深度 通道pytorch 6.4

深度解密 TCP 协议(三次握手、四次挥手、拥塞控制、性能优化)

作者:@古明地盆喜欢这篇文章的话,就点个关注吧,或者关注一下我的公众号也可以,会持续分享高质量Python文章,以及其它相关内容。:点击查看公众号 楔子 巨人的肩膀:公众号《小林 coding》 随着你工作经验的积累,你会越来越意识到底层网络协议的重要性。比如我们时时刻刻在使用的 HTTP 协议其实 ......
深度 性能 TCP

使用HHDBCS的SSH通道登陆数据库

传统远程登录或文件传输方式,例如Telnet、FTP,使用明文传输数据,存在很多的安全隐患。 随着人们对网络安全的重视,SSH协议已经越来越被用户所青睐。 SSH协议通过对网络数据进行加密和验证,在不安全的网络环境中提供了安全的登录和其他安全网络服务。 因此HHDBCS提供了SSH通道的登陆方式,供 ......
通道 数据库 数据 HHDBCS SSH

【Python】Numpy & Pandas & Pytorch

# Table of Contents ### NumPy **[NumPy Official Tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/basics.creation.html "Numpy ")** * [NumPy Arrays](#numpya ......
amp Pytorch Python Pandas Numpy

《深度剖析CPython解释器》16. Python函数机制的深度解析(第三部分): 闭包的底层实现以及调用

https://www.cnblogs.com/traditional/p/13580694.html 楔子 上一篇我们看了函数是如何调用的,这一次我们看一下函数中局部变量的访问、以及闭包相关的知识。 函数中局部变量的访问 我们说过函数的参数和函数内部定义的变量都属于局部变量,所以它也一样是通过静态 ......
闭包 深度 解释器 底层 函数

Pytorch 分布式训练

Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练,本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell ),从基本概念,初始化启动,以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子:t ......
分布式 Pytorch

Pytorch rendezvous 分布式

PyTorch中的rendezvous后端是一种服务,它帮助分布式训练作业中的进程相互发现并协商角色和等级。它还提供了一个屏障和一个一致的作业成员和状态视图。 rendezvous后端是作为torch.distributed.elastic.rendezvous.RendezvousHandler的 ......
分布式 rendezvous Pytorch

安装pytorch

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3005444/202306/3005444-20230601221306197-763054686.png) pytorch官网 https://pytorch.org/ ![](https://img2023.cnblog ......
pytorch

list_赋值/浅拷贝/深度拷贝

/* 一: 类比 二: 赋值 三: 浅拷贝 四: 深拷贝 */ 一: 类比 二: 赋值 if __name__ == '__main__': s1 = [1, 4, 9, 16, 25, [11, 22]] s2 = s1 print("s1: 0x%x" % id(s1), s1) # s1: 0 ......
拷贝 深度 list

m基于HOG特征提取和GRNN网络的人体姿态识别算法matlab仿真,样本为TOF数据库的RGB-D深度图像

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: TOF数据库如下: 2.算法涉及理论知识概要 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域 ......
样本 算法 姿态 深度 图像

神经网络与深度学习

# 神经网络与深度学习(邱锡鹏) ## 第一部分 机器学习基础 ### 第1章 绪论 深度学习是机器学习的一个分支,指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律,并可以应用到新的未知数据上。 一种可以比较好解决贡献度分配问题的模型是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN ......
神经网络 深度 神经 网络

在树莓派上实现numpy的LSTM长短期记忆神经网络做图像分类,加载pytorch的模型参数,推理mnist手写数字识别

这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......
树莓 神经网络 长短 模型 图像

webgl 渲染带透明通道的视频(threeJS)

首先,你需要一个这样的视频 或者一个这样的视频 webgl渲染可以用three.js,上下叠加的代码如下: import * as THREE from 'three'; let videoWidth = 540; //视频实际的宽度 let videoHeight = 540;//原视频实际的高度 ......
通道 threeJS webgl 视频

pytorch笔记

@,torch.matmul,torch.mm:矩阵相乘,第一个矩阵的列和第二个矩阵的行维度相同 *,torch.mul:矩阵对应元素相乘,所以两个矩阵维数相同,同维矩阵 torch.dot:一维的张量进行相乘再相加,结果是一个值 ......
pytorch 笔记

会流程图却不会UML活动图?活动图深度剖析,就怕你学不会!

### **1. UML活动图是啥?** ![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e3c0d2bdf7064b8db20354f024911c10~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image) 也许很多人都不怎么了解活 ......
流程图 深度 流程 UML

永嘉微电原厂推出高抗干扰电源供电系列单键/单通道/1路触摸触控芯片 VK3601大量应用于86面板开关/筋膜枪/玩具/厨房秤/保温杯/智能电表

1. 概述 VK3601 是一款单触摸通道带1个逻辑控制输出的电容式触摸芯片。具有如下功能特点和优势:  可通过触摸实现各种逻辑功能控制。操作简单、方便实用。  可在有介质(如玻璃、亚克力、塑料、陶瓷等)隔离保护的情况下实现触摸功能,安全性高。  应用电压范围宽,可在 2.4~5.5V 之间任 ......
单键 保温杯 电表 原厂 芯片

非对称纳米通道的整流特性研究及其在DNA检测中的应用

非对称纳米通道的整流特性研究及其在DNA检测中的应用 石晓雨 西北大学 摘要:纳米通道单分子检测技术具有方法简单、无需标签、实时监测的优点,在生物、化学领域受到广泛关注。与生物纳米通道相比,固态纳米通道孔径尺寸和形状可调,在各种条件(p H值、温度、浓度等)下均具有出色的热稳定性和化学稳定性,因此, ......
纳米 特性 通道 DNA

如何使用 Nvidia 显卡 (CUDA) 为机器学习/深度学习设置 Windows 机器

如果您正在学习机器学习/深度学习,您可能正在使用免费的Google Colab。但是您可能想知道免费版本是否足够。 如果您买得起优质的 Nvidia 显卡(具有相当数量的 CUDA 内核),那么您可以轻松地使用您的显卡来完成此类密集型工作。 许多开发人员为此使用 Linux。但是,我不喜欢 Linu ......
机器 显卡 深度 Windows Nvidia

(三)linux同时安装pytorch和tensorflow1.14,忽略错误

一、命令 cat requirements.txt | xargs -n 1 pip install 环境 python3.7 二、requirements.txt absl-py==1.4.0 astor==0.8.1 autograd==1.5 backcall==0.2.0 Bottlenec ......
tensorflow1 tensorflow 同时 错误 pytorch

基于ResNet18深度学习网络的mnist手写数字数据库识别matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 ResNet系列网络,图像分类领域的知名算法,经久不衰,历久弥新,直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进,经常用于图像识别任务。ResNet-18,数字代表的是网络的深度,也就是说ResNet18 网 ......
学习网络 深度 数据库 数字 数据

动手学深度学习P3.1-线性神经网络-线性回归

# 3.1 线性回归 回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域,回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 ## 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式,还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下: 1. 线性回归 ......
线性 神经网络 深度 神经 网络

Pytorch高级api搭建多层感知机实战

# Pytorch高级api搭建多层感知机实战 代码 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transf ......
多层 实战 Pytorch api

Pytorch多分类问题实战

# 多分类问题实战 定义一个简单的神经网络模型,并使用SGD优化算法进行训练和测试MNIST数据集 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim """ torchvision 可 ......
实战 Pytorch 问题

小灰灰深度学习day5——数据预处理

内容简介: 1.将数据写入.csv文件中 2.将数据从.csv文件中读出 3.利用插值法处理缺失的数据 4.将数据类型转化为torch张量类型 代码如下: import os os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) data_fi ......
深度 数据 day5 day

在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类,加载pytorch的模型参数,推理mnist手写数字识别,并使用多进程加速

这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
卷积 树莓 神经网络 模型 进程

在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理,pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据,推理在树莓派上加载模型

这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
树莓 模型 神经网络 numpy 神经

深度学习算法预测(LSTM)

深度学习算法预测(LSTM) LSTM在时间序列预测领域有着不错的表现,在进行时间序列预测时,既可以对单变量序列进行预测,也可以对多变量序列进行有效地输出。 LSTM搭建将使用tensorflow的keras模块搭建,已高度封装,可直接取用。 共封装了3个主要的函数: fit用于模型训练; eval ......
算法 深度 LSTM

代码随想录算法训练营第16天 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 - 第6章 二叉树 part03

第六章 二叉树part03 今日内容: ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数 迭代法,大家可以直接过,二刷有精力的时候 再去掌握迭代法。 详细布置 104.二叉树的最大深度 (优先掌握递归) 什么是深度,什么是高度,如 ......
深度 随想录 训练营 节点 随想

小灰灰深度学习day4——数据操作之张量(torch)

震惊了!!!在python中, y = x + y;与 y += x;竟然有区别,且看如下代码: import torch ''' x = torch.arange(12) print(x) #reshape可以改变张量的形状而不改变元素的数量和元素值 X = x.reshape(-1,3) pri ......
张量 深度 数据 torch day4

《深度剖析CPython解释器》29. 源码解密 map、filter、zip 底层实现,对比列表解析式

楔子 Python 现在如此流行,拥有众多开源、高质量的第三方库是一个重要原因,不过 Python 的简单、灵巧、容易上手也是功不可没的,而其背后的内置函数(类)则起到了很大的作用。举个栗子: numbers = [1, 2, 3, 4, 5] # 将里面每一个元素都加1 print(list(ma ......
解释器 底层 源码 深度 CPython

超低功耗三通道低频无线唤醒ASK接收 125k soc芯片UM2082F08

UM2082F08 是基于单周期 8051 内核的超低功耗 8 位、、具有三通道低频无线唤醒 ASK 接收功能的 SOC 芯片。芯片可检测 30KHz~300KHz 范围的 LF(低频)载波频率数据并触发唤醒信号,同时可以调节接收灵敏度,确保在各种应用环境下实现可靠唤醒,其拥有的三个独立通道可配置成 ......
功耗 芯片 通道 无线 2082F