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原创用PyCharm通过SSH远程连接服务器（研0科研版）

1. 打开PyCharm，点击菜单栏中的“File” -> “Settings”（或使用快捷键Ctrl+Alt+S）打开设置界面。3. 同步问题：如果文件同步出现问题，检查本地和远程路径是否正确配置（一定一定要同步），以及是否有正确的读写权限。4. Python解释器未找到：确保你选择了正确的解释器路径，或者在服务器上安装相应的Python版本。确保服务器的SSH服务已经启动。3. 点击左下角的“+”号，选择“SFTP”来添加一个新的SSH连接。2. 点击左下角的“+”号，添加本地和远程路径的映射关系。

2024-10-31 21:04:24 823 2

原创【深度学习】时序偏移归一化利器-RevIN

RevIN（Reversible Instance Normalization）是一种可逆的实例归一化方法。它不仅能对数据进行归一化处理，还能将归一化后的数据反归一化，恢复到原来的分布。这种方法特别适用于时间序列数据，因为它可以动态调整数据的归一化参数，以应对数据分布的变化。RevIN是一种强大的数据归一化技术，特别适用于时间序列数据。它不仅能对数据进行有效的归一化处理，还能将归一化后的数据恢复到原来的分布，为深度学习模型提供更稳定和有效的数据输入。

2024-07-02 20:19:43 4403 1

原创【深度学习】深度学习中的BN融合：提速小技巧

为了解决这个问题，我们可以在模型训练完成后，将BN层与前一层的参数融合，从而在推理时提高效率。完成后，将BN层的参数与前一层的卷积层或全连接层的参数融合的过程。这样，融合后的层将包含原始层和BN层的效果，而不再需要单独的BN层。通过将BN层的参数与前一层融合，我们可以减少推理时的计算量，同时保持模型性能。：在RNN中，可以在时间步的更新中应用BN融合，以减少每个时间步的计算量。这样，融合后的卷积层可以直接输出归一化后的结果，无需再进行BN操作。：LSTM的门控单元中可以应用BN融合，以提高序列处理的速度。

2024-07-02 15:49:38 504

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空空如也

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