01 2023 档案
摘要:译者:冯宝宝 可以通过torch.finfo 或 torch.iinfo访问torch.dtype的数字属性。 torch.finfo class torch.finfo torch.finfo 是一个用来表示浮点torch.dtype的数字属性的对象(即torch.float32,torch.fl
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摘要:7.13 向量化字符串操作 原文:Vectorized String Operations 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方
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摘要:译者:片刻 作者: Sasank Chilamkurthy 在本教程中,您将学习如何使用迁移学习来训练您的网络。您可以在 cs231n 笔记 上阅读更多关于迁移学习的信息 引用这些笔记: 在实践中,很少有人从头开始训练整个卷积网络(随机初始化),因为拥有足够大小的数据集是相对罕见的。相反,通常在非常
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摘要:译者:BXuan694 torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False, pad_value=0) 把图片排列成网格形状。 参数: tensor(
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摘要:原文:Deep Learning for Computer Vision 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3.c 在线阅读ApacheCN 面试求职交流群 724187166ApacheCN 学习资源 目录
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摘要:在线阅读:深度学习理论与实战:提高篇 序言 16年9月的时候我在CSDN发了一些深度学习的文章,主要是面向没有太多经验的开发者。达文读了后觉得我的文章比较通俗易懂,邀请我写一本书,当时头脑一热就答应下来。虽然现在出版的书籍汗牛充栋,但是对我来说著书立言始终是一件非常严肃和重大的事情。立德、立功、立言
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摘要:(1)为了避免懒人资源站再丢东西,今年年底我们将开始备份 (2)我们正式启用百度秒传来分发资料,详情请见 https://home.apachecn.org/#/docs/miaochuan (3)今年四月份启动线下活动,包含地推和社交 (4)今年年底之前修复cdndrive (5)k12加入资料备
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摘要:译者:BXuan694 所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类, 即:它们实现了__getitem__和__len__方法。因此,它们都可以传递给torch.utils.data.DataLoader,进而通过torch.multiprocessing实现批数据的并行
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摘要:作者:倾旋 0x00 前言 本次是授权的鱼叉案例,也都是尝试,经验不够丰富 0x01 鱼叉攻击 “鱼叉攻击”是黑客攻击方式之一,最常见的做法是,将木马程序作为电子邮件的附件,并起上一个极具诱惑力的名称,发送给目标电脑,诱使受害者打开附件,从而感染木马。 0x02 准备开始 久久拿不到shell,遂开
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摘要:8.17 使用 Seaborn 的可视化 原文:Visualization with Seaborn 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science Handbook)的摘录。 Matplotlib 据证明是一种非常有用
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摘要:斯坦福 CS229 机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分 生成学习算法第五部分 支持向量机第六部分 学习理论第七部分 正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K 均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分 期望最大化算法第十部分 因子分析第十一部分 主成分分析第十二部分 独立成分分析第十二部分
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摘要:整体进度:https://github.com/apachecn/cython-doc-zh/issues/1 贡献指南:https://github.com/apachecn/cython-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 项目仓库:https://github
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摘要:译者:bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 作者:Justin Johnson 这个教程通过自洽的示例介绍了PyTorch的基本概念。 PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性: 一个类似于numpy的n维张量,但是可以在GPU上运行搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 我们将使用全连接
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