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这里置顶一个索引吧，方便所有人查找。 基础与技巧： matlab练习程序（Schur补） matlab练习程序（正交分解） matlab练习程序（GPU加速） matlab练习程序（生成gif图片） matlab练习程序（克莱姆法则解方程） matlab练习程序（读取列不一致的数据） matlab练 阅读全文
posted @ 2021-01-27 21:45
Dsp Tian
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摘要：
在cmake构建完成后想要执行一些命令或脚本。 可以使用下面代码，这里对生成的bin做了strip操作，减少占用空间。 add_custom_command( TARGET ${PROJECT_NAME} POST_BUILD COMMAND strip exe.bin ) 阅读全文
posted @ 2025-06-24 21:55
Dsp Tian
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执行下面命令： git shortlog -sn 阅读全文
posted @ 2025-06-24 21:53
Dsp Tian
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可以尝试执行下面命令： export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 阅读全文
posted @ 2025-06-24 21:53
Dsp Tian
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摘要：
在做深度学习时，很多任务backbone是不需要完全重新训练的，使用预训练权重能够加快收敛，并且性能更好。 下面使用了torchvision中的efficientnet_b0网络，网络默认会生成原图1/32大小特征图后进分类器，这里截断到生成1/16大小的特征图部分，后面可以根据需求增加新的结构。 阅读全文
posted @ 2025-06-23 20:40
Dsp Tian
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摘要：
1. 找到这个文件：C:\Users\xxx\AppData\Roaming\Code\User\settings.json 2. 增加下面配置，其中py310是conda环境： "terminal.integrated.profiles.windows": { "cmder": { "path": 阅读全文
posted @ 2025-06-14 17:51
Dsp Tian
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摘要：
安装完ollama后，执行： ollama run qwen2.5vl:7b 后下载qwen2.5vl模型。 安装后可以提供本地服务，配置外部服务需要做如下修改： 1. cd到/etc/systemd/system/目录下，修改ollama.service文件。 2. 增加下面两行配置： [Serv 阅读全文
posted @ 2025-05-30 20:50
Dsp Tian
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摘要：
1. 在 虾壳 - GitHub下载加速网站 GitHub Proxy加速器 这里获取加速网址。 2. 选择合适加速网址，执行下面命令： export OLLAMA_MIRROR="https://ghproxy.net/https://github.com/ollama/ollama/releas 阅读全文
posted @ 2025-05-20 21:27
Dsp Tian
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摘要：
之前用LSTM做了个文本分类，这次用Transformer实现相同的功能。 不过这里不再做分词了，而是根据当前学习文本构建字表。 同样也不使用BucketIterator做数据填充，而是先根据句子字符长度排序，然后同一个batch中做字符填充。 最后给了一个测试例子。 import torch im 阅读全文
posted @ 2025-05-18 17:56
Dsp Tian
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摘要：
注意力机制中MHA，MQA和GQA是三种经典的结构： MHA：每个头有独立的Q、K、V，参数多，模型表现力强，计算成本高。 MQA：所有头共享K和V，每个头有独立的Q，参数少，计算快，但可能牺牲一定的表达能力。 GQA：折中方案，将头分成g组，每组共享K和V，平衡参数和性能。 下图比较好的展示了三种 阅读全文
posted @ 2025-05-02 21:02
Dsp Tian
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摘要：
这里存四种格式： 1. 只保存模型参数的pth文件。 2. 能在python环境下读取的的模型结构和参数pt文件。 3. 能在c++环境下读取的模型结构和参数pt文件。 4. 能在pytorch环境外被其他框架读取的模型结构和参数onnx文件。 import torch import torch.n 阅读全文
posted @ 2025-05-02 20:02
Dsp Tian
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