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posted @ 2022-03-05 11:21
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强化学习(Reinforcement Learning) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》及其他资料，了解强化学习(Reinforcement Learning)的基本知识，并介绍相关强化学习算法。更多强化
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posted @ 2021-09-29 21:19
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英文学术论文写作常用词句积累 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 英文学术论文写作常用词句，避免查重率高的小技巧——同义词替换。推荐网站：https://www.powerthesaurus.org 本文使用方法：按Ctrl+F, 搜一个想
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posted @ 2021-03-16 22:47
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LaTeX常用链接与资料 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 软件安装 LaTex 论文排版(1): Win10 下 LaTex所需软件安装 (Tex live 2018 + Tex studio)_TechArtisan6的博客-C
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posted @ 2020-07-20 21:01
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Python小练习：使用t-SNE算法将高维数据降维并可视化 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 写一个Python小实例，使用t-SNE算法将高维数据降维到2维并可视化。主要功能是：生成带有3个类别的随机高维数据(50维)、使用t-SNE
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posted @ 2025-06-21 16:20
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Python小练习：卷积神经网络(CNN)和ResNet18中间特征层可视化 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 卷积神经网络(CNN)中间特征层可视化 写一个简单的Python程序，实现一个简单的CNN模型，并提供了可视化中间层特征
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posted @ 2025-06-21 16:08
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I-Con：一个统一的表征学习框架 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 好久没更新博客园了，今天来更新一篇。最近，搜到一篇发表在ICLR 2025上的论文，接受状态为Poster，题目为《I-Con: A Unifying Framewor
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posted @ 2025-05-28 17:05
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将PPT中的高质量插图无损嵌入Word文档 在日常学术写作和文档编辑中，我们经常需要将PPT中的示意图无损地嵌入Word文档。以下详细介绍具体操作步骤，确保图像质量不受损失。以《计算机网络》（谢希仁第六版）OSPF分组图为例： 一、PPT转PDF操作步骤 打开包含目标图像的PPT文件，点击左上角"文
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posted @ 2025-02-27 14:53
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Python实例：仅绘制图例而不绘制实际的图形 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/Python实例：仅绘制图例而不绘制实际的图形，使用线条来表示不同的数据系列（即使这些数据系列在图中没有实际表示）。 # Python实例：仅绘制图例而不绘制
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posted @ 2024-06-05 10:32
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Python与MATLAB小练习：计算准确度Accuracy 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 分别使用Python与MATLAB编程，计算聚类准确度。思路为：首先利用匈牙利算法将训练后的标签进行调整，然后再计算准确度。 1. Pytho
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posted @ 2023-04-28 16:56
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Python小练习：解决strftime()中国时区乱码问题 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mytest.py 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # Author：凯鲁嘎吉 Coral Gajic 3 #
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posted @ 2023-04-18 18:12
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Python小练习：object类型数据加载 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 给定npy文件，用Python加载后，发现该数据类型dtype=object，本文介绍object类型数据的调用/加载方法，并将数据转化为图像，保存为png与
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posted @ 2023-04-12 22:08
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The Cross-Entropy Loss Function for the Softmax Function 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文介绍含有softmax函数的交叉熵损失函数的求导过程，并介绍一种交叉熵损失的等价形式，
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posted @ 2023-04-11 09:58
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Python小练习：卷积层与反卷积层 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 使用Pytorch中的nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数来创建卷积层与反卷积层，构建卷积神经网络(CNN)编码器与解码器（仅含卷积层/反卷积
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posted @ 2023-04-07 10:05
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