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数值分析高斯消元法（python）解线性方程组雅可比迭代法（python）解线性方程组高斯-赛德尔迭代法（python）解线性方程组逐次超松弛迭代法SOR（python）解线性方程组
2021-01-16 21:21:22
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原创 13-注意力机制
对于超分辨问题，所有空间位置和通道都有着相同的重要性（即权值相同）。在一些情况下，在给定的层中选择性地处理部分特征可能更有帮助。注意力机制则可以赋予其这样的灵活性。注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。一般而言，注意力机制可以分为通道注意力机制，空间注意力机制，以及二者的结合。注意力机制可以挑出更重要 特征图通道、空间位置，给予其更大的权重，从而提升重建效果。注意力机制是深度学习常用的一个小技巧，它有多种多样的实现形式，尽管实现方式多样，但是每种注意力机制的核心是类似的。
2024-01-04 16:24:49
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原创 PyTorch离线安装
于是，就有了 Anaconda，这是一个集成了常用于科学分析（机器学习，深度学习）的大量package。比如这个项目要用到 pytorch 0.4，另一个项目要用到 pytorch 1.0，如果你卸载了0.4版本，安装了1.0版本。那么下一次，你再碰到0.4版本，你就需要卸载1.0版本，安装0.4版本。有的时候，下载速度太慢了，可以利用我已经下载好的文件（适用于较高版本显卡，自己的电脑不适用），如果是 True，意味着你可以使用 GPU，如果是 False，意味着只能使用CPU。如果你的并不慢，恭喜恭喜。
2023-11-22 21:24:18
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原创 13-1-SRGAN-图像超分-残差模块-亚像素卷积
'''Residual Block残差模块'''nn.PReLU(), # 自动学习斜率的LeakyReLUx = x + self.conv(x) # 残差精华：ElementWise Sum 头尾相加return xreturn out参考：亚像素卷积用法把维度(B, Crr, H，w) reshape成 (B, C, Hr，wr)维度大小不变：B· C* r * r· H·w = B·C·H * r·w*r。
2023-11-16 17:36:37
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原创 *常用函数
PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义：带参数的ReLU。如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01)，则PReLU退化为Leaky ReLU(LReLU)。有实验证明，与ReLU相比，LReLU对最终的结果几乎没什么影响。如果ai=0，那么PReLU退化为ReLU；
2023-10-14 02:35:44
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原创 11-1-转置卷积ConvTransposed2d
stride是图片像素点之间的间距，stride=1为像素的的正常间距，stride=2表示像素点间距为2，即添加了一排0填充。，消去0填充边缘，padding=1代表消去full卷积中的1条0填充边缘（不同于卷积中的添加0填充边）padding是图像四周的0填充，padding=1表示四周填充一排像素点。(stride=1, padding=0 就是一般性的full卷积)stride是卷积核的 滑动步长。能实现实现上采样，用于。
2023-10-13 16:33:43
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原创 10-SRCNN-使用CNN实现超分辨成像
工具文件，主要用来制作dataset，便于加入dataloader，用于实现数据集的加载和并行读取。默认GPU训练，使用CPU训练需要去掉所有的三个.to(device)使用了自动学习率，每个epoch下的lr为。加载训练好的模型，用于测试或使用。训练参数：MESloss、Adm。模型训练完，导入进来就可以用啦！主要写入网络（模型）
2023-10-13 11:33:22
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原创 *常用-格式转化-图像操作
在深度学习算法中，会涉及到如下与图像处理相关的操作和转换。基本的库函数为：opencv，pillow，torchvision（tensor），numpy。第二，使用torchvision函数转换从tensor转换为PIL图像，使用PIL进行图像存储。第一，图像读取使用PIL，直接使用torchvision函数将PIL图像转换为tensor。tensor转opencv首先将。数组，再将numpy转为。
2023-10-11 17:11:45
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原创 不确定度保留有效数字的规则
1、不确定度：当第一位有效数字是1或2时，应保留2位有效数字。当第一位有效数字大于2时，保留1位有效数字即可，如果要求较高也可以保留2位有效数字。而中间过程的不确定度可以多取一位有效数字，要按照只进不舍的原则。2、测量平均值的有效数字：要按照四舍六入五凑偶的规则，与不确定末位保持对齐即可。
2023-07-27 23:52:51
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原创 双系统-真机安装ubuntu
双系统说明硬盘均使用gpt、UEFI引导装在同一个硬盘：共用一个引导，开机bios选择要进入的系统。先安装win,会自动有efi引导，后面linux就不用单独做引导了装在两个硬盘：双硬盘，双引导，开机bios中选择要进入的系统。硬盘1安装win,自动产生引导。硬盘2安装linux,仍需要做一个引导。
2023-05-09 01:50:42
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原创 excel粘贴为python数组
Ctrl+a 全选 --> Ctrl+Shift+L 多行编辑 --> End 跳到每行的末尾 --> 逗号。粘贴到word，(^p)全部替换(, )
2023-04-24 21:10:35
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原创 7-CNN-minist数据分类
使用卷积网络、全连接网络，对MINIST数据进行分类卷积网络：通常，卷积神经网络都是一个4D的形状输出，（batch,out_channel,行列值，行列值），如代码中的（64，32，7，7）输入到全连接网络：输入值应当为图片信息，输入形状需要根据图像大小展平reshape(-1, 32×7×7)，即为（batch=64，32×7×7）输出形状根据nn.Linear(256,
2022-12-07 17:28:04
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原创 keras-gpu安装
先升级显卡驱动：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147552901，确保后面不会因为显卡驱动版本低这个问题被卡住。搭建tensorflow环境(keras最高支持到python3.6，若以后更高了再改成3.9、3.10之类的吧~)进入到新环境中mamba也是一个包管理器，设置环境时比较快，避免停在solving environment不动安装tensorflow-gpu可以一次性安装CUDA、cuDNN、tensorflow-gpu、tensorflow没自信的话，可以查看
2022-12-05 22:45:12
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原创 linux常用命令
sudo+命令，输入当前用户密码后以root权限执行命令sudo su，用户身份切换到root身份,root身份切换到用户身份pwd 显示工作路径systemctl stop firewalld 关闭防火墙。
2022-11-28 22:29:52
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原创 挂载-共享文件夹
把执行的命令放到/etc/rc.local 文件下；/etc/rc.local 是一个空文件则在里面添加内容，按钮回到一般模式，在一般模式中。储存后，按enter离开 vi。如果本身存在共享文件夹会提示。2.若没有共享文件夹，执行。开始编辑，粘贴上命令语句。重启虚拟机 reboot。1.创建共享文件夹目录。
2022-11-28 12:24:53
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原创 VMWare Tools与open-vm-tools
→ 以使得剪贴板共享有效（但是文件夹共享无效）2.安装open-vm的所有工具，输入。3 如果要实现文件夹共享，需要安装。4 桌面环境，支持双向拖放文件。→ 以使得文件夹共享有效。3.重启 reboot。
2022-11-28 11:07:35
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原创 6-2-多层感知器（多输出多分类）- 参考模板
'''多层感知器（多分类）神经网络本质：对输入的值做了复杂的加权和非线性处理后输出的一个值，并通过Softmax层将这个输出值变为概率分布。'''import torchvisionfrom torchvision.transforms import ToTensorfrom torch.utils.data import DataLoaderimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport torchfrom torc..
2022-05-03 17:07:52
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原创 6-1-torchvision、DataLoader的使用-MINIST
'''torchvision'''import torchvisionfrom torchvision.transforms import ToTensor# ToTensor()的作用：# 1.将输入转为tensor# 2.图片格式转换为（通道，高，宽） #其他软件中常见的图片格式：(行,列,通道)，一般是3通道，如(512,512,3)。但是在pytorch中经常为（通道，高，宽）# 3.将像素值转换到（0，1）范围'''dataset.MNIST内置数据--Dataset类型'''#
2022-05-03 16:06:22
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原创 5-2-Dataset、Dataloder、train_test_split的使用
import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt'''预处理表格数据（忽略）'''# 反正X、Y拿来用就行了，X是输入数据，Y是输出数据（学习目标）data = pd.read_csv('HR.csv')data.part.unique()data.salary.unique()data = data.join(pd.get_dummies(data.part)).join(
2022-05-03 16:00:23
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原创 5-1-多层感知器(单输出二分类)-完整结构
"""创建多层感知器：多输入-单输出(二分类)神经本质：对输入的值做了复杂的加权和非线性处理后输出的一个值"""import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt'''预处理表格数据（忽略）'''# 反正X、Y拿来用就行了，X是输入数据，Y是输出数据（学习目标）data = pd.read_csv('HR.csv')data.part.unique()data.sala.
2022-05-03 15:44:51
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原创 4-逻辑回归与交叉熵(二分类)-单层&激活层
但是，单个神经元（单层）无法解决异或问题，如"""逻辑回归、交叉熵、二分类、单层神经元功能：判断是否会被信用卡欺诈。数据中前15列是个人数据，最后1列是是否被欺诈的结果"""import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 读取数据data = pd.read_csv('credit-a.csv', header=None) # 前15列是输入特征值，最后1列是目.
2022-05-03 15:05:48
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原创 3-线性回归-backwards-grad计算梯度
'''线性模型为 y = w*x + b'''import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttorch.__version__data = pd.read_csv('Income1.csv')print(data.Education.to_numpy())X = torch.from_numpy(np.array(data.Education)).type(torch.F
2022-05-03 14:58:04
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原创 线性回归-backwards-grad计算梯度
'''线性模型为 y = w*x + b'''import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttorch.__version__data = pd.read_csv('Income1.csv')print(data.Education.to_numpy())X = torch.from_numpy(np.array(data.Education)).type(torch.F
2022-04-14 23:43:36
333
projection_360.npy
2021-09-27
Circular CBCT_flat_panel_detector.mat # FDk三维图像重建投影数据
2021-01-19
shepp_logan头模解析解proj_Shepplogan_360_300
2020-10-11
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