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2024年3月27日
报错:AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘_six‘
摘要:
报错:AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘_six‘ 2024/3/27 重构代码的时候发现使用的模板数据读取时报错,查资料_six是用于处理不同 Python 版本或其他库版本之间的差异,以确保在不同环境下代码的正确性和可用性。 找到这
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posted @ 2024-03-27 23:25 TTS-S
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2024年3月20日
服务器后台运行程序的方法
摘要:
服务器后台运行程序的方法 2024/3/20 1.后台运行代码命令 要使Python程序在后台运行,可以使用nohup命令和&符号。这样可以在退出终端或者关闭SSH会话后,程序仍然在后台运行。 nohup python your_script.py & your_script.py是你要在后台运行的
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posted @ 2024-03-20 23:00 TTS-S
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2024年3月9日
Denoising Diffusion Probabilistic Models去噪扩散模型(DDPM)
摘要:
Denoising Diffusion Probabilistic Models去噪扩散模型(DDPM) 2024/2/28 论文链接:Denoising Diffusion Probabilistic Models(neurips.cc) 这篇文章对DDPM写个大概,公式推导会放在以后的文章里。
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posted @ 2024-03-09 22:13 TTS-S
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2024年1月22日
小样本学习One-shot
摘要:
2024/1/14 1. 什么是One-shot 单样本学习(One-shot learning)是机器学习领域的一个研究方向,重点是让模型能够仅通过一个训练样本来学习信息。 什么是一个训练样本: 指的是模型训练过程中只使用一个或少量例子或数据点来学习一个特定类别或任务。 如果实在难以理解可以找一篇
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posted @ 2024-01-22 12:04 TTS-S
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2023年12月19日
1901.寻找峰值
摘要:
题目链接:1901.寻找峰值 题目: 一个 2D 网格中的 峰值 是指那些 严格大于 其相邻格子(上、下、左、右)的元素。 给你一个 从 0 开始编号 的 m x n 矩阵 mat ,其中任意两个相邻格子的值都 不相同 。找出 任意一个 峰值 mat[i][j] 并 返回其位置 [i,j] 。 你可
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posted @ 2023-12-19 10:20 TTS-S
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2023年12月12日
每日一题--2454.下一个更大元素IV
摘要:
题目链接:2454.下一个更大元素IV 题目: 给你一个下标从 0 开始的非负整数数组 nums 。对于 nums 中每一个整数,你必须找到对应元素的 第二大 整数。 如果 nums[j] 满足以下条件,那么我们称它为 nums[i] 的 第二大 整数: j > i nums[j] > nums[i
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posted @ 2023-12-12 22:47 TTS-S
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2023年12月11日
Shell 工具和脚本
摘要:
20231211 课程链接:[自制双语字幕] 计算机教育缺失的一课(2020) - 第2讲 - Shell 工具和脚本_哔哩哔哩_bilibili 阅读 man ls ,然后使用ls 命令进行如下操作: 所有文件(包括隐藏文件) 文件打印以人类可以理解的格式输出 (例如,使用454M 而不是 454
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posted @ 2023-12-11 21:12 TTS-S
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2023年11月26日
计算机视觉中的一些知识
摘要:
20231120 1. Zero-shot 定义:在测试时,遇到训练时未观察到的类的样本,并需要预测它们所属的类。 通常通过某些形式的辅助信息将观察到的未观察到的类相关联来工作,该辅助信息对对象的可观察区别属性进行编码。 2. 体素 MRI 图像通常为三维图像,一个二维图像上的像素对应到三维图像上被
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posted @ 2023-11-26 16:57 TTS-S
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2023年11月24日
计算机教育中缺失的一课 课后习题1
摘要:
20231124 链接:计算机教育中缺失的一课 1.本课程需要使用类Unix shell,例如 Bash 或 ZSH。如果您在 Linux 或者 MacOS 上面完成本课程的练习,则不需要做任何特殊的操作。如果您使用的是 Windows,则您不应该使用 cmd 或是 Powershell;您可以使用
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posted @ 2023-11-24 16:49 TTS-S
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2023年11月18日
LIIF笔记
摘要:
20231106 链接:2012.09161.pdf (arxiv.org) 1.为了解决什么问题? 现实视觉世界是连续的,但是我们存放在计算机中的图像却是以离散的二维像素阵列存在。如果我们想训练一个卷积神经网路,我们通常需要将图像调整到相同的大小,这样会牺牲保真度。 2.现有方法瓶颈 现有的隐式神
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posted @ 2023-11-18 20:42 TTS-S
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1. Re:置换环
顶,讲得很好
--Tomoyuki-Mizuyama
2. Re:Python:类
第一行
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打错了😊
--orion-orion
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