Pytorch数据集Tools 第3页

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时

阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

ssd训练自己的数据集

基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。

reset2021·2025-02-21 17:22

Vision Transformer图像分类实现

以下是使用PyTorch实现VisionTransformer进行图像分类的步骤。1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的库：pipinstalltorchtorch

reset2021·2025-02-21 16:13

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

Linux学习笔记 - 6

查看本机IP：ifconfig#需先安装net-toolsipaddr#无需安装，推荐使用安装ifconfig：CentOS：yum-yinstall

Norvyn_7·2025-02-21 16:08

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表

m0_74824076·2025-02-21 15:32

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理（NLP）3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)

m0_73286250·2025-02-21 15:02

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。

iiilloi·2025-02-21 15:01

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最

数据媛·2025-02-21 14:53

c#编程：LINQ是什么？

LINQ（LanguageIntegratedQuery）是微软在.NETFramework3.5中引入的一组功能，旨在提供一种一致的方式来查询任何类型的数据集合。

gu20·2025-02-21 13:50

【工具分享】FOFA——网络空间测绘搜索引擎

文章目录FOFA介绍FOFA语法其他引擎FOFA介绍FOFA官网：https://fofa.info/FOFA（FingerprintingOrganizationswithAdvancedTools）

Long._.L·2025-02-21 13:13

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

简介简介：在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布，用于后续的训练，并使用它来初始化GAN。与ACGAN和BAGAN不同的是，提出的GIEGAN有一个分类器结构，这个分类器主要判断生成的图像或者样本图像属于哪个类，而鉴别器仅判断图像是来自于生成器还是真实样本。论文题目：GeneratorInformationEnhancementGenerativeAdversarialNet

这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

Netty学习 - 编译Netty4.2

在netty-common下执行package的时候，会遇到另一个错误io.netty:netty-dev-tools:ja

wisfy_21·2025-02-21 12:09

【大数据技术】搭建完全分布式高可用大数据集群（MySQL+Hive）

搭建完全分布式高可用大数据集群（MySQL+Hive）apache-hive-3.1.3-bin.tar.gzmysql-connector-java-8.0.30注：请在阅读本篇文章前，将以上资源下载下来

Want595·2025-02-21 09:11

利用深度学习进行汇率预测：LSTM与Transformer模型的应用实践

第一部分：数据收集与准备1.1数据集介绍1.2数据准备第二部分：使用LSTM模型进行汇率预测2.1数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4结果可视化第三部分：使用Transformer

人工智能_SYBH·2025-02-21 06:53

Python `*args` 和 `**kwargs`：优雅处理可变参数的终极指南 & 配合 frozenset

从一个实际场景说起假设你正在开发一个数据处理框架，需要实现一个通用的函数装饰器来记录函数执行时间：importtimefromfunctoolsimportwrapsdeftimer(func):@wraps

·2025-02-21 06:48

Python 迭代器和生成器的妙用

这种特性使得迭代器在处理数据集合时非常有用，特别是当数据量大或者数据产生是动态的情况下。1

Python_魔力猿·2025-02-21 05:48

centos服务器安装基因组分析软件-bwa和samtools等

探序基因肿瘤研究院整理安装bwa：github地址：https://github.com/lh3/bwa或者Burrows-WheelerAligner下载页面：https://sourceforge.net/projects/bio-bwa/files/作者通过下载的方式，下载了bwa-0.7.17make发现报错：/usr/bin/ld:./libbwa.a(rope.o):/home/del

探序基因·2025-02-21 05:12

使用 Pinecone 和 SelfQueryRetriever 进行电影查询

我们将通过实例代码演示如何创建一个Pinecone向量存储，并在其中存储包含电影摘要的小型数据集。技术背景介绍Pinecone是一个功能全面的向量数据库，非常适合需要处理矢量数据的应用场景。

dgay_hua·2025-02-21 05:11

利用LangSmith Chat数据集微调模型的完整指南

在这篇文章中，我们将详细探讨如何加载LangSmithChat数据集，并利用这些数据对模型进行微调。通过这种方式，您可以大大提升模型在特定应用场景中的表现。

shuoac·2025-02-21 04:06

VM ubuntu20.04虚拟机找不到可移动设备怎么解决

你的虚拟机已经安装了VMwareTools。我使用了客户机与主机时间同步解决了！

苏三福·2025-02-21 01:21

Kafka消息服务之Java工具类

此内容是本人在另一个技术平台发布的历史文章，转载发布到CSDN；ApacheKafka是一个开源分布式事件流平台，也是当前系统开发中流行的高性能消息队列服务，数千家公司使用它来实现高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序

不会飞的小龙人·2025-02-20 23:05

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF（Attribute-RelationFileFormat）是一种用于存储数据集的文本文件格式

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

【Tools/macOS系列】macOS终端配置：zsh+iTerm2+OhMyZsh

DATE:2021.7.17文章目录1、前言2、参考3、终端和vim配置效果图4、终端配置步骤4.1、安装iTerm24.2、安装oh-my-zsh4.3、主题和颜色4.4、插件4.5、特殊字体Hackherdfont4.6、vim配置4.7、随时唤起4.8、自定义界面壁纸1、前言macOS的终端Terminal界面非常简单，没有Linux下面的颜色设置和自动补齐等功能，用起来非常不方便。本文讲解

飞翔的鲲·2025-02-20 20:17

基于数据挖掘的股票预测系统

数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力，数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融

AI天才研究院·2025-02-20 19:08

ptython setup.py install 设置python包编译时的并行数

通过源码编译安装pytorch3d的时候，直接执行pythonsetup.pyinstall时，默认开的并行数很多，有10几个，直接导致机器卡死。

leo0308·2025-02-20 19:02

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

深度学习之目标检测的常用标注工具

此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

该模型在COCO关键点数据集上训练，适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地

い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

【CUDA】Pytorch_Extensions

【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？

joker D888·2025-02-20 15:28

centos操作系统安装R包单细胞拟时序分析CytoTRACE2

探序基因肿瘤研究院整理作者操作系统为centosstream8，R版本为4.3.3devtools::install_github("digitalcytometry/cytotrace2",subdir

探序基因·2025-02-20 15:56

基于python使用scanpy分析单细胞转录组数据

探序基因·2025-02-20 15:26

uni-app adb安卓wifi无线调试

方法一adbconnect连接调试前提条件：电脑已安装adb工具手机和电脑连接的同一个WIFICMD进入到adb工具所在目录，可以使用HBuilder自带adb，如：D:\Tools\HBuilderX

景影随形·2025-02-20 15:25

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/

非著名架构师·2025-02-20 15:55

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer

2401_89793006·2025-02-20 15:24

【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空

文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析

爱学习不掉头发·2025-02-20 14:50

鸢尾花分类项目 GUI

2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。

编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

解决安装 Node 出现的问题

但是我重装之后，出现了一些列的问题，参考网络上的教程，基本上都无法解决，什么配置环境变量，什么创建文件夹，都没有作用，教程太落后了，问AI也是绕圈，毕竟AI的数据集也是来自互联网。最后总算解决了。

code_stream·2025-02-20 13:42

RHEL 安装 Hadoop 服务器

Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，用于处理大规模数据集。以下是在RHEL上安装Hadoop的详细步骤。

XhClojure·2025-02-20 13:41

Python数据分析与可视化

Python数据分析与可视化在数据驱动的商业世界中，数据分析和可视化成为了理解复杂数据集、做出明智决策的关键工具。

程序媛小果·2025-02-20 13:39

数据集 handpose_x_3d-wider_world V1 室外自然场景三维手势＞＞ DataBall

数据集handpose数据集handpose_x_3d-wider_worldV1室外自然场景三维手势>>DataBall数据特点：*场景多样性*包括有无遮挡多样性*有无拿物体多样性数据标注信息包括：二维

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练

DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案，知识星球：“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持！

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。

WeiLai1112·2025-02-20 07:17

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。

姚家湾·2025-02-20 06:42

机器学习（1）安装Pytorch

1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log

CoderIsArt·2025-02-20 06:11

【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用

MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，

奔跑草-·2025-02-20 06:08

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。

scaFHIO·2025-02-20 05:33

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目：FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance（FIDGAN：具有初始距离的生

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

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