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RSS订阅原创 numpy数据类型提升
uint8类型表示无符号整数（0到255），uint16类型表示更大范围的无符号整数（0到65535）。为了能够包含更大范围的数而不丢失信息，NumPy将选择uint16作为结果数组的数据类型，因为uint16可以表示uint8能表示的所有数值，并且还能表示更大的数值。当您将多个NumPy数组连接(concatenate)起来时，结果数组的数据类型（dtype）将依赖于输入数组的数据类型。所以，当你将两个uint8数组和一个uint16数组连接起来时，最终的数组将会是uint16类型的。
2024-04-26 11:14:31
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原创 Python pathlib中Path用法
对象可以表示文件路径或目录路径，并且可以执行各种与路径相关的操作，例如连接路径、检查路径是否存在、创建路径等。类的一些常见用法，它提供了更多功能来处理文件系统路径，使得代码更加清晰、易读和易于维护。模块的主要组成部分之一，它提供了一种面向对象的方式来处理文件系统路径。对象的属性来获取路径的各种信息，例如文件名、父目录等。方法递归地获取目录中的所有文件和子目录。类来创建文件路径或目录路径的对象。方法获取目录中的所有文件和子目录。方法来检查文件或目录是否存在。方法来递归创建目录及其父目录。
2024-04-11 22:22:46
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原创 Openmmalb InternLm2.0笔记
Openmmalb InternLm2.0浦语大模型全链路开源体系文章目录Openmmalb InternLm2.0浦语大模型全链路开源体系
2024-03-28 11:02:22
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原创 Python logging模块使用
你可以根据需要对日志记录器进行更复杂的配置，例如指定日志文件的位置、设置不同级别的日志输出、添加处理程序等。通常在应用程序的启动代码中进行配置，以指定日志记录的格式、级别和目标（文件、控制台等）。模块的基本用法，还有更多高级功能可以探索，如自定义格式、过滤器、处理程序等。这将配置日志记录器以记录所有级别的日志，包括日期时间、日志级别和消息。模块，你可以更有效地管理和调试Python应用程序中的日志信息。的文件中，并且仅记录INFO级别以上的日志。在应用程序中的需要记录日志的地方，使用。
2024-03-20 15:46:49
347
原创 python -u含义
选项用于在输出中禁用缓冲。缓冲是一种将输出暂时存储在内存中，然后批量写入到文件或屏幕的技术。当Python程序的输出被重定向到文件或管道时，通常会启用缓冲以提高性能，但这可能会导致输出的延迟或顺序混乱。选项可以禁用这种缓冲机制，即实时地将输出写入到文件或屏幕，从而确保输出立即显示。的输出立即显示，而不会受到缓冲的影响。
2024-03-20 15:40:03
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原创 torch.einsum用法详解
是PyTorch中的一个函数，用于执行爱因斯坦求和约定（Einstein summation）运算。它提供了一种灵活而强大的方式来执行多维张量的操作和变换。其中，equation是一个字符串，用于指定爱因斯坦求和约定的运算方式，operands是一个或多个输入张量。在equation中，你可以使用大写字母表示张量的维度标识符，使用小写字母表示对应维度的长度。通过指定输入张量和输出张量之间的维度关系，你可以定义所需的运算操作。下面是一个简单的例子，展示了如何使用# 两个向量的点积。
2024-03-20 13:10:53
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原创 pytorch花式索引提取topk的张量
这个方法可以用于广播操作，以便在执行一些需要相同形状的张量之间的数学运算时，使它们具有相同的形状。另外，扩展后的张量与原始张量共享底层数据，因此在原始张量上进行的任何修改都会反映在扩展后的张量上，反之亦然。或者说，有一个(bs, dim, L)的大张量，索引的index形状为(bs, X)，想得到一个(bs, dim, X)的reduced向量。的形状必须与输出张量的形状一致，或者是可以广播成与输出张量形状一致的形状。，该张量的形状是在原始张量形状的基础上每个维度都扩展了一倍。在上面的示例中，我们使用了。
2024-02-13 22:30:43
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原创 pytorch中的wheel文件
whl 文件是 Python 的一个软件包分发格式，用于在 Python 中安装软件包。它是 Python Wheel 的缩写，也被称为 wheel 文件。这种文件格式旨在简化 Python 软件包的安装和分发。对于 PyTorch 而言，它提供了预编译的 .whl 文件，您可以通过 pip 安装这些文件来快速方便地安装 PyTorch。这些 .whl 文件是已经编译好的二进制分发文件，可以直接安装在您的 Python 环境中，而无需再进行编译。
2024-01-05 10:08:42
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原创 自定义Matplotlib中的颜色映射（cmap）
这将显示使用自定义颜色映射的热图。您可以根据自己的需求和喜好调整颜色映射的定义和使用。是您为自定义颜色映射选择的名称，您可以根据需要更改它。表示在映射的起始位置（值为0）使用红色（表示在映射的结束位置（值为1）使用蓝色（表示在中间位置（值为0.5）使用绿色（您可以根据需要添加更多的颜色位置。
2023-11-14 21:27:35
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原创 KITTI Road 数据集训练验证集划分
该数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术中心联合发布，包含了来自汽车行驶中的短视频序列和对应的传感器数据。KITTI Road数据集是现今最受欢迎和广泛使用的道路场景理解数据集之一，常用于道路检测、车道线检测、车辆检测等任务。我们在运用KITTI Road数据集时候，经常需要将数据集划分为以下格式，但是KITTI官方的数据集只提供了training和testing部分，并没提供validation部分，因此需要我们写代码自己划分训练集和验证集。
2023-06-25 11:50:45
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原创 【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛
在这个任务中，参赛选手需要对两个赛题的数据进行可视化。对于苹果病害数据，选手可以展示苹果叶片的病害图像以及它们所属的标签。对于建筑物检测数据，选手需要使用"吉林一号"高分辨率卫星遥感影像作为数据集。选手需要展示这些卫星影像，并可视化其中的建筑物变化。数据加载阶段，选手需要编写代码来读取和处理提供的图像数据。数据增强阶段，选手可以使用各种图像处理技术和方法，如旋转、缩放、翻转、亮度调整等，来增强数据集的多样性和数量。方法很简单，总体来说就是使用。
2023-06-09 17:33:55
843
原创 Water valve concept流水法判断D-separation
如果路径P被一个集合Z所阻断，那么我们称路径P在给定集合Z的条件下是被阻断的。如果路径P的所有非观测节点都被Z所阻断，那么我们称路径P在给定集合Z的条件下是完全被阻断的。如果在一个概率图模型中任意一条连接两个未观测到节点的路径都是被某个集合Z完全阻断的，那么我们称这个集合Z可以D-分离这两个节点，即这两个节点是条件独立的。具体来说，给定一个概率图模型，如果其中两个随机变量X和Y不直接相连，且它们之间没有任何未观测到的随机变量，那么我们称X与Y是D-separated的，即在这种情况下X和Y是条件独立的。
2023-06-07 21:08:48
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原创 Pytorch中x.cuda(non_blocking=True)参数解释
如果将数据迁移至 GPU 设备时使用默认设置，则表示该操作是同步的，即数据迁移完成后会阻塞主机的执行流程，直到所有数据都被成功加载到 GPU 上，然后才能继续执行后面的代码。函数的参数，数据迁移操作就会变成异步的，即数据开始被复制到 GPU 后，主机不需要等待它们全部被加载到 GPU 上，就可以继续执行其它操作，这样可以充分利用计算资源，减少程序执行时间。类创建了一个新的 CUDA 流，并在该流上执行了一些其它操作，从而确保这些操作不会与异步传输操作产生竞争关系，保证程序正确性和性能表现。
2023-06-03 11:32:27
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原创 交换求和顺序的条件
在多重求和中，交换求和顺序的最常见情况是需要改变计算某个表达式（通常是连乘或连加）的次序。换句话说，当你在求和时无法通过一个公式直接计算出结果时，可以考虑交换求和顺序；或者，当交换求和顺序有助于简化计算或消除不必要的计算时，也可以考虑交换求和顺序。一般来说，如果你发现改变求和顺序后能够使问题更容易理解或计算，那么就可以考虑交换求和顺序。由此可见，当被求和式子满足柯西-施瓦茨定理时，我们可以交换求和顺序，而且能够得到一种更简单的形式。该定理表明，对于任意的数列。因此，在一般情况下，求和顺序不能任意交换。
2023-05-31 16:20:36
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原创 Ubuntu非root权限安装git-lfs
Git Large File Storage（简称 Git LFS）是 Git 的扩展，用于管理大型二进制文件。通常情况下，Git 适用于处理小型文本文件，而不是大型二进制文件（例如图像、音频、视频等）。当您尝试将大型二进制文件提交到 Git 存储库时，这些文件会使 Git 存储库变得庞大和缓慢。Git LFS 允许您将这些大型二进制文件存储在单独的大型文件存储库中，以便更轻松地管理这些文件。当您在本地 Git 存储库中提交更改时，Git LFS 会自动将这些大型文件上传到远程 Git LFS 服务器。
2023-05-28 20:19:08
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原创 【打卡】图像检索与匹配4 孪生网络
nn.BCELoss()期望模型的输出是经过 Sigmoid 函数后的类别概率，因此它会将这些预测概率作为输入，并与目标标签进行比较，计算二元交叉熵损失。推理时候，输入dataset中一张图片，query一张图片，输出一个0-1之间的数，就可以认为是孪生网络判断二者的相似性，通过相似性得分输出最后结果。步骤1：构建三元组数据集，分别为和的组合，此时图片A和A’分别进行不同的数据增强；同时，训练代码还启用了分布式训练，也可以作为一个很好的练习，供读者参考。
2023-04-30 10:38:42
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原创 C++算法初级11——01背包问题（动态规划2）
医师把他带到一个到处都是草药的山洞里对他说：“孩子，这个山洞里有一些不同的草药，采每一株都需要一些时间，每一株也有它自身的价值。所以，当我们计算第i行时，完全可以将j从大到小枚举，这样在计算状态f(i,j)之前，数组f[j]中存储的是状态f[i−1,j]，更新完以后，其中，所有奇数行的状态填入f[1][j]中，所有偶数行的状态填入f[0][j]中，如下图。所以，我们维护一个二维状态f[i,j], 来表示前i个物品，放到体积为j的背包里，可以得到的最大价值。所以，整个动态规划的过程就是一个”填表“的过程。
2023-04-27 15:26:28
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原创 C++算法初级10——动态规划
那么，观察这个等式，会发现如果我们已知f[i - 1][j - 1]和f[i - 1][j]，就可以求出f[i][j]。但是，我们发现，找到”从顶点到达7“和”从顶点到达4“的最大路径，就是一个和原问题”从顶点到达2“结构相似的问题！我们用a[i][j]存储数字金字塔第i行第j列的数字，用f[i][j]表示”从顶点到达第i行第j列“的所有路径中最大的数字和。动态规划实质上是一种以空间换时间的技术，它在实现的过程中，不得不存储产生过程中的各种状态，所以它的空间复杂度要大于其他的算法。
2023-04-18 11:36:41
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原创 C++算法初级9——递归
递归，简单地来说，就是一个函数自己调用自己。函数f()就好像是工厂中生产零件的模板，每次我们调用函数f()的时候，都会依照模板生产一个新的零件，名字叫“函数f()”。我们调用了很多次函数f()，也就是生产了很多名字相同的零件，它们的模样也相同，但是它们是不同的零件，因为我对一个零件操作不会影响到其他零件。另外，两个函数相互调用也算是递归的一种，只要涉及到“函数自己调用自己”，都可以称为递归。
2023-04-16 20:33:11
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原创 【打卡】图像检索与重复图像识别3，6
CLIP模型特征提取：讲解CLIP模型的原理和应用，包括如何将图像和文本的特征嵌入到同一个向量空间中，以及如何利用CLIP模型进行图像检索和分类。步骤1：使用CNN模型预训练模型（如ResNet18）提取图片的CNN特征，计算query与dataset最相似的图片。CNN/VIT模型特征提取：介绍CNN和VIT模型在图像特征提取中的应用，包括如何利用预训练模型提取图像的全局特征。步骤3：使用CLIP模型预训练模型提取图片特征，计算query与dataset最相似的图片。
2023-04-16 16:26:08
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原创 【打卡】图像检索与重复图像识别1,2
随着互联网上的图像数量不断增长，图像检索和匹配技术已成为许多视觉搜索引擎的核心技术，能够提高搜索结果的准确性和覆盖范围。图像检索和匹配是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其主要目的是从大规模的图像库中快速准确地找到与查询图像相似或相同的图像。
2023-04-13 09:52:00
660
原创 c++算法初级8——递推
由于合法括号序列的最后一个字符一定是右括号，不妨假设最终的括号序列长成这个样子：A(B)。A由m对括号组成，B由k-1-m对括号组成，这样的序列有f[m] * f[k-1-m]种。A由0对括号组成，B由k-1对括号组成，这样的序列有f[0] * f[k-1]种。A由1对括号组成，B由k-2对括号组成，这样的序列有f[1] * f[k-2]种。A由2对括号组成，B由k-3对括号组成，这样的序列有f[2] * f[k-3]种。A由k-1对括号组成，B由0对括号组成，这样的序列有f[k-1] * f[0]种。
2023-04-12 17:23:35
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原创 C++算法初级7——二分查找
我们再来看一下二分查找的思路：我们设定一个初始的L和R，保证答案在[L,R]中，当[L,R]中不止有一个数字的时候，取区间的中点M，询问这个中点和答案的关系，来判断答案是M，还是位于[L,M-1]中，还是位于[M+1,R]中。二分查找的时间复杂度：O(log n)，因为每次询问会使可行区间的长度变为原来的一半。二分查找的原理：每次排除掉一半答案，使可能的答案区间快速缩小。
2023-04-09 17:13:47
2427
原创 C++算法初级6——排序2（快速、归并、计数排序）
令l和r分别为当前区间的左右端点。下面假设我们对l到r子段内的数字进行划分。取pivot = a[l]为分界线，将pivot的数字移到右边，然后将pivot放在中间。假设pivot的位置是k。如果右边区间[k+1…r]长度大于1，则设置新的区间[k+1, r]，重复调用上面的过程。k-1]长度大于1，则对于新的区间[l…k-1]，重复调用上面的过程。假设我们要对数组a[1…当整个过程结束以后，整个序列排序完毕。代码实现，不调用sort。
2023-04-08 17:32:06
483
原创 VScode ssh免密登录最佳方式
建议直接cat 本地的id_rsa.pub，然后复制内容到服务器的~/.ssh/authorized_keys中新增一行（如果服务器中没有这个文件以及文件夹，都手动创建就好）
2023-04-07 21:47:05
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原创 python argparse根据已有的命令行参数创建新的不同的参数
就是多调用几次parser.parse_args()就行，解析参数后用条件语句进行判断。
2023-03-12 16:11:49
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原创 C++语法基础——引用
知识点引用可以理解为变量的"别名"。同时，也可以理解为一个type *const指针，即指针指向的对象的值可变，但指针本身的地址不可变。在指针的基础上，引用省略了取地址和解引用。对引用的操作（求值，修改等）始终绑定在原对象上。知识点如果想在函数内修改一个对象（而非数组）的值，传引用是更现代的方式。**引用的另一个作用是可以让函数返回多个值。**此时，只要传入多个引用，然后把他们当作返回值修改即可。即使不需要修改传入对象的值，按引用传递往往也是更高效的方式，减小了开销。此时，常常使用常量引用传递。..
2022-07-07 21:25:20
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原创 C++返回指针的函数
指向全局变量的指针可以作为函数返回值。但局部变量不可以。局部变量的生命周期为：声明时，直到当前作用域（花括号）结束。函数返回后，该局部变量对应内存被回收，指向它的指针无意义。指向new得到的内存的指针可以作为返回值。该内存在堆上分配，直到被delete之前都不会被回收。...
2022-07-06 16:00:21
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原创 Hold-out data set
Hold-out data setHold-out is when you split up your dataset into a ‘train’ and ‘test’ set. The training set is what the model is trained on, and the test set is used to see how well that model performs on unseen data. A common split when using the hold-ou
2022-05-05 15:42:43
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Keil for ARM SoftwarePacks for STM32F1-F4.iso
2021-08-18
空空如也
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