李沐《动手学深度学习》d2l——安装和使用
今天想要跟着沐神学习一下循环神经网络，在跑代码的时候，d2l出现了问题，这里记录一下解决的过程，方便以后查阅。
出现 CUDA out of memory 的解决方法
（我的网络调整不可行，但是你们可试试这个方法排查），可能有些人可以调整。既然网络过大，调整其batch_size，让其变小即可（需要是2的倍数），减少原本需要 requires_grad=True 的计算的内存消耗。这个方法坏处是精度准确度可能会被影响，甚至减少后，反向传播期间会溢出。类似以下代码，
28个数据可视化图表的总结和介绍
在这篇文章中，我们将整理我们能看到的所有数据可视化图表。如果你是数据科学初学者，那么本文将是最适合你的。
盘点10个冷门Python库，原来Python还能实现这些功能？
盘点10个冷门的Python库，其中有数据处理库、深度学习可视化库、解放双手的脚本库等等，不怕你没用过就怕你不知道
【吴恩达机器学习笔记】十七、总结
📣专栏定位：为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。📚专栏简介：在这个专栏，我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记，方便大家参考学习。
Mindspore-训练模型
Mindspore-训练模型
Mindspore体验dcgan生成漫画头像
在第一篇中我们实现了昇思平台的安装与初体验，这一次我们可以进行对它深入的了解与尝试。想要了解安装部署的同学请去看我的第一篇哈。本文对通过昇思框架实现对抗神经网络实现动漫头像识别以及会遇到的问题进行了简单的介绍。最后自己生成的动漫头像也是非常的有意义，值得一试。欢迎大家加入昇思社区，一起讨论昇思框架的
【OpenCV 例程 300篇】251. 特征匹配之暴力匹配
基于特征描述符的特征点匹配是通过对两幅图像的特征点集合内的关键点描述符的相似性比对来实现的。暴力匹配（Brute-force matcher）是最简单的二维特征点匹配方法。在OpenCV中提供了cv::BFMatcher类实现暴力匹配。
猿创征文｜【Python数据科学快速入门系列 | 05】常用科学计算函数
本文以鸢尾花的数据预处理为例，描述了科学计算在机器学习使用的示例。
Python进阶——网课不愁系列AI换脸技术
AI换脸，网课期间你就是最靓的崽
one-hot编码
one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。one hot在特征提取上属于词袋模型(bag of words)优缺点分析优点：- 一是解决了分类器不好处理离散数据的问题- 二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用(上面样本特征数从3扩展到了9)缺点：- 它是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序-
【2022】保姆级Anaconda安装与换国内源教程
一、Anaconda的安装由于Anaconda官网在境外，为了提升下载速度，我们选择从北京外国语大学镜像站下载Anaconda的安装包。Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirrorhttps://mirr
主成分分析法（PCA）的理解（附python代码案例）
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。换一种说法：PCA去除噪声和不重要的特征，将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此
Python图像识别实战（五）：卷积神经网络CNN模型图像二分类预测结果评价（附源码和实现效果）
Python图像识别实战：卷积神经网络CNN模型图像二分类预测结果评价（附源码和实现效果）
当我把用Python做的课堂点名系统献给各科老师后，再也没挂过科
刚上大学的表弟问我，大学准备好好玩玩，问我有没有什么不挂科的秘诀。
kaggle注册以及数据集下载全流程
kaggle注册，数据集下载及常见问题
jupyter不是内部或外部命令,也不是可运行程序的解决方案
jupyter不是内部或外部命令,也不是可运行程序的解决办法
4大类11种常见的时间序列预测方法总结和代码示例
本篇文章将总结时间序列预测方法，并将所有方法分类介绍并提供相应的python代码示例，以下是本文将要介绍的方法列表：1、使用平滑技术进行时间序列预测指数平滑Holt-Winters 法2、单变量时间序列预测自回归 (AR)移动平均模型 (MA)自回归滑动平均模型 (ARMA)差分整合移动平均自回归模
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进
Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进文章目录系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言在目标检测的预测阶段时，会输出许多候选的anchor box，其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同
几种常见的归一化方法
关于归一化的一些理解！！
