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以下是对 map.merge(num, 1, Integer::sum); 和 map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1); 的比较： 代码示例 以下是使用 map.merge(num, 1, Integer::sum); 的示例代码： for (int n 阅读全文
posted @ 2025-01-17 21:07
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Leetcode刷题 一、基础理论： 1. 数组： 底层原理 https://programmercarl.com/数组理论基础.html C++中二维数组在地址空间上是连续的。 像Java是没有指针的，同时也不对程序员暴露其元素的地址，寻址操作完全交给虚拟机。 所以看不到每个元素的地址情况，这里我 阅读全文
Leetcode刷题 一、基础理论： 1. 数组： 底层原理 https://programmercarl.com/数组理论基础.html C++中二维数组在地址空间上是连续的。 像Java是没有指针的，同时也不对程序员暴露其元素的地址，寻址操作完全交给虚拟机。 所以看不到每个元素的地址情况，这里我 阅读全文
posted @ 2025-01-11 11:58
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1.代码（100次epoch） import torch import matplotlib.pyplot as plt # prepare dataset # x,y是矩阵，3行1列 也就是说总共有3个数据，每个数据只有1个特征 x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0 阅读全文
posted @ 2022-05-31 21:02
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学习的课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集 B站 刘二大人 大佬的专栏笔记：bit452的专栏：PyTorch 深度学习实践 （注：本文承接上文：pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集（全连接神经网络）） CPU版本代码 未下载MNIST数据集的需要将代码中的download= 阅读全文
posted @ 2022-05-30 13:34
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学习课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集 注：本文对应P9,还未使用CNN 代码 import torch from torchvision import transforms # 对图像进行原始的数据处理的工具 from torchvision import datasets # 获取数据 阅读全文
posted @ 2022-05-30 13:33
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1.代码 import torch x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] w = torch.tensor([1.0]) # w的初值为1.0 w.requires_grad = True # 表示需要计算梯度，（只有手动设定需要计算梯度 阅读全文
posted @ 2022-05-30 13:32
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深度学习入门 | 梯度下降 学习的课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集 本文背景：对于简单的模型y=wx，数据x_data = [1.0, 2.0, 3.0]，y_data = [2.0, 4.0, 6.0]，预测当x等于4的时候，y等于多少。没有使用pytorch，里面的求导部分是手写的。 阅读全文
posted @ 2022-05-30 13:32
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说明：1、 逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换) 2、分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵 说明：预测与标签越接近，BCE损失越小。 代码说明： 1、视频中代码F.sigmoid(self.linear(x))会引发warning，此 阅读全文
posted @ 2022-05-30 13:32
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1. 关于GoogleNet： 2. Inception Module 3. 1*1 Convolution： 为什么使用1*1的卷积： 节省训练时间 4. Inception Module 的实现 代码： import torch import torch.nn as nn from torchv 阅读全文
posted @ 2022-05-30 13:18
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注：本文承接上文：初学python爬虫，爬取“豆瓣电影 Top 250”相关信息，并下载电影封面 效果: 代码： # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/9/4 17:32 # @Author : xinyang # @File : spider.py # @S 阅读全文
posted @ 2022-05-30 13:16
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