39 attributeerror attribute深度
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.3 网络中的网络(NiN)
LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征,然后用全连接层对特征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络(NiN)则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。 import torch from torch impo ......
Selenium python 代码运行的时候提示 no attribute 'find_element_by_xpath'
我们有下面的一行代码,运行测时候提示没有特定的属性。 Name = 'kuch bhi' last = test.find_element_by_xpath('//*[@id="mG61Hd"]/div[2]/div/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div/div[1]/d ......
马毅教授新作:白盒ViT成功实现分割涌现,经验深度学习时代即将结束?
前言 CRATE 模型完全由理论指导设计,仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 本文转载自新智元 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
递归例题 力扣39 组合总数
给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ,找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ,并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。 candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果 ......
情绪的深度探讨:_从隐形、失控到信息不对称
情绪一直在人类的行为和决策中起到核心作用。这篇文章旨在深入探讨情绪的复杂性、其与理性的关系以及信息不对称如何影响我们对情绪的解读。 1. 情绪的价值与挑战 情绪不仅仅是我们对内部和外部环境的反应,它们还为我们提供了有关这些环境的重要信息。但是,当情绪被压抑或不被认识到时,它们可能以不健康的方式表现出 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.2 使用块的网络(VGG)
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 7.2.1 VGG 块 AlexNet 没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络,如今研究人员转向了块的角度思考问题。通过使用循环和子程序,可以很容易地在任何现 ......
【Python深度学习】深度学习入门介绍
深度学习是人工智能领域中最受关注和研究的子领域之一,它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等各个领域都有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习的发展历史、不同类型、应用领域以及未来发展前景。 ......
Error resolving class. Cause: org.apache.ibatis.type.TypeException: Could not resolve type alias 'java.util.String'. Cause: java.lang.ClassNotFoundException: Cannot find class: java.util.String
1、 Caused by: org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error resolving class. Cause: org.apache.ibatis.type.TypeException: Could not resolve type a ......
万字长文深度解读Java线程池,硬核源码分析
前言 本文将深入分析Java线程池的源码,包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析,我们能够更好地理解线程池的原理和机制,为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。 文章内容较长,建议找个安静的环境慢慢细读,由于线程池涉及的内容比较多,需要至少熟悉以下知 ......
深度学习(MobileNetV1)
整体网络结构如下: 最关键的改进是使用了一个叫深度可分离卷积的结构,将原始的3*3卷积升通道的操作分解成了两部分: 第一部分是保持通道不变的情况下做3*3卷积。 第二部分是使用1*1的卷积做通道提升操作。 结果就是能够减少很多的运算量。 下面依然是一个猫狗大战的训练程序,并且增加了断点续练的部分处理 ......
rv1126 sdk 升级时遇到的证书问题(ERROR: cannot verify python.org's certificate, issued by 'CN=GlobalSign Atla)
ERROR: cannot verify python.org's certificate, issued by 'CN=GlobalSign Atla 解决方式 : 在wget 里加上--no-check-certificate ......
KingbaseES数据库适配Activiti7 didn't put process definition问题处理过程
一、Activiti介绍 Activiti是一个轻量级的java开源BPMN 2工作流引擎.目前以升级至7.x,支持与springboot2.x集成. 二、项目环境 Spring Boot版本2.2.5 Activiti 版本 7.1.x 源数据库:MySQL 5.7 目标数据库:KinbgaseE ......
解决vscode找不到Python自定义模块,报错No module named 'xxx'
vscode 找不到python自定义模块 vscode之所以找不到自定义模块,与其PYTHONPATH有关。 1、 首先在.vscode下的launch.json中添加"env": {"PYTHONPATH": "${workspaceRoot}"} { "version": "0.2.0", " ......
2023-09-18 taro小程序之onGetPhoneNumber无法获取用户手机号回调?console.log没反应??==》没有添加属性openType: 'getPhoneNumber',故而导致无法触发onGetPhoneNumber
问题描述:一个微信登录按钮,点击获取用户手机号进而登录;按钮用的是taro框架的button组件,其中用到button的onGetPhoneNumber方法,给这个方法绑定一个事件A,用户点击获取手机号后产生回调进而做下一步的业务;问题就是事件A没有获得任何回调,仿佛onGetPhoneNumber ......
基于可视化的可解释深度学习模型研究综述--草稿版
ps: 近期组会整理了一篇论文综述,先记录在案。 摘 要: 深度学习能目前广泛应用于各个领域内,比如:医疗、交通以及娱乐等领域。随着社会的计算机算力的迅速增长以及GPU 等硬件的支持,催生了一系列人工智能应用,例如医疗诊断、自动驾驶和个性化推荐等。得益于这一系列应用,人类社会生产力获得了极大的发展。 ......
深度比较常见库中序列化和反序列化性能的性能差异
背景和目的 本文介绍了几个常用的序列化和反序列化库,包括System.Text.Json、Newtonsoft.Json、 Protobuf-Net、MessagePack-Net,我们将对这些库进行性能测评 库名称 介绍 Github地址 System.Text.Json .NET Core 3. ......
第六节:12306下单逻辑深度剖析优化
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误,欢迎讨论,请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址,否则保留追究法律责任的权 ......
每天一个linux命令(39):grep 命令
Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹 配的行打印出来。grep全称是Global Regular Expression Print,表示全局正则表达式版本,它的使用权限是所有用户。 grep的工作方式是这样的,它在一个或多个文件中搜索字符串模板。如 ......
基于DNN深度学习网络的OFDM+QPSK信号检测算法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 正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制技术,已经广泛应用于数字通信领域。OFDM信号检测是接收端的关键问题之一,目的是将接收到的OFDM信号恢复为原始数据。由于OFDM信号具有高带宽效率、抗多径衰落等特点,可以 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.5 汇聚层
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 最大汇聚和平均汇聚 汇聚层和卷积层类似,区别在于汇聚层不带包含参数,汇聚操作是确定性的,通常计算汇聚窗口中所有元素的最大值或平均值,即最大汇聚和平均汇聚。 def ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.6 卷积神经网络
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成: - 卷积编码器:由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块:由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图(每个卷积块由一个 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.4 多输入多输出通道
import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道 简言之,多通道即为单通道之推广,各参数对上即可。 def corr2d_multi_in(X, K): # 先遍历“X”和“K”的第0个维度(通道维度),再把它们加在一起 return sum ......
JS计算数组层级(深度)
如果有一个多层嵌套的数组,想要计算其层级(深度),可以使用递归或迭代方法来实现。以下是两种常用的方法示例: 递归方法: function calculateDepth(arr) { if (!Array.isArray(arr)) { return 0; // 如果不是数组,返回0表示不是层级结构 ......
leetcode 二叉树的最小深度
给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:2 示例 2: 输入:root = [2,null,3,null,4,null,5, ......
CF70D Professor's task 题解 & 动态凸包板子
CF70D Professor's task 题解 前言 此篇题解用的是 \(Andrew\),不想看这种做法的可以绕道。 题意 动态凸包板子题。 维护动态凸包。两种操作,加一个点或查询一个点是否在凸包内。 题解 首先你得会静态二维凸包。 维护二维凸包的方法挺多的,比如什么 \(Andrew\) 算 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.7 填充和步幅
6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小,每次只会丢失几像素,但是如果应用多层连续的卷积层,累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......
ubuntu vscode cannot open source file "stddef.h" (dependency of "chrono"). Please run the 'Select IntelliSense Configuration...' command to locate your system headers.C/C++(1696)
cannot open source file "stddef.h" (dependency of "chrono"). Please run the 'Select IntelliSense Configuration...' command to locate your system heade ......
C# Record类使用 注解Attribute JsonConverter
用Record类的时候,声明成员很方便,但是想要用注解,要用下面这种方式: 和这种方式相同: JsonConverter使用需要创建一个class 继承与JsonConverter<T> class JsonDoubleCvt : JsonConverter<double> { public ove ......
深度学习相关课题
pytorch简单了解 读取数据 from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class mydata(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): se ......
动手学深度学习_2.1预备知识
基础数据操作 x=torch.arange(num) x.shape //每个张量的形状 x.reshape(n1,n2,...,nm) torch.zeros(n1,n2,...,nm) torch.ones(n1,n2,...,nm) torch.randn(n1,n2,...,nm)//正态分 ......