卷积 神经网络 深度 模型

【深度学习】PyTorch 图片识别分类器

下载数据集 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理的转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ......
深度 PyTorch 图片

技巧 EntityFrameworkCore 实现 CodeFirst 通过模型生成数据库表时自动携带模型及字段注释信息

今天分享自己在项目中用到的一个小技巧,就是使用 EntityFrameworkCore 时我们在通过代码去 Update-Database 生成数据库时如何自动将代码模型上的注释和字段上的注释携带到数据库中,方便后续在数据库直接查看各个表和各个字段的含义。 实现效果如下: 可以看到我们每张表都有明确 ......

【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型

基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......
神经网络 深度 模型 神经 PyTorch

使用单卡v100 32g或更低显存的卡,使用peft工具qlora或lora混合精度训练大模型chatGLM2-6b,torch混合精度加速稳定训练,解决qlora loss变成nan的问题!

最近新换了工作,以后的工作内容会和大模型相关,所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo,使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下,顺便也是一个简单的教程,并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理,需要的话自行查阅 1.chatG ......
精度 qlora 显存 的卡 chatGLM2

利用强化学习促进网络攻防——从业界文章看攻防建设思路和要点总结

以智能对抗智能,利用强化学习实现网络自主防御 随着攻防对抗更加激烈,以智能对抗智能是数字化时代下的安全趋势。 在《Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense》中,专门探讨了如何利用强化学习,实现自主网络防御。作者提出网络防御强化学习的目的是 ......
要点 思路 业界 文章 网络

神经网络基础篇:向量化(Vectorization)

向量化 向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术,在深度学习安全领域、深度学习实践中,会经常发现自己训练大数据集,因为深度学习算法处理大数据集效果很棒,所以的代码运行速度非常重要,否则如果在大数据集上,代码可能花费很长时间去运行,将要等待非常长的时间去得到结果。所以在深度学习领域,运行向量化是一 ......

模型复现

GG-CNN git地址:GitHub - dougsm/ggcnn: Generative Grasping CNN from "Closing the Loop for Robotic Grasping: A Real-time, Generative Grasp Synthesis Appro ......
模型

【PyTorch 卷积】实战自定义的图片归类

前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习的代表算法之一,它通过卷积层、池化层、全连接层等结构,可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多,这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发,用代码的方式加深印象。在写代码前,我先说一下为什么我 ......
卷积 实战 PyTorch 图片

三维模型的顶层合并构建几个注意事项探讨

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
顶层 注意事项 模型 事项

网络编程之——server and client

此篇笔记仍然是关于编程中出现的问题及解决方案记录。服务器与客户端交互模式是网络通信中一种典型且高效保密的通信方式,此篇总结了一点网络编程中可能出现的问题。 关于网络编程中出现的问题 1.首先,测试过程中可能出现的死循环原因之一可能是将memset(buf,0,sizeof(buf)); gets(b ......
网络编程 server client 网络 and

基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出,斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
学习网络 Googlenet 深度 种类 交通

R语言广义加性混合模型(GAMM)分析长沙气象因子、空气污染、PM2.5浓度、显著性检验、逐日变化可视化|附代码数据

全文链接:https://tecdat.cn/?p=32981 原文出处:拓端数据部落公众号 气候变化和空气污染对现代社会产生了越来越大的影响。在这种背景下,研究气象和空气污染之间的关系以及其对PM2.5浓度的影响变得非常重要。为了更好地理解和解释这些关系,广义加性混合模型(GAMM)成为一种强大的 ......
空气污染 广义 因子 浓度 气象

R语言Apriori关联规则、K-means均值聚类数据挖掘中药专利复方治疗用药规律网络可视化|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30605 原文出处:拓端数据部落公众号 应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。方法检索治疗抑郁症中药专利复方,排除外用中药及中西药物合用的复方。 最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告,包括一些图形和统计输 ......
均值 数据 数据挖掘 用药 中药

基于开源模型搭建实时人脸识别系统(五):人脸跟踪

继续填坑,之前已经讲了人脸检测,人脸检测是定位出画面中人脸的位置,理论上把检测到的人脸进行提特征就能做人脸识别了,不过直接这样做是有缺陷,一是存在很大的资源浪费,毕竟同一个人出现在画面,我们实际上应该只需要做一次识别就知道他的身份(理想情况下),而不需要每一帧都去做;二是如果对每一帧都进行独立的检测 ......
人脸 实时 模型 系统

如何让虚拟机配置网络以及Xshell软件如何连接你的虚拟机

给虚拟机配置网络总共有三种方法:桥接模式、nat模式和更改虚拟机ip地址 首先我们来介绍桥接模式 桥接模式是指虚拟机直接与物理网卡相连接。虚拟机之间直接可通信,虚拟机与windows之间也可通信。每一个ip地址都是真实的,虚拟机可以上网。缺点是占用ip资源。主机可以和虚拟机通信,虚拟机也可以和主机通 ......
Xshell 网络 软件

[HNOI2016] 网络

[HNOI2016] 网络 题目描述 一个简单的网络系统可以被描述成一棵无根树。每个节点为一个服务器。连接服务器与服务器的数据线则看做一条树边。两个服务器进行数据的交互时,数据会经过连接这两个服务器的路径上的所有服务器(包括这两个服务器自身)。 由于这条路径是唯一的,当路径上的某个服务器出现故障,无 ......
网络 HNOI 2016

计算机网络-应用层

目录应用层协议原理万维网和HTTP协议万维网概述统一资源定位符HTML文档nullDNS系统域名空间域名服务器和资源记录域名解析过程递归查询迭代查询动态主机配置协议(DHCP)DHCP中继代理DHCP交互过程电子邮件电子邮件系统的组成简单邮件传送协议邮局协议POP3互联网报文存取协议电子邮件格式和M ......
应用层 计算机网络

现代卷积神经网络

白羽~ summer pockets AlexNet 背景 当时计算机视觉研究人员会告诉一个诡异事实————推动领域进步的是数据特征,而不是学习算法。计算机视觉研究人员相信,从对最终模型精度的影响来说,更大或更干净的数据集、或是稍微改进的特征提取,比任何学习算法带来的进步要大得多。 另一组研究人员, ......
卷积 神经网络 神经 网络

网络流刷题笔记

P2764 最小路径覆盖问题 考虑对于图上的每个节点拆点,拆成入点和出点,所有入点和源点连边,所有出点和汇点连边。 对于原图中的一条边 \((u,v)\),将 \(u\) 的入点和 \(v\) 的出点连边即可。 答案即为 \(n-\text{maxflow}\)。 ......
笔记 网络

如何给VMware虚拟机中的Centos系统配置网络以及连接xshell

打开VMware 设置虚拟机网络为NAT模式 在左上角点击:编辑 > 虚拟网络编辑器 在弹出的窗口中点击更改设置 出现如下窗口 使用快捷键win+r 输入cmd 运行 在cmd内输入ipconfig 找到VMware的ip配置 以太网适配器 VMware Network Adapter VMnet1 ......
VMware Centos xshell 系统 网络

diffuser扩散模型\datawhale组队学习——v6.DDIM和音频

今日学习来源:‍‌⁣‌​⁤‍⁢‬‌‍‍​⁡‍⁤‌​‌​‍‍‬‌‌​​​⁣​⁤⁢⁤​⁢‬‬‌​⁢‍‌‍‬‌⁡《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 任务四 学习内容: 1、DDIM(把小猫变成小狗) 2、音频生成。 首先还是熟悉的环境安装环节,会报错,先把unit1的 ......
datawhale diffuser 模型 音频 DDIM

Go 进阶训练营对标字节跳动2-2级能力模型,实践驱动掌握云计算第一语言

最近整理了下收集的Go学习资料,包含了Go学习社区、入门、进阶、性能优化、面试和Go学习书籍,还是比较全面的,在这里推荐给大家。 废话不多说,先献上Go技能升级地图,自己照着地图修炼 Go学习社区 Golang 中国:国内较早的 Go 社区,汇聚各类信息与服务 Learn Go:比较好的Golang ......
训练营 字节 模型 能力 Go

VMware workstation设置nat网络端口转发

vmware workstation nat模式,一般是无法正常访问到的 如果想要从本地访问到nat网络的虚拟机,就需要做端口转发策略 具体步骤如下,需要在虚拟网络编辑器中处理,并启用管理员权限 访问时需要访问主机映射的端口 ......
端口 workstation VMware 网络 nat

知识图谱与大模型相结合的3种方法,1+1>2

知识图谱(KG)和大语言模型(LLM)都是知识的表示形式。将LLM和KG协同使用,同时利用它们的优势,是一种互补的做法。 ......
图谱 模型 方法 知识 gt

【MME编写入门】光照模型

float4x4 WorldViewMatrix : WORLDVIEW; float4x4 WorldViewProjMatrix : WORLDVIEWPROJECTION; float4x4 WorldMatrix : WORLD; //需要用到的矩阵 //需要用到光的位置、相机位置 floa ......
光照 模型 MME

神经网络基础篇:详解逻辑回归 & m个样本梯度下降

逻辑回归中的梯度下降 本篇讲解怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式,其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本博客中,将使用计算图对梯度下降算法进行计算。必须要承认的是,使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是,认为以这个例子作为开始来讲解 ......
梯度 网络基础 样本 逻辑 神经

关于二叉树中三种深度遍历方式的理解

今日刷题,538. 把二叉搜索树转换为累加树。明确知道利用二叉搜索树中序遍历的情况下是有序数组这一个特点,进行“逆中序”来累加。但是在递归时却还是有些没有搞清楚一些细节,终究还是没有掌握。 问题主要还是在于递归返回值的处理上: 在中序遍历的情况下,似乎对于左右两个节点的遍历,不太方便进行返回值的操作 ......
深度 方式

深度学习之Attention Model(注意力模型)

https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细 ......
注意力 Attention 深度 模型 Model

倾斜摄影三维模型数据几何坐标重建方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
坐标 几何 模型 方法 数据

基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络(RNN)的变体,专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系,避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控:输入门(i ......