的运维工作者奔跑在了自动化运维的路上。目前Linux系统下最流行的运维自动化语言就是shell和Python了。

weixin_39638105·2022-10-18 11:14

机器学习实践：Spark MLlib库介绍与使用-3

机器学习实践：SparkMLlib库介绍与使用1、实验描述MLlib（MachineLearningLibrary）是Spark的一个机器学习库。它能够较容易地解决一些实际的大规模机器学习问题。

奔腾游子·2022-10-18 07:29

Pytorch深度学习实践-刘二大人-06pytorch实现逻辑回归模型

逻辑回归要求：完整代码为：importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplimportnumpyasnpx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])classLogisticRegressionModel(tor

慢慢来8·2022-10-13 15:34

刘二大人 PyTorch深度学习实践笔记 P8 加载数据集

刘二大人PyTorch深度学习实践笔记P8加载数据集P8加载数据集1、mini-batch产生的原因2、DataLoader工作过程3、代码实现4、练习5、作业I解决注册Kaggle无人机验证问题II使用

小白*进阶ing·2022-10-12 07:57

【PyTorch】深度学习实践之加载数据集Dataset and Dataloader

本文目录1.DatasetandDataLoader(加载数据的两个工具类)2.Mini-batch优点3.Epoch，Batch-Size，Iterations4.DataLoader使用5.定义数据集与加载两种方法构造数据集：应用实例:加载已有的数据集6.num_workersinWindows课堂练习完整代码：结果：练习：kaggle泰坦尼克数据集实现代码：学习资料系列文章索引1.Datas

zoetu·2022-10-12 07:27

基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，本次为帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，旨在帮您掌握深度学习的基础知识，与经典机

qianyongwangzhiqian·2022-10-10 20:02

强化学习实践：DDQN—LunarLander月球登入初探

强化学习实践:DDQN-月球登入LunarLander初探算法DDQN实践环境准备GYM及PARL+paddleparl的框架结构agent构建搭建神经网络replay_memory经验回放池algorithm

露西法·2022-10-10 07:39

【项目一】认识linux操作系统

任务一：查找linux系统的基本概况；任务二：总结linux系统的最初十年；任务三：研究linux系统的特点，优势及发行版本；任务四：linux运维职业生涯规划。

TX16_38381516160·2022-10-09 10:26

基于YOLOv7官方开源的的关键点检测DEMO

虽说还没有时间亲自做一下看看，但是还是对于YOLOv7的效果充满期待的，今天正好有点时间就想着拿着作者开源出来的模型和样例代码跑跑看看效果究竟如何，为后面的学习实践准备。

Together_CZ·2022-10-08 17:31

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