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原创 韩顺平老师Linux学习笔记【持续更新...】

记录学习韩顺平老师讲解Linux时的一些课程笔记，会持续更新！！！【最近更新：2025.02.03】

2025-01-10 14:35:30 336

原创 git submodule的使用：将别人的git仓库作为自己的子仓库

submodule的基本操作指南。将别人的git仓库作为submodule添加至自己的git仓库。

2025-01-01 15:41:12 581

原创 2、检验x86平台上Sophon编译环境是否正常

基于已经搭建的Sophon环境，来测试所搭建环境是否可以做模型转换。本文以Sophon官网提供的yolov5s为范例，进行编译推理。

2024-12-12 15:12:04 656

原创 1、Sophon编译环境在x86平台上的搭建

针对算能Sophon开发板，在x86平台上搭建tpu_mlir环境。

2024-12-11 14:52:14 326

原创 Introduction to LLMs in Python

"Introduce to LLMs in Python" course study notes.

2024-09-16 15:09:24 764

原创 Introduction to Deep Learning with PyTorch

"Introduction to Deep Learning with PyTorch" course study notes

2024-09-05 22:20:45 1207 1

原创 Large Language Models(LLMs) Concepts

"Large Language Models(LLMs) Concepts" course study notes.

2024-09-02 11:38:48 994

原创 韩顺平老师Python学习笔记【持续更新...】

记录学习韩顺平老师讲解python时的一些笔记，会持续更新！【最近更新：2025.03.21】

2024-08-17 21:20:27 2288 2

原创 1、Introduction to Python【Python简介】

记录了一些在Datacamp上学习“Introduction to Python”的笔记，方便复习回顾，欢迎阅读！

2024-05-22 23:00:55 388

原创 Git从远程拉下代码、切换分支、更新代码、并重新推送

介绍一种工作中常用的下拉仓库到本地，然后新建分支，修改内容，并提交到服务器新分支的流程。

2024-03-17 23:07:01 1078 1

原创 P19：完整的模型验证套路

PyTorch中：完整的模型验证套路

2023-01-16 09:23:55 335

原创 P18：利用GPU训练

PyTorch中：利用GPU训练

2023-01-15 12:49:28 424

原创 P17：完整的模型训练套路（以CIFAR10数据集为例）

PyTorch中：完整的模型训练套路（以CIFAR10数据集为例）

2023-01-15 12:15:59 462

原创 P16：网络模型的保存与读取

PyTorch中：网络模型的保存与读取

2023-01-15 10:01:05 424

原创 P15：现有网络模型的使用及修改

PyTorch中：现有网络模型的使用及修改

2023-01-14 15:57:36 164

原创 14：优化器的使用

PyTorch中：优化器的使用

2023-01-14 13:38:49 148

原创 P13：损失函数与反向传播

PyTorch中：损失函数与反向传播的使用

2023-01-14 13:00:15 160

原创 P12：Sequential的使用

PyTorch中：Sequential的使用

2023-01-14 09:57:45 137

原创 P11：线性层的使用

PyTorch中：线性层的使用

2023-01-13 14:10:16 218

原创 P10：非线性激活的使用

PyTorch中：非线性激活的使用

2023-01-13 10:34:22 135

原创 P9：最大池化的使用

PyTorch中：最大池化的使用

2023-01-13 10:16:59 268

原创 P8：卷积层的使用

PyTorch中：卷积层的使用

2023-01-12 10:46:28 180

原创 P7：神经网络的基本骨架 --- nn.Module的使用

PyTorch中：神经网络的基本骨架 --- nn.Module的使用

2023-01-11 10:15:00 278

原创 P6：DataLoader的使用

PyTorch中：DataLoader的使用

2023-01-11 09:33:19 509

原创 P5：Dataset 和 transforms的联合使用

PyTorch中：Dataset 和 transforms的联合使用

2023-01-10 13:49:23 948

原创 P4：Transforms的使用

PyTorch中：Transforms的使用

2023-01-08 18:28:15 482

原创 P3：Tensorboard的使用

PyTorch中：Tensorboard的使用

2023-01-08 15:46:06 566

原创 P2：PyTorch加载数据

PyTorch中：创建、加载数据集

2023-01-07 10:16:29 230

原创 P1：环境创建、两种工具

PyTorch中：环境创建、两种工具 的介绍

2023-01-07 09:27:33 590

原创 吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 3: Multi-class Classification and Neural Networks

吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 3: Multi-class Classification and Neural Networks

2022-08-01 09:02:40 231

转载 LeetCode-20

LeetCode-20题解

2022-07-28 21:32:41 103

原创 《吴恩达Machine Learning》--- 第四周

《吴恩达Machine Learning》--- 第四周

2022-07-27 11:22:06 95

原创 《吴恩达Machine Learning》--- 第三周

《吴恩达Machine Learning》--- 第三周

2022-07-24 18:40:11 158

原创 吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 2: Logistic Regression

吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 2: Logistic Regression

2022-07-24 17:29:25 425

原创 吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 1: Linear Regression

吴恩达_Machine Learning_Programming Exercise 1: Linear Regression

2022-07-23 10:30:45 602

原创 《吴恩达Machine Learning》--- 第二周

《吴恩达Machine Learning》--- 第二周

2022-07-22 13:40:01 125

原创 《吴恩达Machine Learning》--- 第一周

吴恩达Machine Learning 第一周测试

2022-07-18 22:42:12 125

原创 LeetCode-13

题目：罗马数字包含以下七种字符:I，V，X，L，C，D和M。字符 数值I 1V 5X 10L 50C 100D 500M 1000例如， 罗马数字 2 写做II，即为两个并列的 1 。12 写做XII，即为X+II。 27 写做XXVII, 即为XX+V+II...

2022-05-11 11:20:52 216

原创 LeetCode-9

题目：给你一个整数 x ，如果 x 是一个回文整数，返回 true ；否则，返回 false 。回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。例如，121 是回文，而 123 不是。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode.cn/problems/palindrome-number著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。答案：class Solution: def isPalindro.

2022-05-11 10:24:31 125

原创 LeetCode-1

题目：给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode.cn/problems/two-sum著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。答案：class Solution:

2022-05-11 10:17:31 122

tpu-mlir-1.12-py3-none-any.whl
搭建Sophon开发环境的whl文件，直接使用即可。

2024-12-12

CCPD2020数据集（划分+标注 均已完成）
CCPD2020数据集。具体内容如下： 1、det_datasets：划分好了“train”、“val”、“test”的数据及其对应的det_label。 2、rec_datasets：已经对车牌图片进行了切分，并将标注信息写在了rec_label中。 3、附加了划分数据集所需要的代码。 使用规则： 调整好路径环境，然后运行.py文件，即可得到完整的划分+标注信息。这样，数据集的准备工作就完成了。 在拿到该数据集后，需要做的就是，修改txt文件中对应的路径信息即可。标注和图片均可以直接使用。 注意：如果想再添加自己的数据集进行数据集扩展，则只需要按照我这里的文档文件信息对应补充添加即可。 数据集格式如下： datasets: |----label |--------test |------------crop_imgs |--------train |------------crop_imgs |--------val |------------crop_imgs |----test |----train |----val |----unzip_ccpd2020.py

2024-03-24

车牌识别字符数据集（“0-9”、“A-Z”、“各个省的简称”）
字符均已经切割好，可直接使用

2022-03-04

空空如也

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