在LDL代码读取方式上添加读取每类标签个数的列表

最新推荐文章于 2025-12-21 14:59:18 发布
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#深度学习 

    cls_num_list = [0] * args.num_classes  # NUM_CLASSES 是你数据集中的类别数量

    for label in dset_train.labels:
        cls_num_list[label] += 1

    print("Class Counts:", cls_num_list)

c/c++开发，无可避免的代码重构实战（基于前文TCP/Socket通信开发案例）
技术需要分享
02-08 804
c/c++开发，无可避免的代码重构实战（基于前文TCP/Socket通信开发案例）
在龙芯3A5000上测试SPEC CPU 2006
cossoft的博客
08-09 2551
　　SPEC CPU 2006 benchmark是一种行业标准化的CPU测试基准套件，重点测试系统的“CPU-内存”子系统以及编译器的优化程度。看软件的名字就知道，这个测试工具主要是测试CPU，内存对测试成绩的影响没有CPU那么大。根据我在不同的电脑上反复更换硬件实测比较得知，硬盘等其它设备的性能对测试成绩几乎没有影响。 　　SPEC CPU 2006整套工具分成两个部分，一是测试工具（tools），二是测试基准(benchmarks)，基准中包含int和fp两种测试集，int测试集中有12个测试项目，
《csapp》第二部分—在系统上运行程序
strdhgthbbh的博客
09-29 721
文章目录第七章 链接7.1 编译器驱动程序7.2 静态链接7.3 目标文件7.4 可重定位目标文件(.o)7.5 符号和符号表7.6 符号解析(重要)7.7 重定位(重要)7.8 可执行目标文件7.9 加载可执行目标文件7.10 动态链接共享库(对比静态库)7.11 从应用程序中加载和链接共享库7.12 位置无关代码(重要，很绕，待深究)7.13 库打桩机制7.14 处理目标文件的工具7.15 小结第八章 异常控制流8.1 异常8.2 进程8.3 系统调用错误处理8.4 进程控制(系统调用)8.5 信号8.
怎么在S12X上使用XGATE协处理器
夏日白云的boke
11-26 3020
HCS12X微控制器家族相比HCS12家族有许多的增强；其中最重要的增强是XGATE协处理器。XGATE是一个独立于主CPU运行的可编程内核，它可以访问S12X的所有外设，使用的是RISC命令集。这篇应用笔记描述了怎么配置和使用XGATE。 此为本人翻译的官方文档AN2685。
Linux上C++类的动态加载
zdy0_2004的专栏
04-27 5544
Linux上C++类的动态加载 摘要：本文是翻译文章，主要介绍了运行时重载C++类的技术，包括了Linux上的动态加载接口、C++类的动态加载技术点及实现、自动加载技术等。最后给出了两个应用案例及相关的源代码。 关键字：动态加载，C++类，Linux 原文链接：http://porky.linuxjournal.com:8080/LJ/073/3687.html
FFmpeg源代码简单分析：configure
热门推荐
雷霄骅(leixiaohua1020)的专栏
03-24 9万+
本文记录FFmpeg的Configure脚本的源代码。Configure一方面用于检测FFmpeg的编译环境，另一方面根据用户配置的选项生成config.mak，config.h文件（可能还有config.asm），提供给Makefile使用。由于FFmpeg的configure脚本很复杂（一个4000-5000行的Shell脚本），难以逐行细致的分析，因此本文简单梳理一下它的结构。PS1：Con
LLVM入门2：如何基于自己的代码生成IR-LLVM IR code generation实例介绍
fangfanglovezhou的博客
09-08 1191
LLVM入门2：如何基于自己的代码生成IR-LLVM IR code generation实例介绍。
序列化及方式对比分析
花木凋零成兰的博客
04-26 1426
如果需要持久化Java对象比如将Java对象保存在文件中, 或在网络传输Java对象, 这些场景需要使用到序列化.Kryo是专门针对Java语言序列化方式其性能非常好,所以推荐使用Kryo来作为序列化方式,
Java之类加载过程
林锦佳的博客
03-23 154
文章首发于个人博客，欢迎访问关注：https://www.lin2j.tech 讲类的加载过程之前，我先讲一下类加载器的内容，可以直接跳到类加载过程，不影响阅读。 类加载器 什么是类加载器？ 在类加载的过程中的加载阶段中，第一步是获取Class文件的二进制字节流，至于怎么获取，虚拟机没做要求，由开发人员来实现获取二进制字节流的这个动作。实现这个动作的代码模块就叫做“类加载器”。 简而言之，类加载器使用来实现类的加载动作的。 类加载器的分类 定义加载器：类加载器LLL直接创建了类或接口CCC，那么就说LLL
深度学习常用工具和库介绍
2301_81354580的博客
12-21 444
即使对于有一定基础的人来说，如果之前没有接触过python，学习深度学习的时候，对一些工具和依赖库依然会感到陌生，我自己就是学Java的，最近在学习深度学习，对 python接触不多，因此对其中一些工具并不熟悉，所以整理了一些常用的介绍一下，当然后续可能还会增加。
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
weixin_42038527的博客
12-16 780
研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
12-16 959
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
入门篇--人工智能发展史-4-点燃深度学习革命的那把火，AlexNet
weisian的博客
12-20 673
摘要： AlexNet（2012）是深度学习革命的里程碑模型，以15.3%的错误率横扫ImageNet竞赛，比传统方法提升10个百分点。其成功源于三大突破：1）ReLU激活函数解决深层网络梯度消失问题；2）GPU并行训练将训练时间从数周缩短至5-6天；3）Dropout正则化防止过拟合。该模型奠定了现代CNN的“卷积+池化+全连接”范式，推动GPU成为AI基础设施，并验证了“数据+算力+算法”的铁三角逻辑。AlexNet直接引爆了全球深度学习热潮，其设计思想至今仍是计算机视觉的基石。
多模态模型CLIP详解
A1233242的博客
12-17 953
CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）是 OpenAI 提出的一种多模态模型，通过对大量“图像–文本”对进行对比学习训练，使模型能够将图像和自然语言映射到同一个语义空间中。它不需要为每个视觉任务单独标注数据，而是通过理解文本描述来完成图像分类、检索和零样本学习等任务，从而具备很强的泛化能力和跨模态理解能力
基于PyTorch的深度学习——迁移学习2
Wis4e的博客
12-20 89
接下来，下载预训练模型，冻结模型参数使得反向传播时不更新，修改最后一层输出类别（512x1000改成512x10）现在将迁移学习的特征提取应用于CIFAR-10。
【深度学习新浪潮】用AI工具解析美联储新闻，搭建量化投资分析流水线
智能守恒_HengAI
12-16 355
用AI工具解析美联储新闻，本质是将“定性政策信号”转化为“定量分析指标”，让投资决策更高效、更客观。本文搭建的流水线仅需50行核心代码，即可实现从新闻采集到资产预测的全流程自动化。未来可进一步优化的方向：一是引入大语言模型（如GPT-4o）做政策文本深度解读，挖掘“点阵图分歧”“官员立场博弈”等隐性信息；二是接入实时交易数据，构建“新闻→信号→交易”的闭环策略。
即插即用系列 | 2025 RestorMixer：融合 CNN、Mamba 与 Transformer 的高效图像复原的集大成者！
分享顶会顶刊论文即插即用模块
12-20 526
本文提出了一种高效混合异构图像复原模型RestorMixer，通过结合CNN、Mamba和Transformer的优势，实现了性能与效率的平衡。RestorMixer采用三阶异构架构：在高分辨率阶段使用CNN提取局部特征，在低分辨率阶段交替使用增强记忆视觉Mamba（EMVM）进行全局建模和多尺度窗口自注意力（MWSA）优化局部细节。EMVM通过下采样和四向扫描机制降低计算量并增强长程记忆，MWSA则利用动态窗口注意力精修特征。实验表明，该模型在去雨、超分等任务上达到SOTA性能（如Rain100H上33.
Lora模型微调
最新发布
糖葫芦君的博客
12-21 669
大量实证研究表明：大模型在微调过程中，权重增量矩阵 ΔW 具有显著的低内在秩（low intrinsic rank）。这意味着，尽管 ΔW 是一个高维矩阵（例如 4096×4096），其有效信息却集中在少数几个主成分上。在 LoRA 中，矩阵 W 是模型的权重矩阵。而在传统的微调中，W 会直接进行调整，但在 LoRA 中，核心思想是将原始的权重矩阵 W 被分解为两个较小的低秩矩阵：A 和 B。这两个矩阵的乘积（A * B）就是对权重矩阵的调整部分：ΔW = A × B。
深度学习简介
weixin_57225400的博客
12-19 310
深度学习是机器学习的一个子领域，基于人工神经网络（尤其是深层结构）进行数据表征学习。其核心思想是通过多层非线性变换，从原始数据中自动提取高层次的特征，无需依赖人工设计的特征工程。
怎么拆解应用程序读取文件量
03-24
拆解读取文件量可能指的是监控或分析一个应用程序在运行过程中读取了多少文件数据。用户可能是开发人员、系统管理员或者安全研究人员，他们可能想要优化应用性能、排查问题或者进行资源监控。 接下来，我需要考虑...
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