pytorch可视化第5页

有什么免费的 RPA 软件？

其可视化编程界面堪称一绝，哪怕是毫无编程基础的小白，也能通过简单的拖拽操作，轻松创建自动化流程。例如，在日常办公中，将

IDFaucet·2025-03-03 15:38

使用pytorch和opencv根据颜色相似性提取图像

需求：将下图中的花朵提取出来。代码：importcv2importtorchimportnumpyasnpimporttimedefget_similar_colors(image,color_list,threshold):#将图像和颜色列表转换为torch张量device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')image

深蓝海拓·2025-03-03 15:34

Svelte 开发 AI 应用：高效轻量级前端框架的 AI 集成探索

本文将探讨如何利用Svelte构建高效的AI应用，包括AIAPI集成、前端推理优化、可视化分析、Web组件开发等关键

赵大仁·2025-03-03 06:57

使用FastAPI进行可视化部署

文章目录一、FastAPI介绍二、环境配置三、示例代码1.app.py代码如下2.websocket_handler.py代码如下3.运行app4.遇到的问题与解决一、FastAPI介绍FastAPI是一个高性能的PythonWeb框架，它基于Starlette并利用了Python类型提示的优势。它可以帮助我们快速构建具有强大功能的Web应用程序。二、环境配置依赖库介绍：Uvicorn是一个基于a

AllYoung_362·2025-03-03 03:34

【数据挖掘】Matplotlib

Matplotlib是Python最常用的数据可视化库之一，在数据挖掘过程中，主要用于数据探索(EDA)、趋势分析、模式识别和结果展示。

dundunmm·2025-03-03 03:02

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）详细教程

两者的核心区别使用场景拦截器的典型应用过滤器的典型应用实现步骤拦截器的创建与配置过滤器的创建与配置代码示例自定义拦截器自定义过滤器执行顺序与流程过滤器、拦截器、Controller的执行顺序可视化流程图常见问题与解决方案总结

蹦跑的蜗牛·2025-03-03 02:23

【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览

Long_poem·2025-03-03 01:17

基于Python爬虫技术抓取餐饮优惠信息：从数据抓取到趋势分析的完整实践

在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术抓取餐饮网站上的优惠信息，并进行数据清洗、存储、分析及可视化。我们将

Python爬虫项目·2025-03-03 01:17

PyTorch数据加载：实战入门

"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader？当我们刚开始学习深度学习时，常常会这样处理数据：#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]#所有标签foriinrange(0,len(images),32):batch_images=images[i:i+32]batch_labels=labels[i:i+32]#训练代码...这种方式

秋‍.·2025-03-03 01:43

大模型国产化迁移大模型到昇腾教程（Pytorch版）

大模型国产化适配10-快速迁移大模型到昇腾910B保姆级教程（Pytorch版）随着ChatGPT的火爆，AI大模型时代来临，但算力紧张。中美贸易战及美国制裁AI芯片，国产化势在必行。

科技互联人生·2025-03-03 01:42

大模型微调入门（Transformers + Pytorch）

目标输入：你是谁？输出：我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型，普通机器都能运行。下载模型#方式1：使用魔搭社区SDK下载#down_deepseek.pyfrommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')#方式2：gitl

昵称不能为null·2025-03-03 00:06

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）

关键词：YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检？1.1工业质检的三大痛点人工成本高：传

emmm形成中·2025-03-03 00:03

编程江湖：Python探秘之旅-----项目实战(八)

#项目需求requirements={"功能1":"实现用户登录","功能2":"数据可视化","

编程漫步者·2025-03-02 23:32

RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru

rnn原理：https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN，就是一个单元结构重复使用。RNN中的结构细节：1.可以把StSt当作隐状态，捕捉了之前时间点上的信息。就像你去考研一样，考的时候记住了你能记住的所有信息。2.o

甜辣uu·2025-03-02 23:30

LeetCode 第7题：整数反转

文章目录引言题目描述解题思路实现代码解题过程可视化例子讲解例子1：整数123例子2：整数-123例子3：整数120例子4：整数1534236469(溢出)总结结尾引言大家好！

Gemini技术窝·2025-03-02 22:25

大语言模型技术专栏（三）：Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃！

文章目录概要一、Attention机制：让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention：Transformer的核心四、代码实战：用PyTorch实现Attention

北海yy·2025-03-02 22:53

Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) （pytorch实现）

一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi

lczdyx·2025-03-02 22:50

PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割，共18种作物类型（背景，草地，软冬小麦，玉米，冬季大麦，冬季油菜，春季大麦，向日葵，葡萄藤，甜菜，

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

从入门到精通：如何用Deepseek成为数据分析高手？

本文将手把手教你：零代码完成专业级分析（从数据清洗到可视化）20个实战技巧直接提升3倍效率3大真实案例揭秘电商/科研/金融场

嵌入式Jerry·2025-03-02 17:48

HarmonyNext实战案例：构建一个智能健康监测应用

该应用将实现以下功能：实时监测用户的心率、步数和睡眠质量，并将数据可视化展示。

·2025-03-02 17:50

《ROS2 机器人开发从入门道实践》鱼香ROS2——第5章内容

通过Python发布动态TF5.2.3通过Python查询TF关系5.3C++中的地图坐标系变化5.3.1通过C++发布静态TF5.3.2通过C++发布动态TF5.3.3通过C++查询TF关系5.4常用可视化工

儒雅芝士·2025-03-02 15:24

深度学习框架之主流学习框架

PyTorch：由Facebook开发，以其动态计算图

uu1224·2025-03-02 14:17

常见的Python框架--matplotlib

building-on-linuxsudoapt-getinstallpython-matplotlib#python2.sudoapt-getinstallpython3-matplotlib#python3.简介用于数据可视化

我有颗小粒的痣·2025-03-02 14:12

pytorch 机械臂逆运动学迭代数值解

https://github.com/UM-ARM-Lab/pytorch_kinematics分享一个求解运动学逆解的第三方库pytorch_kinematics，以下是我写的一份集成样例。

chase。·2025-03-02 14:12

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍

冒泡芳·2025-03-02 13:08

Python基础教程之Matplotlib-基础绘图

粒子jiang·2025-03-02 13:06

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图：解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码

lczdyx·2025-03-02 13:05

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(

lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就

机器学习之心·2025-03-02 13:35

win11编译pytorchvision cuda128版本流程

1.前置条件本篇续接自win11编译pytorchcuda128版本流程，阅读前请先参考上一篇配置环境。

System_sleep·2025-03-02 13:04

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

SpringBoot 项目集成 Prometheus 和 Grafana

下面是一个完整的SpringBoot项目示例，集成Prometheus和Grafana进行性能监控，包括：Prometheus作为监控数据收集工具Micrometer作为指标采集库Grafana作为可视化展示工具步骤概览引入依赖

百里自来卷·2025-03-02 08:17

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具

皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

Grafana服务安装并启动

Grafana服务安装并启动1、介绍2、下载Grafana3、解压缩文件4、启动Grafana服务5、增加数据源,填写Prometheus访问地址6、增加图表1、介绍Grafana是一个开源的可视化系统监控和警报工具包

风中凌乱·2025-03-02 07:15

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

DeepSeek作为国产自研的深度学习框架，凭借其高效计算优化和灵活架构设计，在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

目录1.什么是深度学习模型可视化？

Crazy learner·2025-03-02 06:33

2.2.1.2-网格交易(python网格交易附实战交易记录)

跳转到根目录：知行合一：投资篇已完成：1、投资&技术 1.1.1投资-编程基础-numpy 1.1.2投资-编程基础-pandas 1.2金融数据处理 1.3金融数据可视化2、投资方法论 2.1.1

Kelvin写代码·2025-03-02 05:30

PCL点云系列之如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据？自动驾驶汽车如何感知周围环境

介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境，或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的？答案就在于点云的魔力。这些密集的数据点集合通常由LiDAR或深度相机等传感器捕获，构成了机器人、3D建模和自动驾驶汽车等各种应用的支柱。但是，如果您不仅需要捕获几何形状，还需要保留这些点的颜色信息，该怎么办？在本文中，我们将深入研究一个Python脚本，该脚本从ROS（机器人操作系统）包中提取点云数据，同时

知识大胖·2025-03-02 05:57

梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液

本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧，用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑，为你构建完整的认知体系。

AOIWB·2025-03-02 04:19

Python的那些事第三十六篇：基于 Vega 和 Vega-Lite 的数据可视化解决方案，Altair 声明式可视化库

Altair声明式可视化库：基于Vega和Vega-Lite的数据可视化解决方案摘要在数据科学和分析领域，有效的数据可视化是理解数据、发现模式和传达见解的关键。

暮雨哀尘·2025-03-02 03:47

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写

环工人学Python·2025-03-02 01:00

【数据挖掘】Pandas

Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一，提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。

dundunmm·2025-03-02 01:30

R语言绘制词云图

R语言绘制词云图词云图是一种常见的数据可视化方式，用于展示文本数据中频繁出现的词语。在R语言中，我们可以使用wordcloud包来创建精美的词云图。

后端架构小白·2025-03-01 21:31

探索未来智能：Lucidrains的Mixture of Experts框架详解

探索未来智能：Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsAPytorchimplementationofSparsely-GatedMixtureofExperts

咎旗盼Jewel·2025-03-01 20:53

基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析

豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力

AI智能涌现深度研究·2025-03-01 19:17

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法：1.DataLoader：-DataLoader用于批量处理数据，支持多线程加载数据。

不要不开心了·2025-03-01 16:59

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。

环工人学Python·2025-03-01 15:53

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