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RSS订阅原创 TensorBoard入门——Pytorch中使用（附带案例演示）
TensorBoard是一个用于可视化机器学习实验结果的工具，可以帮助我们更好地理解和调试训练过程中的模型。在PyTorch中，我们可以使用TensorBoardX库来与TensorBoard进行交互。TensorBoardX是一个PyTorch的扩展，它允许我们将PyTorch的训练中的关键指标和摘要写入TensorBoard的事件文件中。
2024-03-08 09:50:15
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原创 Python语言中的占位符方法
等格式化占位符通常用于字符串格式化。它们在字符串中指定一个位置，这个位置将由后面的变量或值替换。不同的占位符代表不同类型的值。这种格式化方法在许多编程语言中都很常见，尤其是在像 C、C++ 和 Python 这样的语言中。这种格式化方式是从 C 语言继承而来的，但在一些现代语言中（如 Python 3），有更现代的字符串格式化方法，例如使用。这两种方法在功能上更为强大且易于阅读，是更现代和推荐的字符串格式化方法。方法或者 f-string（Python 3.6+）。
2024-01-03 10:04:34
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原创 argparse 模块在深度学习的应用（简单易懂）
摘要: 系统全面的介绍argparse模块的概念、方法和使用，并介绍其在深度学习模型上的应用。
2023-11-28 11:27:45
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原创 数学基础0-全导数、方向导数、偏导数、梯度
导数（derivative）是微积分学中的一个概念。函数在某一点的导数是指这个函数在这一点附近的变化率。导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数的自变量在一点上产生一个增量ℎ时，函数输出值的增量与自变量增量ℎ的比值在ℎ趋于0时的极限如果存在，即为在处的导数，记作或。对于多元函数，过函数图像（以二元f(x,y)为例）上任意一点A可以作出无数条曲线。全导数：每条曲线都有自己过A点的导数，也就是过A点做该曲线的切线。
2023-10-09 23:07:58
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原创 LSTM-代码讲解（股票预测）
本模型对ZHW_AI课题组.2021的LSTM（股票预测）代码进行讲解。本文对代码的难以理解的、重点的部分进行了注释，并对需要注意的点进行了文字提醒。同时，本文最大的特点，是结合本人自制的数据集制作图、LSTM网络结构图，深入浅出的对由数据-->网络的具体过程进行了讲解演示。
2023-04-28 11:30:55
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原创 ML-0:机器学习(入门-初级)
本文章介绍机器学习中最基本的概念，帮助大家更好的理解机器学习。着重解释监督学习和无监督学习的概念，二者的划分标准以及区别。
2022-11-03 14:39:15
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空空如也
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