随笔分类 - 编程
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摘要：
小心你的字典和样板代码 原始文档：https://www.yuque.com/lart/blog/gbd39h 这篇文章主要讨论了编码过程中，使用字典和样板代码时，所犯的一些低级错误。 字典键值对不匹配 今天在修改代码的时候发现了之前一个非常低级的错误，函数返回字典参数的时候，字典的键值对对应错了。
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小心你的字典和样板代码 原始文档：https://www.yuque.com/lart/blog/gbd39h 这篇文章主要讨论了编码过程中，使用字典和样板代码时，所犯的一些低级错误。 字典键值对不匹配 今天在修改代码的时候发现了之前一个非常低级的错误，函数返回字典参数的时候，字典的键值对对应错了。
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摘要：
PyTorch之具体显存占用分析 原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/cpionp 前言 PyTorch 使用中，由于显卡显存是固定的，并且短期内难以进一步提升，所以掌握显存具体占用的细节有助于我们写出更加高效的代码，甚至跑出更好的结果。 所以本文结合 Co
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PyTorch之具体显存占用分析 原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/cpionp 前言 PyTorch 使用中，由于显卡显存是固定的，并且短期内难以进一步提升，所以掌握显存具体占用的细节有助于我们写出更加高效的代码，甚至跑出更好的结果。 所以本文结合 Co
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摘要：
Pytorch之Spatial-Shift-Operation的5种实现策略 本文已授权极市平台, 并首发于极市平台公众号. 未经允许不得二次转载. 原始文档(可能会进一步更新): https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/nnor5p 前言 之前看了一些使用空间偏移操作来
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Pytorch之Spatial-Shift-Operation的5种实现策略 本文已授权极市平台, 并首发于极市平台公众号. 未经允许不得二次转载. 原始文档(可能会进一步更新): https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/nnor5p 前言 之前看了一些使用空间偏移操作来
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PyTorch之BN核心参数详解 原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/qoatss affine 初始化时修改 affine 设为 True 时，BatchNorm 层才会学习参数 gamma 和 beta，否则不包含这两个变量，变量名是 weight 和
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PyTorch之BN核心参数详解 原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/qoatss affine 初始化时修改 affine 设为 True 时，BatchNorm 层才会学习参数 gamma 和 beta，否则不包含这两个变量，变量名是 weight 和
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PyTorch之对类别张量进行one-hot编码 本文已授权极市平台, 并首发于极市平台公众号. 未经允许不得二次转载. 原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/src5w8 代码仓库：https://github.com/lartpang/CodeForArt
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PyTorch之对类别张量进行one-hot编码 本文已授权极市平台, 并首发于极市平台公众号. 未经允许不得二次转载. 原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/src5w8 代码仓库：https://github.com/lartpang/CodeForArt
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摘要：我是如何使计算提速>150倍的 我的原始文档:https://www.yuque.com/lart/blog/lwgt38 书接上文《我是如何使计算时间提速25.6倍》. 上篇文章提到, F-measure使用累计直方图可以进一步加速计算, 但是E-measure却没有改出来. 在写完上篇文章的那个
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摘要：PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/hbnym1 对于数据库的了解较少，文章中大部分的介绍主要来自于各种博客和LMDB的文档，但是文档中的介绍，默认是已经了解了数据库的许多知识，这导致目前只能囫囵吞枣，待之后仔细
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摘要：PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？ Pascal的回答 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多
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摘要：计算局部相似矩阵 代码文档：https://github.com/lartpang/mypython/blob/master/2019 09 25%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B1%80%E9%83%A8%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%80%A7%E7%9F%A9%E9%9
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摘要：Pytorch之训练器设置 改动 2019年4月26日21:32:35 python 这里坑了我好久，对于python的语法掌握的还是不行，若是使用之前那样的 的书写 得到的是256个相同地址的类，实际上就是同一个类，每次修改都会互相影响，会导致最终的结果错误 pres = [AvgMeter()
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摘要：生产与学术 写于 2019 01 08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下 生产与学术, 真实的对立... 这是我这两天对 的这个流程的一个切身感受. 说句实在的, 对于模型转换的探索, 算是我这两天最大的收获了... 全部浓缩在了这里: 鉴于github
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摘要：import os, glob, fnmatch auther: Lart date: 2019 01 17 update: 2019 01 18 09:55:36 针对某些操作, 官方推荐这些操作 This module provides a portable way of using opera
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摘要：之前一阵子，在EDX上学习了R语言的一门基础课程，这里做个总结。这门课程主要侧重于R的数据结构的介绍，当然也介绍了它的基本的绘图手段。 工作空间相关 ============ ls() character(0) rm(a) Warning in rm(a): 找不到对象'a' ls() charac
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摘要：对之前我的那个豆瓣的短评的爬虫，进行了一下架构性的改动。尽可能实现了模块的分离。但是总是感觉不完美。暂时也没心情折腾了。 同时也添加了多线程的实现。具体过程见下。 改动 独立出来的部分： MakeOpener MakeRes GetNum IOFile GetSoup main 将所有的代码都置于函
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摘要：本文参考较多，原创基本没有，权当知识归纳。 xpath并不复杂，简单的使用看完之后，及时查阅文档也是可以写出来的。 这里放上我的练手文件，大家可以参考，或者挑毛病( ^__^ ) 嘻嘻…… "xpath练手项目" XPATH（参考 "w3school" 和 "静觅" 和 "阮一峰的网络日志" ） 在
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摘要：写在开头 在之前的三篇文章中，我尝试了使用python爬虫实现的对于特定站点的《剑来》小说的爬取，对于豆瓣的短评的爬取，也有对于爬取的短评数据进行的词云展示，期间运用了不少的知识，现在是时间回顾一下。在此之后，我会再关注一些爬虫框架的使用，以及更多的爬虫的优化方法，争取做到尽量多的吸收新知识，巩固旧
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摘要：在之前的文章中，我们获得了豆瓣爬取的短评内容，汇总到了一个文件中，但是，没有被利用起来的数据是没有意义的。 前文提到，有一篇微信推文的关于词云制作的一个实践记录，准备照此试验一下。 思路分析 读文件 利用 将文件读进来。这里需要注意文件内容的大小。 分词 由于获取的是大量的短评文字，而制作词云需要的
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摘要：写在开头 豆瓣上有着大量的影视剧的评论，所以说，要是想要实现对广大人民群众的观点的分析，对一部片子的理解，综合来看大家的评论是很有必要的。而短评作为短小精干的快速评论入口，是值得一谈的。 所以先要实现对其的数据的爬取。 目前来看，基本内容是可以爬取的。最大的问题在于速度。后续考虑准备运用多线程的方式
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摘要：写在开头 纪念我的第一个爬虫程序，一共写了三个白天，其中有两个上午没有看，中途遇到了各种奇怪的问题，伴随着他们的解决，对于一些基本的操作也弄清楚了。果然，对于这些东西的最号的学习方式，就是在使用中学习，通过解决问题的方式来搞定这些知识。按需索取，才能更有针对性。 大体记录下整个过程。 准备构思 出于
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