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RSS订阅原创 跟着Datawhale重学数据结构与算法（2）———数组知识
数组是一种数据结构，用于存储一系列相同类型的元素。在大多数编程语言中，数组中的每个元素都有一个索引，通常从0开始。
2024-04-17 23:28:21
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原创 跟着Datawhale重学数据结构与算法
数据结构是一种工具，算法是使用工具的方法，而程序设计就好比是干一件事情我必须要具备的两个因素：怎么干？而如何选择这俩个使得我们干事情更省力更轻松才是最重要的，而这个对应了程序设计的时间复杂度和空间复杂度，也就体现出了数据结构和算法的精妙之处。算法追求的目标有 5 个：正确性、可读性、健壮性、所需运行时间更少（时间复杂度更低）、占用内存空间更小（空间复杂度更低）。解决特定问题求解步骤的准确而完整的描述，在计算机中表现为一系列指令的集合，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。顺序存储:连续存储单元。
2024-04-16 22:10:37
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原创 Carr教授高效阅读论文方法-----笔记（How to read paper?
不要从头往后读，抓关键，最好做笔记，方便以后复盘。(好记性不如烂笔头)
2024-03-31 13:27:58
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原创 深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分
tf中变量定义为Variable，常量Tensor（这里懂了吧，pytorch里面都是Tensor，但是tf里面的Tensor代表向量其实也是可变的），要注意的是Variable数组和变量数值之间的加减乘除可以进行广播机制的运算，而且常量和变量之间也是可以相加的。import os# 定义变量print(a)print(b)print(c)print(d)# print(a+b) # error:类型不匹配print(b+c) # 注意这里是Tensor类型。
2023-12-05 21:01:14
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原创 学习率设置(写给自己看）
CosineAnnealingLR是余弦退火学习率，T_max是周期的一半，最大学习率在optimizer中指定，最小学习率为eta_min。这里同样能够帮助逃离鞍点。值得注意的是最大学习率不宜太大，否则loss可能出现和学习率相似周期的上下剧烈波动。基本上的选择方式是选择1/4个余弦函数的周期。可视化：这里官方文档的公式说明讲的很清晰，自行学习吧：Parameters 参数optimizer （Optimizer） - 包装优化器。T_max （int） - 最大迭代次数。
2023-12-04 22:10:54
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原创 Mindspore实现手写数字识别
定义 Map 操作尺寸缩放，归一化和通道变换# 对数据集进行 map 操作#设定打乱操作参数和 batchsize 大小return ds。
2023-12-03 13:41:51
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原创 正则表达式（Regular Exprerssion）in Python
之前帮一位朋友面大模型微调实习岗位的时候，人家面试官考到了正则表达式，感觉这块知识还是挺重要的，所以浅浅的学习一下，每个小部分的代码在后面。
2023-11-29 22:37:05
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原创 MindSpore深度学习模型快速调优
我们上一节不是说过，图模式进行训练过程高效的原因是他的计算图是固定下来的，也就是说用户无法从Python层获取计算图中间节点的结果，使得训练调试变得困难。模型之间前端语言的差异是巨大的，但是计算图都是相似的，所以使用模型迁移，而迁移使用的中间转换方式是ONNX。MindSpore调试器是为图（Graph）模式训练提供的调试工具，可以用来查看并分析计算图节点的中间结果。定义好回调函数后，获得需要保存的参数（训练损失、测试准确率）之后，开始训练步骤，将回调函数带入train方法里面。（1）opset：算子集；
2023-11-26 22:41:42
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原创 华为学习记录3 Mindspore的基础使用操作
神经网络中的运算大部分是矩阵运算,还有一些其他运算, 所以会将不同的算子进行切分,将内存消耗大的切分到CPU,内存消耗小的密集型算子切分到硬件加速子图,框架协同不同子图进行网络训练,使得处于不同硬件且无依赖关系的子图能够并行进行执行的过程.在Graph模式下，Mindspore通过源码转换的方式，将python的源码转换成IR（MindIR）再在此基础上进行相关的图优化，最终再硬件设备上执行优化后的图。动态图是直接计算出结果的,在底层是没有做优化的,所以效率是不如静态图的.在线推理和离线推理.
2023-11-20 10:34:51
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原创 华为ICT大赛昇腾AI赛道学习记录02
这节课是机器学习算法概述，感觉都挺简单的，总结一下吧：这两个图很是经典也很明晰，我觉得有必要先放一下。首先我认为，机器学习的表达式是这样的：机器学习一般用来处理问题较为复杂并且问题规模大的问题，一般规则性的问题不足以处理此问题，因为数据越大，数据量越多，针对这个问题的数据分布就越完整，所学习得到的模型的参数就越可信，模型就越具有很好的泛化性能和鲁棒性。
2023-11-18 16:34:59
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原创 图像分类任务的训练小Trick
欠拟合（训练集测试集精度都不高）->weight_decay设置小一点一般5e-4,4e-5过拟合（训练集精度远远大于测试集）->weight_decay设置稍微大一点1e-4。
2023-11-16 21:57:08
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原创 华为ICT大赛昇腾AI赛道学习记录01
最近报名了华为ICT大赛，听老师说华为每年挺重视这个比赛，而且获奖了还有礼品，还能学到知识真是何乐而不为。于是乎：一共有这么几个课，基本上我都有所了解，但对mindspore的掌握还不够深，刚好来学学。先学第一课：（给大家试试水。
2023-11-16 19:46:09
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原创 YOLO部署遇到的问题，Segmentation Fault
首先，我将服务器训练好的代码以及模型直接拷贝进树莓派上，然后配置环境上踩了坑，我使用的是树莓派板子上自带的python的base环境，因为Ros系统和Conda在板子我查阅相关资料说是会出现冲突，所以我就使用。创建了python虚拟环境，具体教程可见。，创建好之后我按照yolov4的。
2023-11-12 20:47:57
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原创 torch.backends.cudnn.enabled = False会引起CUDA out of memory和CUDA error: an illegal memory access was
小问题
2023-11-05 13:22:29
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原创 深度学习pytorch分割数据集的方法（将大数据集改小更加易于训练）||图像分类
深度学习pytorch分割数据集的方法（将大数据集改小更加易于训练）||图像分类
2023-04-13 09:38:59
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原创 openCV-Task07:25-28 25：像素重映射；26 ：图像二值化；:27：全局与自适应二值化；28：实时人脸检测
实时人脸检测（视频及图片）
2022-12-24 09:16:15
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原创 openCV-Task06:21-24 21：图像直方图；22：图像直方图均衡化:23：图像卷积操作:24：高斯模糊
OpenCV-图像直方图；图像直方图均衡化；图像卷积操作；高斯模糊
2022-12-21 20:34:48
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原创 openCV-Task05:17-20 17：鼠标操作与响应；18：图像像素转换与归一化；19：图像几何变换；20：视频读写处理
opencv-python
2022-12-19 22:14:20
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原创 openCV-Task02:005-008 图像色彩空间转换；图像对象的创建与赋值；图像像素的读写操作；图像算术操作
OpenCV Task02 打卡~
2022-12-12 22:08:12
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空空如也
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