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2026年2月4日
世界模型
摘要: 资料 https://mp.weixin.qq.com/s/W7sM9nxbqjcwSBWzGQNVgw?color_scheme=dark https://mp.weixin.qq.com/s/oxYoFEyf3GLFhxDAGN01ng?color_scheme=dark 定义 很多人把世界模型
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posted @ 2026-02-04 11:15 Picassooo
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2026年1月22日
实例分割loss示例
摘要: @LOSSES.register_module() class LaneCustomWeightedLoss(nn.Module): def __init__(self, negative_ratio=3, loss_weight=1.0, type_num=3, # Assuming there
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posted @ 2026-01-22 15:19 Picassooo
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2025年12月19日
git如何撤销某个冲突的解决
摘要: 你想撤销已经处理过的冲突解决(比如解决错了、想重新处理),核心思路是让冲突文件回到「未解决冲突」的原始状态,Git 提供了明确的命令来实现这个需求,下面分「已执行 git add 标记解决」和「仅手动修改但未 add」两种场景给出具体操作: 核心前提 先执行 git status 确认当前状态,冲突
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posted @ 2025-12-19 21:07 Picassooo
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2025年12月8日
linux命令删除一个文件夹中大部分pth文件,只保留几个需要留下的pth文件
摘要: 首先,开启 extglob 扩展(支持 ! 排除语法)。默认情况下,bash 不支持 ! 排除,需先开启扩展(临时生效,重启终端后失效)。开启的命令是 shopt -s extglob 然后ll试试: ll iter_!(160000*).pth ,这个命令会列出160000 iter之外的所有pt
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posted @ 2025-12-08 15:36 Picassooo
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2025年11月29日
用mmcv加载和保存数据,mmcv.load, mmcv.dump
摘要: mmcv.load 是 MMCV(OpenMMLab 核心工具库)的 通用数据加载函数,专门用于读取 CV/3D 感知场景中常见的文件格式(如 numpy、pickle、json、txt),无需手动处理文件解析逻辑,且与 mmcv.dump(保存函数)完全配套,是数据预处理、标注加载、结果保存的核心
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posted @ 2025-11-29 10:56 Picassooo
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2025年11月28日
pytorch中num_worker的工作原理
摘要: DataLoader 的核心作用是 “并行加载数据”,避免训练时主进程等待数据(IO 阻塞)。num_workers 定义了专门用于数据加载的子进程数量: num_workers=0:单进程模式(默认),数据加载和模型训练都在主进程中执行,无额外子进程,CPU 内存占用最低,但数据加载速度最慢(训练
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posted @ 2025-11-28 17:33 Picassooo
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2025年11月27日
maptr和mapqr系列论文的讲解
摘要: https://zhuanlan.zhihu.com/p/671394052 https://zhuanlan.zhihu.com/p/3151125127 https://blog.csdn.net/lovely_yoshino/article/details/141811350
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posted @ 2025-11-27 18:33 Picassooo
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2025年10月31日
list_a.append(list_b)要特别小心list_b后续会不会发生元素级别的赋值
摘要: 下面的代码有问题,i+1时的result会改变i时result中的所有元素的内容: result = [] list1=[a, b, c] for i in range(6): for j in range(len(list1)) list1[j] = f(...) result.append(li
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posted @ 2025-10-31 11:59 Picassooo
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2025年10月29日
vscode调试时显示张量的维度shape
摘要: 在程序的入口添加 如下代码即可: import torch def patch_tensor_repr(): original_repr = torch.Tensor.__repr__ def new_repr(self): shape_str = f"Shape: {tuple(self.shap
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posted @ 2025-10-29 11:32 Picassooo
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2025年10月23日
多级多卡训练模型时有些参数没有参与loss计算和梯度更新的解决办法
摘要: 在运行程序的bash命令中添加 export TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL ,这样就可以在log或终端打印没有参与loss计算的权重参数了。
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posted @ 2025-10-23 19:43 Picassooo
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