网络基础 神经pytorch基础
Pytorch优化过程展示:tensorboard
训练模型过程中,经常需要追踪一些性能指标的变化情况,以便了解模型的实时动态,例如:回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外,我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
Pytorch建模过程中的DataLoader与Dataset
处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护,在理想情况下,我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训练代码分离,以获得更好的可读性和模块化,为此,PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset两个类用于数据... ......
transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法
计算机视觉任务中,对图像的变换(Image Transform)往往是必不可少的操作,例如在迁移学习中,需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层,又如对数据进行增强以丰富训练数据。
作为深度学习领域的主流框架,pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvi... ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑,是“高性能”的重要原因,却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍,经过NIO、多路复用,最终说回Redis的Reactor模型,力求详尽。 ......
Pytorch基础-张量基本操作
Pytorch 中,张量的操作分为结构操作和数学运算,其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构,数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 ......
Pytorch基础-tensor数据结构
torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。 Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成,生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。 ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负(前景背景)样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器,基于上述分析,提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数,并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域,同时针对目标检测领域特定问题,设计了 RetinaNet... ......
基于云基础设施快速部署 RocketMQ 5.0 集群
如何解决在云基础设施上部署 RocketMQ 时面临多节点部署带来的高操作成本等诸多挑战?快来了解 RocketMQ Operator 是怎样支撑 RocketMQ 集群在云基础设施上的自动化运维与管理吧! ......
Linux基础:ssh与scp
登陆 登陆服务器 ssh user@hostname user: 用户名 hostname :IP地址或域名 第一次登陆会提示 The authenticity of host '123.57.47.211 (123.57.47.211)' can't be established. ECDSA k ......
salesforce零基础学习(一百二十三)Transaction Security 浅入浅出
本篇参考: https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.enhanced_transaction_security_policy_types.htm&type=5 https://developer.salesforce.com/docs/atla ......
红袖添香,绝代妖娆,Ruby语言基础入门教程之Ruby3基础语法,第一次亲密接触EP01
书接上回,前一篇我们在全平台构建好了Ruby3的开发环境,现在,可以和Ruby3第一次亲密接触了。 Ruby是一门在面向对象层面无所不用其极的解释型编程语言。 我们可以把编写Ruby代码看作是一场行为上的艺术,编码就像跳舞一样,Ruby的每一步都很优雅,几乎没有一步是多余的。 第一行代码 进入系统的 ......
Pytorch框架详解之一
Pytorch基础操作 numpy基础操作 定义数组(一维与多维) 寻找最大值 维度上升与维度下降 数组计算 矩阵reshape 矩阵维度转换 代码实现 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # array数组 b = np.arra ......
时间老去,Ruby不死,Ruby语言基础入门教程之Ruby3全平台开发环境搭建EP00
如果说电子游戏是第九艺术,那么,编程技术则配得上第十艺术的雅称。艺术发展的普遍规律就是要给与人们对于艺术作品的更高层感受,而Matz的Ruby语言则正是这样一件艺术品。 无论是语法还是理念,都让Ruby开发者感受到款待,如此,Ruby代码就像活了过来,它们时而高声,却藏不住优雅,时而细语,却意外地铿 ......
Qwt开发笔记(二):Qwt基础框架介绍、折线图介绍、折线图Demo以及代码详解
前言 QWT开发笔记系列整理集合,这是目前使用最为广泛的Qt图表类(Qt的QWidget代码方向只有QtCharts,Qwt,QCustomPlot),使用多年,系统性的整理,本系列旨在系统解说并逐步更新其各种Demo示例 本片文章主要讲解折线图,借助折线图展现一个基础流程框架。 Demo QwtP ......
【Spring专题】「开发指南」夯实实战基础功底之解读logback-spring.xml文件的详解实现
logback的maven配置 <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>2.0.3</version> </dependency> <dependency> <grou ......
【深入浅出SpringCloud原理及实战】「SpringCloud-Alibaba系列」微服务模式搭建系统基础架构实战指南及版本规划踩坑分析
Spring Boot 应用程序在服务注册与发现方面提供和 Nacos 的无缝集成。 通过一些简单的注解,您可以快速来注册一个服务,并使用经过双十一考验的 Nacos 组件来作为大规模分布式系统的服务注册中心。 ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码:7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提,redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作,它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块,redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
kestrel网络编程--开发Fiddler
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发类似Fiddler应用的过程,让读者了解kestrel网络编程里面的kestrel中间件和http应用中间件。由于最终目的不是输出完整功能的产品,所以这里只实现Fiddler最核心的http请求和响应内容查看的功能。本文章是KestrelApp项目里面的一 ......
kestrel网络编程--开发redis服务器
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发实现了部分redis命令的redis伪服务器的过程,让读者了解kestrel网络编程的完整步骤,其中redis通讯协议需要读者自行查阅,文章里不做具体解析。 2 开发顺序 创建Kestrel的Redis协议处理者 配置监听的EndPoint并使用Redis ......
Velero 系列文章(一):基础
概述 Velero 是一个开源工具,可以安全地备份和还原,执行灾难恢复以及迁移 Kubernetes 集群资源和持久卷。 灾难恢复 Velero 可以在基础架构丢失,数据损坏和/或服务中断的情况下,减少恢复时间。 数据迁移 Velero 通过轻松地将 Kubernetes 资源从一个集群迁移到另一个 ......
Huggingface之transformers零基础使用指南
前几篇博文中介绍了Transformer,由于其优越的性能表现,在工业界使用的越来越广泛,同时,配合迁移学习理论,越来越多的Transformer预训练模型和源码库逐渐开源,Huggingface就是其中做的最为出色的一家机构。Huggingface是一家在NLP社区做出杰出贡献的纽约创业公司,其所... ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中,经常需要追踪一些性能指标的变化情况,以便了解模型的实时动态,例如:回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外,我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
网络编程与通信原理
应用层:HTTP超文本传输协议,基于TCP/IP通信协议来传递数据;传输层:TCP传输控制协议,采用三次握手的方式建立连接,形成数据传输通道;网络层:IP协议,作用是把各种传输的数据包发送给请求的接收方; ......
Vue快速上门(1)-基础知识图文版
Vue (读音 /vjuː/,类似于 view) 是一套用于构建用户界面的渐进式框架,同他周边的生态共同构成了一个灵活的、渐进式的前端框架。
本文内容首先了解了MVVM的基本原理,然后是Vue的基本结构和选项参数、实例Api、全局API等。 ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中,让网络中的每一层都直接与其前面层相连,实现特征的重复利用;同时把网络的每一层设计得特别“窄”(特征图/滤波器数量少),即只学习非常少的特征图(最极端情况就是每一层只学习一个特征图),达到降低冗余性的目的。 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法(比如 faster rcnn)都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像,首先缩放至固定大小 MxN,然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进:
1,feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2,ROI Pooling 改进为 ROI Align
3,在 RPN 后面,增加了... ......