深度 通道pytorch 6.4
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪 数据发送详情
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪 数据发送详情 每次设备启动后会将采集到的传感器数据进行内部存储,并在设置好的时间间隔将数据发送出去,通过修改“数据发送方式”参数,监测数据可由数据接口输出也可经由无线网络发送。 在发送监测数据时,可通过修改“数据包协议”参数来设置所发送的数据包的样式。 相关参 ......
AI人工智能 机器学习 深度学习 学习路径及推荐书籍
要学习Pytorch,需要掌握以下基本知识: 编程语言:Pytorch使用Python作为主要编程语言,因此需要熟悉Python编程语言。 线性代数和微积分:Pytorch主要用于深度学习领域,深度学习是基于线性代数和微积分的,因此需要具备线性代数和微积分的基础知识。 机器学习基础知识:了解机器学习 ......
单通道图和三通道图,灰度值(转)
单通道图和三通道图 R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255 将RGB彩色图像转为灰度图,是通过计算每一个RGB像素的等效灰度或者亮度值Y来实现的。转化的一个原则是——应该保证最终的灰色图像和最初的彩色图像主观上有相同的亮度 任 ......
深度学习--魔法类nn.Module
深度学习--魔法类nn.Module 作用 #pytorch 封装了一些基本的网络类,可以直接调用 #好处: 可以直接调用现有的类 容器机制:self.net = nn.Sequential() 参数返回:list(net.parameters())[0].shape #返回对应的参数的shape ......
深度学习--初识卷积神经网络
深度学习--初识卷积神经网络 1.LeNet-5 80年代,正确率达到99.2% 5/6层 输入层:32*32 第一层:卷积层 6@28*28 第二层:下采样层 6@14*14 第三层:卷积层 16@10*10 第四层:下采样层 16@5*5 第五层:全连接层 120 第六层:全连接层 84 输出层 ......
【VINKA原厂技术支持】电源供电系列高稳定性抗干扰VK36E4 脚位更少的四键感应触摸/4路触控/4通道触摸触控IC 适用于厨房秤,筋膜枪,智能电表等产品
1.概述 VK36E4具有4个触摸按键,可用来检测外部触摸按键上人手的触摸动作。该芯片具有较 高的集成度,仅需极少的外部组件便可实现触摸按键的检测。 提供了4路直接输出功能。芯片内部采用特殊的集成电路,具有高电源电压抑制比,可 减少按键检测错误的发生,此特性保证在不利环境条件的应用中芯片仍具有很高的 ......
极客时间「大师课·深度剖析 RocketMQ5.0」上线啦,欢迎免费领取!
2022 年,RocketMQ 5.0 的正式版正式发布,相对于 RocketMQ 4.0,架构走向云原生化,并且覆盖了更多的业务场景。想要掌握最新版本 RocketMQ 的应用,就需要进行更加体系化的深入了解。 ......
深度学习--卷积神经网络基础
深度学习--卷积神经网络基础 1.卷积操作 卷积操作简单来说就是矩阵对应位置相乘求和,这样不仅可以减少模型的参数数量,还可以关注到图像的局部相关特性。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #卷积操作(I ......
动手深度学习pytorch 5-7章
深度学习计算 1. 块提供的基本功能: 1. 输入数据作为前向传播函数的参数 2. 通过前向传播函数生成输出 3. 计算其输出关于输入的梯度 4.存储和访问前向传播计算所需的参数 5. 根据需要初始化模型参数 2. Sequential 类 1. 将块逐个追加到列表中的函数 2. 前向传播函数,用于 ......
深度学习样本绘制注意事项
在绘制深度学习样本的时候,部分初学者总是用绘制监督分类样本的方法绘制深度学习样本,在图像上随意绘制样本,这种绘制样本的方法不适用于深度学习样本绘制。 如下为错误的示例: 深度学习样本绘制应遵循“全、多、精”三个原则: 样本子区域选取,应该全面覆盖多种地物类型。 绘制样本尽可能地多,推荐绘制子区域内8 ......
永嘉微电原厂推出高抗干扰电源供电4按键/通道/4路触摸触控芯片VK36E4 SSOP10适用于电子秤/玩具/厨房秤/保温杯/智能电表【FAE原厂技术支持】
1.概述 VK36E4具有4个触摸按键,可用来检测外部触摸按键上人手的触摸动作。该芯片具有较 高的集成度,仅需极少的外部组件便可实现触摸按键的检测。 提供了4路直接输出功能。芯片内部采用特殊的集成电路,具有高电源电压抑制比,可 减少按键检测错误的发生,此特性保证在不利环境条件的应用中芯片仍具有很高的 ......
sass样式穿透,深度作用选择器, 父选择器
scss .el-input-number { ::v-deep #inputNumber { text-align: left; } } css .el-input-number >>> #inputNumber { text-align: left; } & a { font-weight: b ......
多通道振弦传感器无线采集仪 多类型数字传感器独立发送协议
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪 多类型数字传感器独立发送协议 独立发送传感器数据时,每个传感器是一个独立的数据包,发送至预设的 TCP 服务器。 数据包字符串,结构说明如下:UDID>MDS+传感器类型码+第 x 个传感器>第 x 包/总 x 包>传感器数据,校验和字符,回车换行符例如: “ ......
3_transforms (pytorch tutorial)
Transforms Data does not always come in its final processed form that is required for training machine learning algorithms. We use transforms to perfo ......
pytorch在有限的资源下部署大语言模型(以ChatGLM-6B为例)
pytorch在有限的资源下部署大语言模型(以ChatGLM-6B为例) Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时,通常的工作流程是这样的: my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话 ......
基于深度强化学习(DQN)的迷宫寻路算法
QLearning方法有着明显的局限性,当状态和动作空间是离散的且维数不高时可使用Q-Table存储每个状态动作的Q值,而当状态和动作时高维连续时,该方法便不太适用。可以将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,通过更新参数θ使得Q函数逼近最优Q值。DL是解决参数学习的有效方法,可以通过引进D ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习(二)加载数据
Pytorch加载数据初认识 pytorch 中加载数据主要涉及两个类:Dataset 和 Dataloader。 Dataset 提供一种方式去获取数据及其label Dataloader 为网络提供不同的数据形式 Dataset Dataset 实现的功能: 获取每个数据及其label 获取数据 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习(一)环境配置及安装
管理虚拟环境 不同的项目需要不同的环境,Anaconda集成的conda包可以创建不同的环境并进行隔离。 打开 Anaconda Promp,创建环境,其中 pytorch 为创建的环境名: conda create -n 虚拟环境名 python=版本 启动环境 conda activate 虚拟 ......
深度学习基础入门篇[七]:常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。
深度学习基础入门篇[七]:常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。 ......
深度学习--可视化、过拟合
深度学习--可视化、过拟合 cmd运行命令:python -e visdom.server 用法: from visdom import Visdom viz = Visdom() viz.line([0.],[0.],win='train_loss',opts=dict(title='train ......
深度学习入门系列之doc
这周老师让把深度学习的名词过一遍,小玛同学准备在过一遍Deep Learning名词的同时把基本的模型也过一遍。 感谢杰哥发我深度学习入门系列能让我有机会快速入门。 下面就来doc一些学到的东西 感知器(线性单元)有个问题就是当面对的数据集不是线性可分的时候,“感知器规则”可能无法收敛,这意味着我们 ......
深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速
深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速 MSE均方差 Cross Entropy Loss:交叉熵损失 Entropy 熵: 1948年,香农将统计物理中熵的概念,引申到信道通信的过程中,从而开创了信息论这门学科,把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”。香农定义的“熵”又被称为香农熵或信 ......
深度神经网如何通过从数据中学习特征来帮助避免人工提取特征
深度神经网络(dnn)通过从数据中直接学习特征,无需人为干预或专业知识,可以帮助避免需要手动提取特征的繁琐过程。 深度神经网络由许多层组成,每个层都包含许多神经元。这些神经元组合成了一系列权重和偏差来映射输入特征到输出目标。通过反向传播算法,模型可以更新权重和偏差以优化其预测效果。 在训练dnn时, ......
5.深度学习计算
除了庞大的数据集和强大的硬件, 优秀的软件工具在深度学习的快速发展中发挥了不可或缺的作用。 从2007年发布的开创性的Theano库开始, 灵活的开源工具使研究人员能够快速开发模型原型, 避免了我们使用标准组件时的重复工作, 同时仍然保持了我们进行底层修改的能力。 随着时间的推移,深度学习库已经演变... ......
如何配置一个用于深度学习的 GPU 服务器 [Ubuntu 18.04 LTS 为例]
一、硬件配置 CPU of Intel i9-9980XE (18-core 36-thread, @3.0-4.4 GHz), RAM of 128 GB (DDR4), GPU of NVIDIA RTX 2080 Ti*4 (11 GB GDDR6*4), and M.2 NVMe SSD o ......
跟姥爷深度学习4 从数学计算看神经网络
一、前言 我们前面简单的做了一个气温预测,经过反复调试,效果还不错。实际上在这个方向上我们还可以更进一步优化,但因为我们是学习嘛,主要还是看广度而不是深度。考虑到后面要开始学习卷积网络,我们必须把更基础的内容搞明白才行,比如神经网络到底是如何工作的,如果不搞明白后面卷积就只能说用法而不明白原因了。所 ......
递推与递归和DFS深度优先搜索
递推与递归和DFS深度优先搜索 跳台阶 递归实现指数级枚举 递归实现排列型枚举 递归实现组合型枚举 P1036 选数 习题课 递推/ 递归 / DFS P2089 烤鸡 指数 P1088 火星人 全排列 P1149 火柴棒等式 指数 + 预处理 P2036 PERKET 指数 P1135 奇怪的电梯 ......
wsl2+docker跑深度学习
wsl(ubuntu20.04)+docker安装paddle 1.中文显示设置 安装语言包 sudo apt install language-pack-zh-hans 设置locale sudo vi /etc/locale.gen 找到 zh_CN.UTF-8 UTF-8 并取消注释,然后保存 ......
深度学习--统计与数据映射
深度学习--统计与数据映射 范数 import torch #范数norm 第一范数:绝对值求和 第二范数:平方和后求根号 norm使用要求是浮点数 a=torch.full([8],1.) #tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]) b=a.view(2,4 ......