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RSS订阅原创 【神经网络训练过程可视化】
Hook热力图确实是针对卷积层的，因为卷积层的输出通常是多个通道的二维特征图，而普通全连接层（如MLP）的输出是一个一维向量，无法直接生成热力图。这种方法主要用于卷积神经网络（CNN），帮助我们理解模型在处理图像时关注的特征区域，特别是在分类任务中。通过热力图，我们可以可视化网络在进行预测时，关注的是输入图像的哪些部分。常用的可视化方法有 Grad-CAM 和 Guided Grad-CAM。
2024-12-26 14:39:07
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原创 【YOLO】数据集路径配置以及生成数据集
那么，如果在找不着相对路径的情况下，我们就可以直接按照他需要的，输入绝对路径。train: 训练数据的图片目录。test: 测试数据的评估目录。val: 评估数据的图片目录。path: 数据集根目录。
2024-12-26 12:40:36
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原创 【技巧】vscode终端链接conda环境
相信很多人都跟我一样遇到过vscode终端下库等下不到指定的虚拟环境中，今天来分享一个方法。1.在Anaconda Prompt 中输入conda init powershell。3.输入 conda --version 检查是否成功，如果返回有东西，那么成功了。4.输入conda info --envs 列出所有虚拟环境，复制想要的。5.输入conda activate XXX(刚才复制的),即可激活。2.重启vscode。
2024-12-22 12:31:13
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原创 数据挖掘 K-均值
5.判断是否所有中心点距离<阈值，若是则退出。若不是则将中心点数组更新为第4步算的。6.最后，在退出循环后代表已经找好了中心，此时拿到k个中心的标签，就是它们的类别。3.对所有样本进行归类，归到其最近的中心 中心用一个K行的数组表示。2.设置最大迭代次数，用循环实现。返回K行每行的np.mean。1.随机选取K个中心点。
2024-10-30 11:22:52
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原创 【Red Hat Linux虚拟机密码重设】
1.首先，在这个界面按下e (edit)2.按下之后，出现这个界面，选择红色框的内容，按e进去3.进去后，到了这个界面，鼠标点进虚拟机，在kernel /vmlinuz-2.4.20-8 ro root=LABEL=/ 后面输入 空格 然后输入single，进入单模式设置密码。按enter进入前一个界面，按 b 键启动单模式4.启动之后，在这个等待的界面，输入passwd命令，后面就会让你输入两次密码，输入完之后，输入 reboot 重启系统，一切搞定
2024-10-22 23:04:03
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原创 时序数据的数据定义方式
迭代器 (DataLoader实例本身是一个迭代器): 在迭代过程中，每次调用迭代器（如在for data in dataloader:循环中），它会返回一个批次的数据，通常是(data_batch, label_batch)的形式，其中data_batch和label_batch是张量，分别包含了该批次所有样本的数据和标签。通常，图像数据的通道顺序是RGB，但MNIST是灰度图像，所以转换后张量的形状将是[C, H, W]，其中C=1，H和W是高度和宽度。适合数据集较大，I/O成为瓶颈的情况。
2024-06-02 12:27:43
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原创 BeautifulSoup
推荐使用lxml解析库标签选择筛选功能弱但是速度快建议使用find()、find_all() 查询匹配单个结果或者多个结果如果对CSS选择器熟悉建议使用select()记住常用的获取属性和文本值的方法。
2024-02-16 10:07:37
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原创 浮动布局与定位
让元素基于父级,在一个指定的位置/坐标出现 --> 让标签出现在距离父级上下左右XX的位置 - 绝对定位在移动后,会脱离文档流.在文档中不再占位 - 绝对定位的参照对象是基于父级.如果没有特别父级.就以body作为父级 。2.浮动布局: 让元素可以在父容器里,向左/右进行浮动.直到遇到边界/其他浮动元素位置 3.定位布局: 让元素在指定位置显示。让元素基于自身原来的位置进行移动.在原来位置的基础上.距离指定方向XX像素 - 不会脱离文档流。1.绝对定位:基于父级坐标定位。
2024-01-21 17:48:22
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原创 盒子模型与样式排版
概念: 让开发者更好的对页面进行布局,把网页分割为一个个区块常用块元素:（盒子、正文、列表等 独占一行的）块元素特性:1.总是独占一行2.有宽度,高度,边距.这些属性都可以设置3.宽度默认是浏览器的100%. 高度为内容高度 (body有默认属性,设置margin和paading)4.可以包裹其他块元素块元素相当于地主,有自己独立的一块地盘。
2024-01-18 21:56:26
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空空如也
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