原创 latex 目錄層次設置

https://blog.csdn.net/golden1314521/article/details/39926135

原创 深度學習框架PyTorch:入門與實踐 學習(三)

nn.Module 用nn.Module實現全連接層 import torch as t from torch import nn from torch.autograd import Variable as V class Line

原创 numpy下, meshgrid

meshgrid  meshgrid的作用是:接受兩個一維數組生成兩個二維矩陣,對應兩個數組中所有的(x,y)對, 生成網絡 import numpy as np x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] x1, y

原创 深度學習框架PyTorch:入門與實踐 學習(一)

從今天起要從頭開始學習PyTorch了,在此記下筆記。 PyTorch 入門第一步 Tensor import Torch as t x = t.tensor(5,3)#生成5*3的矩陣 print(x.size())# 輸出x的維度

原创 深度學習框架PyTorch:入門與實踐 學習(四)

PyTorch中常用工具 torchvision models:提供深度學習中各種經典的網絡結構以及預訓練好的模型,包括AlexNet, VGG, ResNet, Inception datsets:提供常用的數據集加載,設計上均繼承to

原创 深度學習框架PyTorch:入門與實踐 學習(二)

Tensor和Autograd------Tensor Tensor 創建: Tensor(*size),創建時不會立馬分配空間,使用時纔會分配,而其他均創建時立馬就分配。 ones(*sizes) zeros(*sizes) eye(*

原创 Linux 查找滿足條件的文件並複製

cp $(find -name "*.png") /data   點贊 收藏 分享 文章舉報 沐陽聽風666 發佈了155 篇原創文章 · 獲贊 31 · 訪問量 5萬+

原创 numpy flatten

latten是numpy.ndarray.flatten的一個函數  import numpy as np a = np.zeros((2,3,4)) print(a.shape) print(a.flatten().shape) #

原创 輸出list的大小

import numpy as np seq = [] for i in range(10): seq.append(i) print(np.array(seq).shape) 參考鏈接 點贊 收藏 分享

原创 面試邏輯題,智力題

1)一輛火車A以15Km/h的速度由廣州駛向深圳,一隻30km/h的小鳥與它一起出發,同時,另一輛火車B20km/h由深圳駛向廣州,飛着飛着小鳥會和B相遇,相遇了之後小鳥就會調頭,一直這樣下去他們三個會在一個點相遇,此時小鳥飛了多遠? 解

原创 轉置卷積 反捲積 PyTorch torch.nn.ConvTranspose2d() output_padding

轉置卷積、又稱反捲積其實是卷積的逆過程。卷積的過程通常會減小特徵圖的的大小,而轉置卷積往往增大特徵圖的大小,一直以來對轉置卷積的過程都不是很理解,最近認真學習了一下,在此分享。 卷積 卷積操作,輸入是一個特徵圖i,參數padding(p)

原创 Linux-Anaconda-pycharm 安裝 配置

Anaconda 第一步下載安裝文件 Anaconda-download 選擇合適的配置,下載好,進入到包含安裝包的文件夾,運行如下命令 bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 按照提示輸入回車

原创 windows安裝MobaXterm

MobaXterm是一個軟件在windows系統上像Linux一樣遠程連接服務器的一個軟件,現介紹其安裝方法 下載鏈接:https://mobaxterm.mobatek.net/download-home-edition.html 我

原创 凸優化第九章無約束優化 作業題

無約束優化 The solution to the following problem with  and m>n, where A has full (column) rank n, is Which stopping criter

原创 windows7安裝openssh

windows7也會經常需要使用ssh服務,這裏簡單介紹一下openssh在windows7下的安裝,看了很多博客和網站介紹如何安裝,最後親測一種方法有效。 首先下載openssh相關文件 https://github.com/Power