pytorch笔记第17页

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

《python从入门到实践》笔记第3章列表简介

3.1列表是什么列表：由一系列按特定顺序排列的元素组成。创建包含字母表所有字母、数字0-9或所有家庭成员姓名的列表；也可以将任何东西加入列表中，其中的元素之间可以没有任何关系。用方括号（[]）来表示列表，并用逗号分割其中的元素。bicycles.pybicycles=['trek','cannondale','redline','specialized']print(bicycles)3.1.1访

镜中人★·2025-03-02 07:11

Mac电脑用Latex论文排版3天速成5天实战de笔记

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前言论文常用1.摘要2.页码3.目录与章节4.单图5.多图6.最基本的三线格7.复杂表格8.数学公式$\[...\]公式块9.伪代码10.无序圆点11.引用12.参考文献13.附录与代码14.分页符15.零碎的细节遇到困难总结前言我后悔了，这五天竞赛搞得我视力都下降了...一个冲动的决定后成为数模竞赛论文写手，3天速成+5天时

荔枝要赚大钱的luu（养成系）·2025-03-02 06:36

python学习笔记——三元操作符

三元操作符三元操作符的基本格式为：result=xifx<yelsey其中，x<y为判断语句。若x<y为真则result=x，否则result=y。

面向对象的邓老凉茶·2025-03-02 06:34

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

《Operating System Concepts》阅读笔记：p159-p161

《OperatingSystemConcepts》学习第16天，p159-p161总结，总计3页。一、技术总结1.thread(1)定义AthreadisabasicunitofCPUutilization;itcomprisesathreadID,aprogramcounter(PC),aregisterset,andastack.Aprocesscontrolstructurethatisan

·2025-03-02 05:40

2025年2月文章一览

《OperatingSystemConcepts》阅读笔记：p2-p83.《OperatingSystemConcepts》阅读笔记：p9-p124.

·2025-03-02 05:09

DeepSeek 喂饭指令30条

内容创作类(5条)1.爆款标题生成指令:生成10个吸引眼球的[主题]标题，要求包含数字情绪词和悬念示例:输入"生成10个关于减肥的爆款标题"2.小红书种草文-指令:以[身份]的口吻，写一篇[产品]的种草笔记

xxtzaaa·2025-03-02 05:54

转行测试自学笔记：PYTHON基础（运算符和表达式）

二、运算符和表达式（一）赋值运算符常用赋值运算符：=：基本赋值+=：加法赋值-=：减法赋值*=：乘法赋值/=：除法赋值//=：整除赋值**=：幂赋值示例：#基础赋值a=1#复合赋值运算a+=1#等价于a=a+1a-=1#等价于a=a-1a*=2#等价于a=a*2（二）算术运算符常用算术运算符：+：加法-：减法*：乘法/：除法%：取余//：整除**：幂运算（指数）示例：3/2#结果为1.5（真除法，

转码之路·2025-03-02 03:16

【自学笔记】Oracle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Oracle数据库基础知识点总览1.数据库安装与配置2.SQL基础3.PL/SQL基础4.数据库管理5.高级主题总结Oracle数据库基础知识点总览1.数据库安装与配置安装Oracle数据库：下载Oracle安装包，按照向导进行安装。配置监听器：使用netca工具配置监听器，确保客户端可以连接到数据库。创建数据库：使用dbca

Long_poem·2025-03-02 02:38

Datawhale 数学建模导论国赛B学习笔记

贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)（贪婪算法）基本思想：多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial)，具有一定的复杂程度，当前没有有效的解决方法。相较于其它算法，贪心算法求解不从整体最优上加以考虑,。而是寻求某种意义上的局部最优解，从而做出当下最好的选择。因此，在求解并行机调度问题上，贪心算法容易获得近似最优解的答案，更有

瓜瓜蛋·2025-03-02 02:06

聪明办法学python第4次笔记

目录变量Variables新值的数据类型不必与旧值相同变量是一个标签变量命名规则：元组的解包函数Functions`header`用于定义函数的**名称**和**参数**`body`包含函数执行的语句（`statement`）我们使用**函数名**来调用函数函数可以有任意多个参数，也可以一个都没有参数的数量要匹配语句与表达式StatementsandExpressions表达式定义：Anexpre

weixin_44811994·2025-03-02 02:06

Python3小白基础入门 | 学习笔记

一、输入输出1、读入字符串str=input()print(str)2、读入整数数字a=int(input())print(a)print(type(a))#type()输出变量类型3、格式化输出+直接拼接：name="Lihua"age=24print("Hello"+name+",youare"+str(age)+"yearsold")%：name="Lihua"age=24print("He

查理养殖场·2025-03-02 02:03

学习笔记08——ConcurrentHashMap实现原理及源码解析

1.概述为什么需要ConcurrentHashMap？解决HashMap线程不安全问题：多线程put可能导致死循环（JDK7）、数据覆盖（JDK8）优化HashTable性能：通过细粒度锁替代全局锁，提高并发度对比表特性HashMapHashTableConcurrentHashMap线程安全否是是锁粒度无锁全局锁分段锁/CAS+synchronized并发性能高极低高Null键/值允许不允许不允

码代码的小仙女·2025-03-02 01:32

《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

操作系统笔记——生产者-消费者问题

一、问题描述1.有两个进程，生产者进程和消费者进程2.临界资源：缓冲池3.关系：只要缓冲池不满，生产者进程就可以向缓冲池中存入信息；只要缓冲池不空，消费者就可以从缓冲池中拿走信息。缓冲池同时只能被一共进程占用。二、互斥问题1.缓冲池中的缓冲区有N个。2.信号量设置：（1）互斥信号量mutex，这个信号量用于标注缓冲池是否被占用互斥信号量的设置，要看有哪几种互斥就设置几个。比如若是允许生产者写的时候

ZCC9310·2025-03-02 01:29

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-VOC.yaml

VOC.yamlultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml目录VOC.yaml1.YAML文件内容2.所需的库和模块3.defconvert_label(path,lb_path,year,image_id):4.Download5.Convert1.YAML文件内容#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/li

红色的山茶花·2025-03-02 00:22

使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：1、使用Langchain与RAG构建问答系统

在下面的笔记本中，我们将进一步深入探讨RAG管道的复杂性。

Hugo_Hoo·2025-03-01 23:45

小米和华为的需求管理及产品策划

小米与华为在消费者需求洞察和产品策划领域形成了独特的方法论体系，以下基于公开资料及企业白皮书内容，系统梳理其核心框架与实施工具：一、市场调研方法论（1）用户需求洞察体系小米「用户痛点三筛法」（源自《小米生态链战地笔记

西部驯兽师·2025-03-01 22:38

NCCL学习笔记-拓扑和算法

集合通信数据并行：all-reduce或reduce-scatter和all-gather张量并行：all-reduce流水并行：点对点p2p序列并行：all-gather和reduce-scatter专家并行：all-to-all集合通信-MPI标准进程间通信也是消息传递最基本的消息传递包括sendreceive等等MPI系统的通信方式都是p2p可以阻塞可以非阻塞而openMPI中就有多个集合通

MatsumotoChrikk·2025-03-01 22:35

【量化金融自学笔记】--开篇.基本术语及学习路径建议

在当今这个信息爆炸的时代，金融领域正经历着一场前所未有的变革。传统的金融分析方法逐渐被更加科学、精准的量化技术所取代。量化金融，这个曾经高不可攀的领域，如今正逐渐走进大众的视野。它将数学、统计学、计算机科学与金融学深度融合，为我们提供了一种全新的视角去理解和探索金融市场的奥秘。作为一名对量化金融充满热情的自学者，我深知在这个领域中，每一步都充满了挑战与机遇。从最初对复杂数学公式的困惑，到逐渐掌握编

花花 Show Python·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

数据库学习笔记一

数据库基础概念数据库定义：数据库（DataBase）是专门用于存储数据的仓库，可类比为数据的“存放地”。数据库分类：分为关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库中表与表之间存在关联关系，所有关系型数据库需遵循1999年制定的SQL标准，语法上90%相似，10%为各自“方言”；非关系型数据库中表相互独立，无统一标准，不同数据库语法各异。主流关系型数据库介绍Oracle数据库：由美国甲骨文公司开发，

Ziguangkkk·2025-03-01 20:53

Golang学习笔记_40——模版方法模式

Golang学习笔记_37——外观模式Golang学习笔记_38——享元模式Golang学习笔记_39——策略模式文章目录一、核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1

LuckyLay·2025-03-01 20:22

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

丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记

好久没有写博客了，趁着出差有时间，读完了《噪声》这本买了很久的书，整体感觉还是有一些认知层面的迭代的，也整理下书中的一些内容，让自己能够沉下心来把思维和逻辑整理清楚，也能给大家做个分享。书籍介绍这本书是已故诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的新书，之前就是在这位作者去世的时候买回来学习的。本书主要讲的是人类在判断过程中的一个常见“噪声”问题，由于人或者时间原因导致决策的随机性偏差。这本书通过对人类决

·2025-03-01 17:57

object-c 2.0入门笔记

OBJECT-C入门笔记OBJECT-C2.0的语法特点文件扩展名字符串类方法OBJECT-C2.0的语法特点有点类似C和C++，属于C语言超集。提供类定义，方法和属性。

SNOWPIAOP·2025-03-01 17:34

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

HTML+CSS学习笔记

目录一、emmet语法二、常用html标签使用方法：三、常用CSS样式css样式设计具体引入方式1.关于border边框的设计2.关于text文本内容的管理3.关于盒模型的分类以及position属性：4.background属性的使用5.实现样式转变持续更新……首先，整体了解有关HTML和CSS的使用，主要是为了搭建静态页面有关HTML5所需要掌握的框架：React+Reactnativeuni

潘越越·2025-03-01 15:56

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

SOA复习手册

感谢ICELEE大佬做的SOA复习笔记！为什么要引入SOA？

csu_zipple·2025-03-01 15:50

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model):1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefrompathlibimportPathfromultra

红色的山茶花·2025-03-01 13:12

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型

FL1623863129·2025-03-01 13:10

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题，从而导致分割网络的性能下降--遇到的问题在本文中提出了一个区域感知融合网络（RFNet），它能够自适应和有效利用多模态的数据进行组合进行肿瘤分割，考虑到不同模态对不同的脑肿瘤区域的敏感

不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

使用Docker一键部署Blossom笔记软件

Blossom是一个需要私有部署的笔记软件，虽然本身定位是一个云端软件，但你仍然可以在本地部署，数据和图片都将保存在你的设备，不依赖任何的图床或者对象存储。

Roc-xb·2025-03-01 12:04

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-converter.py

converter.pyultralytics\data\converter.py目录converter.py1.所需的库和模块2.defcoco91_to_coco80_class():3.defcoco80_to_coco91_class():4.defconvert_coco(labels_dir="../coco/annotations/",save_dir="coco_converted

红色的山茶花·2025-03-01 12:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-metrics.py

metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1,box2,iou=False,eps=1e-7):3.defbox_iou(box1,box2,eps=1e-7):4.defbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=Fal

红色的山茶花·2025-03-01 12:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-tasks.py

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel

红色的山茶花·2025-03-01 12:33

AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)

目录1.图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成3.GraphPrompting的关键组件(1)大语言模型(LLM)(2)图数据库(GraphDatabase)(3)图编码器(GraphEncoder)(4)提示模板(PromptTe

9命怪猫·2025-03-01 12:30

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\models\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group(batch,num_classes,num_queries,class_embed,num_dn=100,cls_noise_ratio=0.5,box_noise_scale=1.0

红色的山茶花·2025-03-01 12:58

嵌入式开发：嵌入式软件开发和编程

介绍首先，应该注意的是，我们安装在笔记本电脑或智能手

粤嵌教育·2025-03-01 10:16

《Operating System Concepts》阅读笔记：p162-p176

《OperatingSystemConcepts》学习第17天，p162-p176总结，总计15页。一、技术总结1.thread（1)定义AthreadisabasicunitofCPUutilization;itcomprisesathreadID,aprogramcounter(PC),aregisterset,andastack.Aprocesscontrolstructurethatisa

·2025-03-01 09:49

笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？

一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景：1个token≈1个单词或标点符号。示例：句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"]，共4个token。中文场景：1个token≈1个汉字或词语。示例：短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"]，共4个token；若

瞬间动力·2025-03-01 09:08

Java内存的堆（堆内、堆外）、栈含义理解笔记

一、核心概念区分1.内存中的堆（Heap）与栈（Stack）栈内存▸用途：存储方法调用、局部变量、基本类型数据（如inta=1）▸特点：线程私有，每个线程独立分配栈空间。自动分配和释放（编译时确定），遵循LIFO（后进先出）原则。容量小且固定，易发生栈溢出（如无限递归导致StackOverflowError）堆内存▸用途：存储对象实例、数组等引用类型数据（如newObject()）▸特点：全局共享