huanjin_w的博客

原创 【LeetCode基础算法】二叉树所有类型

原创 【LeetCode基础算法】链表所有类型

原创 【文献阅读】Learning Many-to-Many Mapping for Unpaired Real-World Image Super-Resolution and Downscaling

本文提出了一种名为SDFlow的模型，用于解决真实世界单图像超分辨率（SISR）问题。该模型通过同时学习图像下采样和超分辨率过程，克服了现有方法中退化和SR模型训练分离的缺点。SDFlow在潜在空间中分离图像内容和退化信息，使LR和HR图像的内容信息在共同空间中匹配，并将退化和高频信息拟合到易于采样的条件分布中。实验表明，SDFlow能够生成多样化且真实感强的LR和SR图像。

原创 【动手学深度学习-Pytorch】线性回归

1.5f训练结果。

原创 【图像损失集合】简单记录

它的核心思想是利用深度神经网络（一般是分类任务的预训练网络，如VGG16）学习到的高层语义特征来比较生成图像与目标图像，从而使得生成的图像在视觉上更贴近人类的感知。感知损失由特征损失和风格损失组成，：目的是让生成的图像在内容上尽量相似于目标图像。它通过计算生成图像和目标图像在预训练网络的中间层特征图之间的来衡量内容差异。不同层的影响：越靠近网络前端的层（低层）所学得的特征通常与图像的颜色和纹理相关；越靠近网络后端的层（高层）所学得的特征则与图像的语义内容相关。

原创 【文献阅读】精读——SeD: Semantic-Aware Discriminator for Image Super-Resolution

文章提出了一种（SeD），通过将（GANs）的判别器，使超分辨率（SR）网络能够学习更细致的图像分布。通过利用（PVMs）提取的语义特征，并结合，SeD能够自适应地区分真假图像，从而引导SR网络生成更逼真和令人愉悦的图像。实验表明，该方法在SR和真实SR任务中表现出色。

原创 【文献阅读】泛读——DeepSeekMath

DeepSeekMath 7B通过在DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B基础上，利用1200亿数学相关标记进行预训练，在MATH基准测试中达到51.7%的成绩，接近Gemini-Ultra和GPT-4。其在数学方面的自洽性达到60.9%，其数学推理能力得益于两个关键，一是精心设计的数据选择管道；二是引入群体相对策略优化（GRPO），它优化了PPO的内存使用并提升了推理能力。

原创 DataWhale-AI夏令营-物质科学赛道笔记

简单记录下学习过程1.K折交叉验证 + 随机森林回归预测# K折交叉验证 + 随机森林回归# 训练一趟是11分钟左右，太慢了，毕竟sklearn的模型默认都是使用CPU训练，无法使用GPUfrom sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.metrics import r2_score# 超参数：通过K折交叉验证，调整模型参数，找到在该数

原创 图论算法----BFS走二维迷宫

BFS原理

原创 【C和C++学习记录】栈的基本操作

50。

原创 【C和C++学习记录】层次建树与4种遍历

学习C++，记录一下

原创 在python中利用numpy.savez和numpy.load保存和加载数据

numpy.savez和numpy.load字典时的小技巧

原创 pthon学习---opencv读取视频、保存视频和帧并画框

opencv读取视频以及保存视频和帧保存视频代码保存帧（图片）代码保存视频代码import cv2'''无论是视频还是图片（视频帧）保存的地址后面都要加格式， 即视频的话就是.avi，.mp4等 图片就是.jpg, .png等'''original_video_path = './data/video/child.avi'new_video_path = './data/images/new_child.avi'def new_video(path): cap = cv2.Video

原创 对keras的tensor进行切割时报错：AttributeError: ‘Tensor‘ object has no attribute ‘_keras_history‘

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'描述原Focus函数（pytroch）报错的Focus函数（keras）分析错误解决方法描述最近学习pytorch版本的Yolov5（好像目前也只有pytorch版本），觉得pytorch构造模型真的不如与keras简单，所以就想着自己实现一个keras版本的Yolov5模型，然后在转换Focus代码的时候出错了。原Focus函数（pytroch）报错的Focus函数（

原创 使用torchsummary时报错AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘

使用torchsummary时报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'说明使用代码报错截图查明原因解决方法最后说明因为最近刚开始学pytorch，想输出模型结果来看看，但是他并没有像keras那么简单，就挺苦恼的。但学习的过程从来都不会一帆风顺的，加油吧。使用代码报错截图查明原因首先找到上面截图的红框框，找到torchsummary.py文件中的那一行代码我们输出一下input[0]的类型发现前面传进去的都是tor

原创 python中的classmethod方法

python--classmethod的使用描述代码如下描述classmethod 修饰符对应的函数不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。代码如下...

原创 使用self.__dict__.update()的好处

目录描述使用前1使用前2使用后描述self.dict.update()的好处我觉得是方便，换句话说就是偷懒哈哈哈。使用self.参数名就可以调用啦，出现黄色提示不用理会。使用前1使用前2使用后

原创 ## 成功解决：tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError

成功解决：tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError目录：报错代码解决问题1.报错代码最近在学习对抗生成网络时总是只能对抗一次就报错，如下：tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Error while r...