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RSS订阅原创 VideoBooth模型训练过程
打开./anaconda/envs/videobooth/lib/python3.10/site-packages/，在该目录下添加自定义库函数路径文件，也即创建diffusion.pth、models.pth、pretrained_models.pth文件，文件内容为自定义库函数的地址，也即./VideoBooth/diffusion、./VideoBooth/models、./VideoBooth/pretrained_models。下载给定数据集训练模型，打开Github项目中给出的。
2024-10-28 23:34:14
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原创 ReVersion模型训练
运行accelerate.sh文件，指令为“bash accelerate.sh”，2-3小时模型训练完成，在experiments/painted_on文件夹下出现checkpoint、learned_embeds等文件。可以依次在服务器终端输入以下指令，也可以新建accelerate.sh文件，将以下内容存入.sh文件，再在终端运行指令“bash accelerate.sh”执行加速操作。发现无法服务器无法解析huggingface.co官网，无法加载预训练模型的原因很有可能是网络连接问题。
2024-10-28 23:32:40
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原创 吴恩达机器学习入门笔记（Week 2）
分布范围，成本函数形状类似椭圆，利用梯度下降寻找最优解的过程越曲折。对两个特征进行特殊处理缩小分布范围之间的差异，有助于加快最优解的寻找过程。）分布范围越大，对应参数的分布范围越小。不同特征分布范围差异越大，成本函数的形状越不规则，寻找最优解所需时间也就越长。2、多变量线性回归模型(multiple linear regression)4、正规方程（Normal equation）成本函数形状（J）与特征范围之间的关系：特征（（3）迭代图（learning curve）3、多元线性回归矢量化梯度实现。
2024-07-05 21:20:10
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原创 VS code通过ssh连接远程服务器报错
因为要连实验室服务器跑实验，所以这两天在尝试将Github上项目下载到服务器上以及用vs code连接远程服务器，期间遇到了各种各样的问题，顺手记录下来参考文章：1、2、3、
2024-07-04 18:38:14
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空空如也
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