DataWhale
datawhale04:debugging
debugging 理念 遵循计算机不会犯错的原则 方法 print assert 可以在数据条件不满足表达式时输出AssertionError，强行停止用于检测数据范围 ide 添加断点进行调试：停在断点处 继续：运行到下一个断点 单步跳过：只执行当前行 单步调试：进入函数内部进行调试 重启：重新 ......
datawhale04:条件
笔记04：条件 if 判断条件成立，则运行其包含的语句或代码块 if-else 判断条件成立，则运行其包含的代码块，不成立则执行另外的语句或代码块 if-elif 多个条件，一个不成立就判断另一个 if-elif-else 在上一类的基础上，如果所有条件都不成立，则执行另外的代码 条件表达式 条件成 ......
datawhale04: 变量和函数
笔记04：变量和函数 变量(variables) 变量命名规则 必须以字母或下划线（_）开头 命名可由字母、数字和下划线组成 大小写敏感 尽量避免使用保留字命名 查询保留字 import keyword keyList = keyword.kwlist print(keyList) >>> ['Fa ......
Datawhale_0&1
安装与启航 安装 Miniconda git 创建和激活 CONDA 环境 创建 Conda 环境 conda create -n p2s python=3.12 激活Conda环境 conda activate p2s 删除某个Conda环境 conda deactivate # 退出该环境 co ......
datawhale task01，02
python要点 conda  注释 单行注释以#开头 多行注释可以用多个 # ......
【Datawhale 11月组队学习】深度强化学习基础
深度强化学习笔记 第一章：简介&辨析 Definition 强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。 根据我粗浅的理解，强化学习是一种 AI 学习范式，它并不是用于 ......
diffuser扩散模型\datawhale组队学习——v6.DDIM和音频
今日学习来源：《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 任务四 学习内容： 1、DDIM（把小猫变成小狗） 2、音频生成。 首先还是熟悉的环境安装环节，会报错，先把unit1的 ......
diffuser扩散模型\datawhale组队学习——v5.SD实战
本周学习文档：《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 本周成果： 提示词： full body,(masterpiece),(best quality),Exquisite ......
DataWhale DAY8 结课竞赛
DataWhale DAY8 结课竞赛 今天是结课竞赛，当游记写了。 其实题目本身没什么好写的，都是一些基础题。唯一有意思的是使用python进行的简化。以前做那道字符串的题还比较繁琐，这次利用打包好的功能可以直接秒。顺便感慨自己的码力下降了不少，老是在一些小地方写错。 最后的结果是 T2 WA 了 ......
diffuser扩散模型\datawhale组队学习——v4.
《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 本篇文章是对照这篇学习表而跟进的学习笔记，具体而言，进度在这里：实战：创建一个类别条件扩散模型。 ！！！！！如果只想交作业的话，把unit ......
DataWhale DAY7 字符和文件
DataWhale DAY7 字符和文件 语法部分：https://www.cnblogs.com/hewo/p/17635277.html 今天学习 python 中的字符串以及文件操作。 字符串 在此之前就一直感觉 python 中的字符串是 python 中相当重要的一环。由于 变量类型 的灵 ......
DataWhale DAY6 循环
DataWhale DAY6 循环 今天学习循环方面的知识。 语法部分：https://www.cnblogs.com/hewo/p/17635277.html 感觉 python 的 for 是真的像自然语言。 range: range(stop) # [0 , stop) range(sta ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v3先运行一半
今天我们一起学习如何对模型微调和引导。 微调，用原模型，跑新数据，得到新输出。 引导，引导生成过程，改变输出结果。 作者之前用过sd模型，不同的采样方法在不同的采样步数下有不同的效果。首先采样步数并非越高越好或越低越好，有一个最佳使用区间，其次，不同采样方法有自己不同的最佳采样步数区间。 一般而言3 ......
DataWhale DAY5 条件语句
DataWhale DAY5 条件语句 本次学习 python 中的条件语句。 语法博客：https://www.cnblogs.com/hewo/p/17635277.html 注意点位：1.减少炫技般的使用特殊方法的判断，从理解方面简化你的代码，对于python，没有必要时不用使用奇技淫巧优化。 ......
DataWhale DAY4 变量和函数
DataWhale DAY4 变量和函数 语法部分：https://www.cnblogs.com/hewo/p/17635277.html 上文提到过的一点，python 是动态数据类型，它没有传统的定义，自然就可以在赋值的时候，新值不一定要和旧值相同类型。 老生常谈的问题：别乱用关键词，其实 p ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v2-抄别人代码还要矫情一下
如果想学diffusion，又没有买纸质书咋办捏？ datawhale为我们提供了大佬的中文笔记！ 学习来源： https://relph1119.github.io/my-team-learning/#/diffusion_models_learning51/ch03/ch03 甚至比看githu ......
DataWhale DAY3 数据类型和操作
DataWhale DAY3 数据类型和操作 写在前面的：python 基本操作统一放在 https://www.cnblogs.com/hewo/p/17635277.html 本文放一些有意思的东西 首先 味大的 python 提供了很是自动的 动态类型。 对象性质 作为一个 面向对象的语言，p ......
DataWhale DAY2 基础语法1
DataWhale DAY2 基础语法1 今天主要是一点入门语法，import什么的，所以重点不放在上面。 语法部分专门开一章： https://www.cnblogs.com/hewo/p/17635277.html 关于 浮点数 精度问题，倒是有点意思。 以前学 c++ 的时候，尤其是计算几何的 ......
prompt提示工程/diffusion扩散模型/datawhale组队学习///day1 看直播
今日学习来源【纯干货】提示工程（Prompt Engineering）- AI编程新范式_哔哩哔哩_bilibili 抄一下评论区的课代表： - 0:00 📚共识扩散模型学习活动- 6:57 🛠️大圆模型和提示工程- 13:53 💬语言模型和大语言模型- 20:49 🔬GBT3.5和深度学习 ......
DataWhale DAY1 环境搭建
DataWhale DAY1 环境搭建 conda 环境： 我们这里使用 Miniconda 一些操作： conda create --name xxx python=3.10 conda activate xxx (windows 下) conda deactivate xxx conda env ......
DataWhale NLP第二期 第一次打卡
> 理解赛题，跑通竞赛实践全流程 > 跑通实践基线Baseline，获得自己的成绩 > 提交任务一打卡，查看个人成绩排行榜 ## 赛题理解 [赛题链接](https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=text-detector&option=ssgy&ch=y ......
20230805 Datawhale第一次直播笔记
机器学习上分技巧 内容解析 subtask是并列的，并且取最优，那么只需要针对最优进行优化 转化为回归问题是否会更加准确 数据分析和特征工程是非常关键的部分 数据探索性分析（EDA）： 数据集大小，字段类型 缺失值情况 特征是否冗余 是否存在时间信息 标签的分布 训练集测试集的分布 单变量/多变量分 ......
Datawhale
## 第一期 > 科大讯飞锂离子电池生产参数调控及生产温度预测挑战赛 ### 1. 赛题介绍 #### 1.1 任务要求 - 初赛任务：初赛提供了电炉17个温区的实际生产数据，分别是电炉上部17组加热棒设定温度T1-1 ~ T1-17，电炉下部17组加热棒设定温度T2-1~T2-17，底部17组进气 ......