墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
300+累计阅读
320平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
来源：专知
【导读】模型不work其实是很正常的事情，模型work才是不正常的事情[手动狗头]。不过，对于大神来说，这都不是事儿。来自OpenAI的大神Josh Tobin，有感于我等调模型幸苦，写了141页PPT，取名《Troubleshooting Deep Neural Networks - A Field Guide to Fixing Your Model》，旨在帮助萌新调整自己的深度神经网络。
原文链接：
http://josh-tobin.com/assets/pdf/troubleshooting-deep-neural-networks-01-19.pdf
Python与人工智能社区
【部分PPT】
Python与人工智能社区
从零开始安装 Windows 11 和 Ubuntu 22.04 双系统
本文详解Windows与Ubuntu 22.04双系统安装流程：需提前确认BIOS模式（UEFI/GPT或Legacy/MBR），关闭BitLocker加密、设备加密及快速启动；推荐Rufus/Ventoy制作启动盘。安装时需规划分区方案（建议单独划分EFI系统分区），注意引导器安装位置选择。双系统启动通过BIOS引导顺序管理，安装后需同步Windows与Linux系统时间。教程适配主流UEFI+GPT设备，强调操作前数据备份及Windows更新策略调整，避免兼容性问题。
深度模型不work？这有一份超全的Debug检查清单
本文来自52CV群友Qiao-Mu Ren的读书笔记。原载于知乎： https://zhuanlan.zhihu.com/p/89566632 为什么需要讨论DL Troubleshooting？ 80%-90%时间用于debug和tune，10%-20%时间用于推导数学或者实现。 模型为什么会表现糟糕？ 实现时的bug，很多深度学习bug不可见，比如模型label顺序错误 ...
SPSS（二）SPSS实现多因素方差分析模型（图文教程+数据集）
SPSS（二）SPSS实现多因素方差分析模型 单因素方差分析上一篇博客https://blog.youkuaiyun.com/LuYi_WeiLin/article/details/89917656已经介绍完毕 这篇博客我们主要来学习多因素方差分析 多因素方差分析，就是同时考虑若干个控制因素的情况下，分别分析它们的改变是否造成观察变量的显著变动 （多个自变量，一个因变量）自变量类型以分类变量为主也可以...
如何判断深度学习的网络是否work？
写在前面：对于多数从业者而言，从头开始写深度学习程序的情况比较少。多数情况下，都是从Github上下载已有的深度学习的程序，使用自己的数据集进行训练，或者根据需要对程序进行修改。一般官方公开的代码实现与论文接近，而个人开发者公布的代码实现可能与官方论文有所差距。首先要做的一件事就是确保模型本身可以work。因此，需要有一双“慧眼”，在实践之初判断模型的性能好坏。那么，如何判断深度学习的网络是否wo...
Claude Code教程（二） | Claude Code 核心信息与使用指南
Claude Code 核心信息与使用指南
从零构建EtherCAT从站：SSC工具配置与TwinCAT3 PDO/SDO调试实战
本文详细介绍了从零构建EtherCAT从站的完整流程，重点讲解SSC工具配置与TwinCAT3 PDO/SDO调试实战。通过解析EtherCAT通信机制、PDO与SDO的核心概念，提供SSC工具配置技巧、XML文件生成与校验方法，以及TwinCAT3环境下的调试经验，帮助开发者高效完成EtherCAT从站开发与优化。
神经网络优化和检查问题的37条建议
https://baijia.baidu.com/s?id=1573879911456703&wfr=pc&fr=ch_lst&utm_source=tuicool&utm_medium=referral 从四个方面（数据集、数据归一化／增强、实现、训练） I. 数据集问题 1. 检查你的输入数据 检查馈送到网络的输入数据是否正确。例如，我不止一
告别Python依赖！用C++编译PaddleOCR打造轻量级本地OCR工具（附模型选择与性能对比）
本文详细介绍了如何将PaddleOCR从Python迁移到C++平台，打造高性能、低资源占用的本地OCR工具。通过对比Python和C++实现的性能差异，展示了C++在冷启动时间、内存占用和部署便捷性上的显著优势。文章还提供了模型选择、编译配置和优化技巧等实用指南，帮助开发者轻松构建轻量级OCR解决方案。
java代码练习 work141
work141.java package test08; //线程安全，同步块的使用 public class work141 implements Runnable { private int num = 10; public void run() { while (true) { synchronized ("") { if (num > 0) { try { Thread.sleep(1000); }
OB4.X集群状态running但是oceanbase-ce is not running
自 V3.2.0 起，若 obd 设置了加密密钥，执行 display 命令输出的集群信息中，密码相关内容为加密状态。若需输出明文密码，可在命令中添加 --epk/–encryption-passkey 指定密钥用于验证。obd 运维的数据库，启停需要使用obd进行操作，停机时候没有使用obd会导致集群状态running但是oceanbase-ce is not running。查看集群中的租户时无租户反馈，警告oceanbase-ce is not running，但是查询集群状态明明是running。
深度解析电力负荷预测：基于深度学习的完整实战指南
电力负荷预测是智能电网运行中的核心技术之一，准确的负荷预测对于电网的稳定运行、电力市场交易以及能源调度具有重要意义。本文将详细介绍电力负荷预测的完整解决方案，从数据预处理、特征工程到模型构建与评估，提供完整的可执行代码。我们将使用LSTM（长短期记忆网络）和Transformer两种主流深度学习模型进行实现，并通过实际数据集验证模型效果。电力负荷预测是指根据历史负荷数据、气象因素、时间特征等多维信息，预测未来某一时段的电力需求。超短期负荷预测：未来几分钟到几小时短期负荷预测：未来1天到1周中期负荷预测。
141work
终于还是来了，这一天。如果从开发行业角度讲，来的有点快。但是如从自个年龄人生历程看，那么来的并不快，反而还是慢的。 提出来辞职，到离开，恐怕需要过三天，至少的。 想当初，亲戚某人拉了别人的客户，然后您啥好处没有，反倒是一顿埋怨！现在人家混的风生水起，没有您的任何关系。越是比较越是伤害越大！没有对比就没有伤害，连最普通人之不如，您咋混的？ 十年前的离开，原本是为了更好的将来？...
18、深入解析航空飞行数据中的秘密：从数据清理到高级分析
本文详细解析了如何使用R语言处理和分析航空飞行数据，从基础的数据清理到复杂的回归分析和机器学习模型构建。文章涵盖了探索性数据分析、天气数据的整合、地理信息可视化、时间序列预测以及航班延误的优化策略等内容，展示了如何通过数据挖掘技术提高航空运营效率和乘客满意度，并探讨了数据质量评估与隐私保护的重要性。
sh脚本手动work设置crontab不work
在crontab中执行的任务会在/var/spool/mail/root 中生成邮件信息，久而久之会导致硬盘占用过大，可以在crontab -e中不需要发邮件命令后添加>/dev/null 2>&1。找到命令绝对路径，在sh脚本中用命令的全路径编写，例如我安装的 bilioutils 之后，在sh脚本中如下执行。crontab脚本执行时默认不加载环境变量，设置在crontab中的sh脚本需要添加这两行。如果有在node的安装的命令不在环境变量中，可以用。
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
Newcoder 141 J.Distance to Work（二分+计算几何）
Description 给出nnn个顶点简单多边形每点坐标，mmm次查询，每次给出圆心坐标，求圆的半径使得该多边形不在圆内部分面积占全部面积的PQPQ\frac{P}{Q} Input 第一行输入一整数nnn表示简单多边形点数，之后顺序输入nnn个顶点的横纵坐标xi,yixi,yix_i,y_i，之后输入一整数mmm表示查询，每组查询输入四个整数x0,y0,P,Qx0,y0,P,Qx_0,y...
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
work10
*判断上行还是下行：两次的值相等的时候，上行还是下行不眮E/extern vd_Output_Led_Light_Ctl(u8 a_u8_ledsts);if (JudgeANumber(num) == 1) //判断在0到255范围内。u8 DownLedNum(u8 num) /* 下行点灯个数 *//*判断上行还是下行：两次的值相等的时候，上行还是下行不眮E/
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
PostgreSQL配置优化
PostgreSQL配置优化 硬件和系统配置 测试工具 配置文件 主要选项 测试数据 总结 硬件和系统配置 操作系统 Ubuntu13.04 系统位数 64 CPU Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 内存 4G 硬盘 Seagate ST2000DM001-1CH164 测试工具 PostgreSQL-9.1.11 测试工具 工具名称 pgbench ...
RHCE work2
server 192.168.190.140 iburst // 定位到第三行，改为server的地址。allow 192.168.190.141/24 //定位到26行，设置谁能访问本机同步。vim /etc/chrony.conf // 编辑配置文件。vim /etc/chrond.conf // 设置允许客户端同步时间。vim /etc/chrony.conf // 编辑配置文件。定位客户端，制作公私钥对。
SpringBoot整合RabbitMQ五种常用模型
目录 1.SpringBoot整合RabbitMQ使用 1.引入依赖： 2.做配置 ：application.yml 3.hello world 4.work 5.fanout 6.routing 7.Topic订阅模式（动态路由模型） 1.SpringBoot整合RabbitMQ使用 1.引入依赖： <!--引入与rabbitmq集成的依赖--> <dependency> <groupId>
supervisor的配置与laravel php artisan queue:work的配置
安装环境 centos 7.2 安装supervisor easy_installsupervisor echo_supervisord_conf > /etc/supervisord.conf 配置supervisor 如下 ...
1/16 work
【代码】1/16 work。
Program work 12. Merge Sort in Java
Pseudocode: merge(arr, tmp, begin, end) { if (begin < endl) { get middle mergeSort(arr, tmp, begin, middle); mergeSort(arr, tmp, middle, end); merge(arr, tmp, begi
Program work 16. Radix Sort in Java
不是基于比较的排序 是基于位数上的排序, 且仅适用于整数. 此位数的排序不会影响前一位数排序好的相对位置, 是stable的排序 影响效能的关键在于数组中最大数字的位数 最差时间复杂度为O(d*n). 另外需要O(n)space d是最大数字的位数, 决定循环的轮数, n是每轮处理的数目的大小. Pseudocode radixSort (arr, tmp) {
（转）How Transformers Work --- The Neural Network used by Open AI and DeepMind
How Transformers Work --- The Neural Network used by Open AI andDeepMind Original English Version link：https://towardsdatascience.com/transformers-141e32e69591 Chinese version by 量子位。 ...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
3765
扫一扫
