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RSS订阅原创 推荐一个动画模拟卷积神经网络流程的网站，非常容易理解好用，适合初学者理解完整流程
https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
2024-12-16 11:20:15
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原创 运用PyTorch构建神经网络完整流程及数据变化（持续更新中......）
我们假设有一个大小为28 * 28的图像，我们随机分配一个大小为3 * 3的滤波器，然后与图像不同的3 * 3部分相乘，形成所谓的卷积输出。因此，我们所做的就是，如果我们从一个点x开始，我们向下移动一点，即Δh，并将我们的位置更新为x-Δh，并且我们继续保持一致，直到达到底部。而输出层是生成输出的那一层，也可以说是网络的最终层。以一个32x32像素的图片为例，如下图所示，网络中神经元的输入指的就是32x32像素点的值（像素一般为0-255，但是此处已经经过预处理，将像素值限制在[-1，1]之间）。
2024-12-01 11:13:48
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原创 Pytorch张量基础（二）
Tensor张量创建的方式有多种，可以直接创建、从列表创建、从numpy的ndarray（多维数组的对象）创建张量以及从其他类型通过某些块转化而来等。接下来我们通过代码块来学习如何构建张量，相信你从代码的输入和输出可以明白。（1）直接创建张量（2）从列表或者元组创建（3）使用特定的数据类型创建（4）创建具有特定形状的张量（5）创建随机张量对于pytorch最基本的数据类型，我们的特征一般会使用floa32类型，标签值一般使用int64类型。
2024-12-01 11:05:00
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原创 二维数组与一位数组相乘，对应元素一致问题
当B是一个一维数组，如时，它实际上可以被视为一个3x1的列向量。在这种情况下，矩阵乘法仍然可以正确进行，因为矩阵A（一个2x3的矩阵）的列数（3）与向量B的行数（3）相匹配。
2024-10-18 11:03:35
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原创 ROS学习的第一个话题发布者节点
1、使用catkin_create_pkg创建一个软件包2、在软件包的src文件夹下创建一个节点的cpp源码文件3、在节点的源码文件中include包含ROS的头文件4、构建一个main函数，并在函数的开头执行ros::init()5、构建while循环，循环条件为ros::ok()6、在CMakeList.txt中设置节点源码编译规则7、编译运行1、确定话题名称和消息类型（话题名称不能用中文）2、在代码文件中include消息类型和对应的头文件。
2024-10-17 09:54:49
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原创 pytorch张量基础
Pytorch最基本的操作对象是Tensor（张量），它表示一个多维矩阵。张量类似于Numpy的ndarrays，张量可以在GPU上使用以加速计算。 标量（Scalar）：只有大小，没有方向的量，如1，2，3等； 向量（Vector）：有大小和方向的量，如[1, 2, 3]; 矩阵（Matrix）：多个向量组陈的，如[ [1, 2, 3],张量是基于向量和矩阵的推广，我们可以将标量视为零阶张量，向量可以视为一阶张量，矩阵就是二阶张量。
2024-10-15 15:56:54
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原创 训练一个LeNet神经网络详解——以Pytorch官方60分钟快速入门CIFAR10数据集图像分类为例
model.py ——定义LeNet网络模型（此处与普通LeNet网络有区别，普通的为1通道的灰度图像，此处为3通道的RGB彩色图像）train.py ——加载数据集并训练，训练集计算损失Loss，测试集计算准确率accuracy，保存训练好的网络参数（权重文件）predict.py——根据训练好的权重，用自己找的图像进行分类测试具体的文件内容介绍，我会穿插在下方Lenet是最早的卷积神经网络具体的尺寸转化，我画了一个详细的图来表示，相信大家能够根据这个图和up的视频讲解就能够完全理解了。
2024-10-13 15:38:56
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原创 ubuntu系统中安装NVIDIA显卡驱动后重启电脑黑屏问题
本人在学习深度学习配置环境过程中，在Ubuntu系统环境中下载显卡驱动后重启出现黑屏无法开机情况，尝试了很多次终于找到了正确的解决办法，大家可以参考参考。
2024-09-29 19:52:38
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原创 Anaconda+CUDA+Pycharm虚拟环境配置（windows下深度学习环境配置）
Anaconda是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持Linux、Mac、Windows操作系统。包含conda、Python等190多个科学包及其依赖项。它便于获取和管理包，包括python和许多常用软件库（如numpy、pandas等）以及包管理器conda。它使安装比常规python安装容易，并对环境进行统一管理。为什么我们要用anaconda？ 好问题，刚开始入门的时候不明白这个软件是干什么用的，存在许多疑惑。
2024-09-24 15:57:20
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空空如也
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