Angry Panda（T-800）

摘要： 原文地址： https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5129032.html 这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换 导入numpy >>> import numpy as np 一、随便玩玩 生成一个浮点数组 >>> a = np.random.random(4) 阅读全文

摘要： 原文地址： https://www.php.cn/faq/465632.html 区别：大端模式中字数据的高字节存储在低地址中，而字数据的低字节则存放在高地址中；而与大端存储模式相反，在小端存储模式中，低地址中存放的是字数据的低字节，高地址存放的是字数据的高字节。 大端模式和小端模式的区别在C语言中 阅读全文

摘要： 版权声明：本文为CSDN博主「Yannick_J」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/don_chiang709/article/details/91489003 运行下面语句清缓存时，报Permis 阅读全文

摘要： 参考： 驳“低代码开发取代程序员”论 为什么专业开发者也需要低代码？ 推荐视频： https://www.grapecity.com.cn/casestudies/bjym 相关公开课： 《低代码编程扩展实践分享》北京驭梦科技有限公司 我们使用低代码开发技术为第三方冷链物流（3PL冷链）企业提供定制 阅读全文

摘要： 本文主要内容如题： 在使用pytorch官方给出的torchvision中的预训练模型参数时为保证收敛性要求使用原始的数据预处理方式 具体的pytorch官方讨论： https://github.com/pytorch/vision/pull/782 原文最初的讨论是数据预训练是否在模型训练的时候显 阅读全文

摘要： 代码： https://gist.github.com/pmeier/f5e05285cd5987027a98854a5d155e27 import argparse import multiprocessing from math import ceil import torch from tor 阅读全文

摘要： 在 https://github.com/pytorch/vision/issues/3657 中对原始预处理过程中的具体代码形式进行了讨论： 给出了对原始方法猜测后的具体的预处理数据的代码形式： import torch from torchvision import datasets, tran 阅读全文

摘要： 魔法常数magic constant、黄金数值的来历及讨论： mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225] 在前文已经讨论： 在深度学习的视觉VISION领域数据预处理的魔法常数magic constant、黄金数值： mean=[0.48 阅读全文

摘要： ImageNet数据集是Vision领域最重要的数据集之一，十分经典也十分常用，但是该数据集体量较大，而且由于在外网下载速度较慢，其中最为重要的一点是该数据集只提供给高校科研工作者，这也就意味着你必须有一个edu的邮箱才可以下载该数据集。 需要注意的是该数据不可用于商用。 数据集的官网地址： htt 阅读全文

摘要： 在深度学习的视觉领域中魔法常数一直都存在，而且一直在广泛应用，但是一直也都找不到它的出处，不经意间找到了它的出处。 相关地址： https://pytorch.org/vision/stable/models.html 本文主要介绍一下这个黄金魔法常数的应用之广。 mean=[0.485, 0.45 阅读全文