关于Pytorch中的train()和eval()（以及no_grad()）
这三个函数实际上很常见，先来简单看下使用方法train()是nn.Module的方法，也就是你定义了一个网络model，那么表示将该model设置为训练模式，一般在开始新epoch训练时，我们会首先执行该命令：同train()一样，其用法和含义也一样，eval()是nn.Module的方法，也就是你
Python代码循环执行exe文件，并传入命令参数实现批量处理数据。
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注意力机制详解
注意力机制
如何搭建深度学习环境及复现GitHub代码
在终端进行训练的话没法看到代码的细节，因此我们可以在pycharm中进行。conda activate name-of-env（接下来运行的内容就是基于这个环境的）在base这个土壤上搭建环境（不同的小房子），因为不同的代码运行需要不同的环境才能运行。在训练自己的网络时，只需要改变datasets中
2023年美赛论文写作方法——图表篇：美赛O奖中那些好看的图表是如何制作的？
相信很多关注七七的小伙伴们都知道数模论文最重要的是：简洁的方法和正确的结果。但我们同时要意识到一点，评委老师在评审论文时只有10分钟的时间，怎样才能让自己团队的论文脱颖而出？图片是最吸引眼球的！恰到好处的插图、和谐的配色都会使评委老师眼前一亮。
LSTM实现多变量输入多步预测(Seq2Seq多步预测)时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一
【FMCW雷达人体行为识别——多普勒谱提取】
主要内容为英国格拉斯哥大学公开的一个人体行为的数据集。结合示例代码进行了分析，最终构建图片数据集用于后续的识别分类。解决了伪彩图保存时遇到的白边、尺寸变化的问题，同时通过批处理的方式加快了效率。............
BLIP2-图像文本预训练论文解读
BLIP-2，基于现有的图像编码器预训练模型，大规模语言模型进行预训练视觉语言模型；BLIP-2通过轻量级两阶段预训练模型Querying Transformer缩小模态之间gap，第一阶段从冻结图像编码器学习视觉语言表征，第二阶段基于冻结语言模型，进行视觉到语言生成学习；BLIP-2在各种视觉-语
GRU时间序列数据分类预测
GRU实现
使用GRU进行天气变化的时间序列预测
一个天气时间序列数据集，它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。在这个数据集中，每 10 分钟记录 14 个不同的量（比如气温、气压、湿度、风向等），其中包含2009-2016多年的记录。数据集下载地址GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recur
ADAS HiL系统测试方案
ADAS利用安装在车上的各式各样传感器（毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航），在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。（tra
LDA(线性判别分析(普通法))详解 —— matlab
前言正题1.LDA的思想2. 瑞利商（Rayleigh quotient）与广义瑞利商（genralized Rayleigh quotient）3. 二类LDA原理4.多类LDA原理5.LDA算法流程二类LDA matlab举例：1.读取数据集2.分离数据集3.求解w4.输出降维后的数据集
提示学习Prompt介绍
关于提示学习的简单介绍
关系抽取（三）实体关系联合抽取：TPlinker
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zero-shot, one-shot和few-shot
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BartModel 源码解析
BartModel的代码真的有太多的坑了
Python+Yolov8目标识别特征检测
这篇博客针对编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。
ChatGPT 的未来挑战和风险
ChatGPT火爆全场，但是机遇和风险并存
Python数学建模系列（一）：规划问题之线性规划
文章目录前言线性规划样例1：求解下列线性规划问题scipy库求解样例2：求解下列线性规划问题pulp库求解样例3.运输问题说明结语前言Hello！小伙伴！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ 自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：
