摘要： 阅读全文

摘要： https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html# 86循环神经网络的简洁.py import torch from torch import nn from torch.nn import functional 阅读全文

摘要： https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html API_85.py import collections import re from d2l import torch as d2l import random 阅读全文

摘要： https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/language-models-and-dataset.html import collections import re from d2l import torch as d2l draw_pi 阅读全文

摘要： https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/language-models-and-dataset.html import collections import re from d2l import torch as d2l #@save 阅读全文

摘要： https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/sequence.html #%matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l f 阅读全文

摘要： 缺点 必须手动点击下关闭才能刷新最新的图，起码不会阻塞训练过程 ### 画图 训练损失 训练精度 测试精度 import matplotlib.pyplot as plt import threading import time import matplotlib.animation as anim 阅读全文

摘要： 脱离网页化python 没有可视化 代码没有加入可视化图 需要的化参考 https://www.cnblogs.com/gooutlook/p/17729064.html 无可视化版本 #%matplotlib inline import torch import torchvision from 阅读全文

摘要： 1下载源码 下载源码 https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.9 https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.20 下载扩展源码 https://github.com/opencv/o 阅读全文

摘要： import torch import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(10) lr = 0.05 # 学习率 # 创建训练数据 x = torch.rand(20, 1) * 10 # x data (tensor), shape=(20, 1 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/lyn631579741/article/details/123110176 开始修复搞了一个ubuntu安装的系统盘，然后进入启动界面，进入之后有两个选项 一般安装选择是 install，这里我们只是使用一下 try ubuntu, 一会就进入ubunt 阅读全文

摘要： import math import numpy as np import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l max_degree = 20 # 多项式的最大阶数 n_train, n_test = 100, 100 # 阅读全文

摘要： https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.4_softmax-regression ''' softmax 将未规范化的预测变换为非负数并且总和为1 我们首先对每个未规范化的预测求幂，这样可以保证输出非负。 阅读全文

摘要： 1 损失函数 | Mean-Squared Loss https://zhuanlan.zhihu.com/p/35707643 2 交叉熵损失函数 https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/35709485?source_id=1003 阅读全文

摘要： https://pytorch.org/get-started/locally/ 创建环境 conda create -n pytorch python=3.9 激活 activate pytorch 安装pytorch https://pytorch.org/ 根据cuda的版本 pip inst 阅读全文

摘要： 资源 1 初始学习阶段，主要框架看1，到VGG和残差网络那，然后交叉看2的讲解更清晰 2 后续，2讲解的对抗网络等，1没有发现，后面两个同步对着看吧。 百度脑图笔记 https://naotu.baidu.com/file/608fb4d49c8c5b493f3f5d5934c8e444 1 主线教 阅读全文

摘要： 安装教程 开代理快 conda create -n pyqt5 python=3.7 conda activate pyqt5 不开代理 pip install PyQt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install PyQt5-t 阅读全文

摘要： https://www.tablesgenerator.com/ 添加名字和引用 自适应 \begin{table}[] \caption{The final root mean square error (RMSE) of each approach.\label{tab1}} \begin{ad 阅读全文

摘要： 官网 https://github.com/ultralytics/ultralytics 教程 https://gitcode.net/mirrors/ultralytics/ultralytics?utm_source=csdn_github_accelerator Pip 安装 ultraly 阅读全文

摘要： 9colmap https://www.cnblogs.com/gooutlook/p/13463316.html colmap gui 1创建工程 自动创建 file-newproject 1 创建数据库 点击 new 数据库，选择保存路径 2选择select 图像文件夹-要重建的数据 点击sav 阅读全文