神经网络 模型 神经 参数
一文看懂 Python 中的函数参数
函数定义中的参数也就是形式参数,规定了在调用函数时如何传递实际参数以及这些参数有无默认值。 实参传递方式 def f(a): print(a) 实参传递方式有两种,位置和关键字。对于上面定义的函数 f,形如 f(1) 这种调用是通过位置的方式传参,形如 f(a=1) 这种调用是通过关键字的方式传参, ......
搭个ChatGPT算法模型,离Java程序员有多远?
这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门,让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡,对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......
【白话科普】聊聊网络架构变革的关键——SDN
最近二狗子在网上冲浪的时候,不小心将 CDN 搜索成了 SDN,结果跳出来了一大堆相关的知识点。 好学的二狗子当然不会随随便便糊弄过去,于是认认真真学习了好久,终于了解了 SDN 是什么。 原来,SDN 的全称是 Software Defined Networking,是一类将网络控制平面与数据平面 ......
图卷积神经网络分类的pytorch实现
图神经网络(GNN)目前的主流实现方式就是节点之间的信息汇聚,也就是类似于卷积网络的邻域加权和,比如图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等。下面根据GCN的实现原理使用Pytorch张量,和调用torch_geometric包,分别对Cora数据集进行节点分类实验。 Cora是关于科学文献之 ......
CesiumJS PrimitiveAPI 高级着色入门 - 从参数化几何与 Fabric 材质到着色器 - 下篇
书接上文 https://www.cnblogs.com/onsummer/p/cesium-primitive-api-tutorial.html 3. 使用 GLSL 着色器 明确一个定义,在 Primitive API 中应用着色器,实际上是给 Appearance 的 vertexShade ......
C4模型,架构设计图的脚手架,你值得拥有
hi,我是熵减,见字如面。 对于软件开发团队来说,写软件设计文档,花架构图,是日常工作中的关键一项。 而其中,如何画好系统设计的架构图呢? Simon Brown 就 提出 C4 模型,来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架,架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角,交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
模型预处理层介绍(1) - Discretization
预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示,其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括: class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
Java 调用 PaddleDetection 模型
文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用,deepjavalibrary/djl:Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事,它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型(也支持部分 ......
slate源码解析(二)- 基本框架与数据模型
源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录: 可以看到,作为一个开源富文本库,其源码是相当之少。在第一篇文章中说过,Slate没有任何开箱即用的功能,只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言,对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后,看到很多方法都比较麻烦,例如单纯利用graphviz模块,就需要手动用DOT语言进行图片描述,比较花时间;最终,发现利用第三方的ann_visualizer模块,可 ......
随机森林RF模型超参数的优化:Python实现
本文介绍基于Python的随机森林(Random Forest,RF)回归代码,以及模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等)自动优化的代码~ ......
重学了计算机网络,略有小成,经验全部分享出来
公众号「古时的风筝」,专注于后端技术,尤其是 Java 及周边生态。文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面。 大家好,我是风筝。 重学计算机网络已经有一段时间了,终于在离开大学多年后又重新拾起了一部分,时至今日已略有小成,并且写了一系列的文 ......
生产者消费者模型
生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线,我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线,生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用,其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库,然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么,这个仓库的实现有什么要求 ......
神经网络基础部件-卷积层详解
本文深度讲解了卷积计算的原理,并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素,包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling),最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......
模型压缩-剪枝算法详解
近年来主流的模型压缩方法包括:数值量化(Data Quantization,也叫模型量化),模型稀疏化(Model sparsification,也叫模型剪枝 Model Pruning),知识蒸馏(Knowledge Distillation), 轻量化网络设计(Lightweight Netwo... ......
基于pytorch实现模型剪枝
所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API,包括函数功能和参数定义,并给出示例代码。 ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”(优化)问题。ResNet 通过设计残差块结构,调整模型结构,让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
VMware 虚拟机安装 OpenWrt 作旁路由 单臂路由 img 镜像转 vmdk 旁路由无法上网 没网络
重要注意事项 由于布线原因笔记本只能采用无线的方式连接路由器,在Windows10的环境下使用无线网卡桥接,结果软路由无法上网,翻阅了各种帖子最终发现跟系统底层的协议栈有关系,随即放弃使用有线网卡,不能上网等乱七八糟的问题瞬间解决,因此务必提醒各位,==千万不要使用无线网卡桥接!!!== 参考文章如 ......
【Oculus Interaction SDK】(九)使用控制器时显示手的模型
前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新,很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法,便于自己后续开发。当然,不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性,所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了,也可以留评论或者私信我,我会持续更新文章 ......
【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络(FCN)是用于图片语义分割的一种卷积神经网络(CNN),由Jonathan Long,Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出,由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支,在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
挖矿僵尸网络蠕虫病毒kdevtmpfsi处理过程(包含部分pgsql线程池满的情况)
背景: pgsql连接时候报错org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: sorry, too many clients already, 意思是client已经把连接池占满了. 使用ps -ef | grep postgres删除几个进程, 进入数据库运行S ......
用户行为分析模型实践(三)——H5通用分析模型
本文从提升用户行为分析效率角度出发,详细介绍了H5埋点方案规划,埋点数据采集流程,提供可借鉴的用户行为数据采集方案;且完整呈现了针对页面分析,留存分析的数仓模型规划方案。 ......
面试官:什么是双亲委派模型?
双亲委派模型是 Java 类加载器的一种工作模式,通过这种工作模式,Java 虚拟机将类文件加载到内存中,这样就保证了 Java 程序能够正常的运行起来。那么双亲委派模型究竟说的是啥呢?接下来我们一起来看。 1.类加载器 双亲委派模型针对的是 Java 虚拟机中三个类加载器的,这三个类加载器分别是: ......
python命令行参数argparse常用命令
1、参数个数控制 parser.add_argument('-i', '--integers', nargs='?', const=100, type=int, help='input a number') 参数nargs: nargs='*' 表示参数可设置0个或多个,参数是一个列表 nargs= ......
CesiumJS PrimitiveAPI 高级着色入门 - 从参数化几何与 Fabric 材质到着色器 - 上篇
Primitive API 还包括 Appearance API、Geometry API 两个主要部分,是 CesiumJS 挡在原生 WebGL 接口之前的最底层图形封装接口(公开的),不公开的最底层接口是 DrawCommand 为主的 Renderer API,DC 对实时渲染管线的技术要求 ......
django框架之drf:4、序列化器常用字段及参数,序列化器高级用法之source,定制字段数据的两种方法,多表关联反序列化的保存,ModelSerializer的使用
Django框架之drf 一、序列化器常用字段及参数 # 序列化类 》字段类 CharField,除此之外还有哪些其他的 # 序列化类 》字段类,字段类上,传属性的 ,序列化类上,也可以写属性 models.CharField(max_length=32) 1、常用字段 | 字段 | 字段构造方式 ......
使用 LoRA 进行 Stable Diffusion 的高效参数微调
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预 ......
MATLAB人工神经网络ANN代码
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络(ANN)回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林(RF)回归与自变量影响程度分析中,我们对基于MATLAB的随机森林(RF)回归与变量影响程度(重要性)排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB,对另一种常用的机器学习方法 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFl ......
聊一聊非对称加密在接口参数中的简单实现
背景 接口层做数据加密应该算是老生常谈的一件事了,业界用的比较多的,不外乎是对称加密,非对称加密以及两者的结合。 对称加密,比较有代表性的就是 AES,密钥只有一个,客户端和服务端都要进行存储,但是对客户端来说,比较容易泄露,需要定期进行更换。 非对称加密,比较有代表性的就是 RSA,有公钥和私钥, ......