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RSS订阅原创 tensorflow-gpu=1.15 keras=2.3.1python=3.6创建虚拟环境
tensorflow-gpu=1.15 keras=2.3.1python=3.6创建虚拟环境
2024-12-12 08:49:31
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原创 torch、torchvision离线下载网址
https://download.pytorch.org/whl/torch/https://download.pytorch.org/whl/torchvision/
2023-11-24 19:11:22
1741
原创 代码复现问题《Nuclei Segmentation with Mixed Points and Masks Selected from Uncertainty》
代码复现
2023-09-24 22:42:59
280
原创 【扩散模型】学习笔记9.14-9.18
我们向原始图像x0中逐步添加高斯噪声，噪声的标准差是固定值βt来确定的，均值是固定值βt 和和t−1时刻的数据xt−1确定的。模型中蕴含一个噪声预测器（UNet），它会根据当前的输入预测出噪声，然后，将当前图片减去预测出来的噪声，就可以得到去噪后的图片。生成模型的本质是通过一个已知的概率模型来拟合所给的数据样本，也就是说，我们往往需要通过模型得到一个带参数的分布。当DDPM训练好之后，对于训练好的模型，我们从最后一个时刻（T）开始，传入一个纯噪声（或者是一张加了噪声的图片），逐步去噪。
2023-09-18 15:06:54
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原创 【生成对抗网络】学习笔记2023.9.7-9.13
参考博客链接如下：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38346042/article/details/121633697https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45377629/article/details/124006451https://zhuanlan.zhihu.com/p/618066889对抗式过程的最终目标是尽可能逼真地模拟数据集的分布。例如，当提供一个汽车图像的数据集Xreal时，GAN的目标是生成可信的汽车图像Xfake。GAN中的Gene
2023-09-13 20:22:11
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翻译 【文献翻译】Comparison between Calculation Methods for Semantic Text Similarity based on Siamese Networks
人类在传递信息时，一直离不开语言和文字。如今，人们获取网络信息的方式越来越多样化，文字、图片、语音、视频等。单调的文字信息已经不能满足人们日益增长的需求。如何有效地从文本中提取用户想要理解的内容，具有极高的研究价值。为了让计算机理解自然语言并执行与人类交互的语言任务，出现了自然语言处理 (NLP)。NLP领域有很多核心任务，包括搜索引擎、问答系统、文档分类和聚类以及文档重复检查。它们都有助于通过对文本语义的理解，从海量信息中满足用户的需求和兴趣。
2023-01-02 14:59:35
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翻译 【文献翻译】Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
在本论文中，我们介绍了Sentence-BERT(SBERT)，它是使用孪生网络和三元组网络对BERT网络进行的修改，能够导出具有语义意义的句子嵌入。这使得BERT可以用于某些新任务，而这些任务迄今为止不适用于BERT。这些任务包括大规模语义相似性比较、聚类和通过语义搜索进行信息检索。BERT在各种句子分类和句子对回归任务上设置了新的最先进的性能。BERT使用交叉编码器：将两个句子传递到transformer网络并预测目标值。但是，由于可能的组合太多，此设置不适用于各种对回归任务。
2023-01-02 14:52:11
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原创 jupyterbook import requests运行报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘requests‘
问题描述jupyterbook import requests运行报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘requests’原因分析：Mindspore里没有安装requests包解决方案：打开Anaconda Prompt在MindSpore环境下运行这两行代码，安装requestsactivate MindSporepip install requests解决问题...
2022-05-12 11:08:21
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原创 基于tensorflow实现手写数字识别
实验目的了解机器学习的相关知识实现基于tensonflow的手写数字识别实验环境ubuntu16.04 或 windowspython 3（默认安装版本）tensorflow 2.0 版本以上，或其他深度学习框架实验内容实现基于深度学习的 MNIST 手写数字识别import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf%matplotlib inlinemnist = tf.keras.datasets.mnist#加载
2022-05-12 08:40:51
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原创 springboot启动报错：Identify and stop the process that s listening on port 9090 or configure...
后端错误记录：Identify and stop the process that s listening on port 9090 or configure this application to listen on another port.
2022-05-11 20:54:59
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原创 大数据 MapReduce编程实践（1）编程实现文件合并和去重操作
标题提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、实验目的二、实验平台三. 实验内容和要求（1）编程实现文件合并和去重操作（2）编写程序实现对输入文件的排序（3）对给定的表格进行信息挖掘四、实验遇到的问题一、实验目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。二、实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。三. 实验内容和要求（1）编程实现文件合并和去重
2022-05-09 23:32:24
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空空如也
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