Vim小技巧

最新推荐文章于 2025-08-22 09:28:40 发布
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分类专栏： Vim 文章标签： vim
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qinzhonghello/article/details/3285029
本文介绍了Vim编辑器的基本操作技巧，包括如何启用鼠标、如何进行文本的分割、可视状态下复制粘贴等常用功能。这些技巧对于提高Vim用户的编辑效率非常有帮助。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 在Vim中设置鼠标可用的命令：set mouse=a
  • 将Vim窗口一分为二：split
  • 按V,进入可视状态，通过上下按钮选择行，按Y，拷贝，按P，粘贴。
Pytorch实战-猫狗分类
2302_76950070的博客
05-31 848
定义数据预处理]),])nn.ReLU(),else:total = 0if batch_idx % 10 == 0: # 每10个批次打印一次。
PyTorch图像分类系列——流程概览
weixin_48633207的博客
06-18 759
本文概括总结了图像分类任务的主要过程。
Pytorch实例----DCGAN图像生成
qq_37172182的博客
12-22 3692
背景： 深度学习对数据量的需求明显高于传统机器学习方法，当真实的数据量较少或难以满足实际网络收敛情况下，需用通过数据增强方法生成更多可用于训练的更多图片，数据增强方法通过对图像进行随机剪裁，翻转等变换，提升图像输入的丰富度，但数据增强本质上是在原图上做“线性变化”，无法产生原图中没有的图像。在这种条件下，GAN（Generative Adversarial Networks）能够...
pytorch--CIFAR-10
帅帅de三叔
11-14 1657
本期我们来利用pytorch深度学习框架进行CIFAR10项目实践。
图像分类pytorch-image-models-master代码目录解析
weixin_44396553的博客
10-22 3447
代码来源：https://github.com/rwightman/pytorch-image-models 其目录结构： 该源代码主要实现功能为CV经典三剑客中的图像分类。2012年人工智能出现爆发式增长，离不开深度神经网络的产生。经典的有Alexnet，VGG，GeogLeNet，RestNet等，本次主要对RestNet做深层次阐述。 一、README解读 最新版的ResNet来到2021年10月19日，根据README文件阐述，自2021年1月起，已经更新了23次，其更新速度确实让.
PyTorch示例——CNN图像分类-FashionMNIST
蒋含竹的博客
04-05 2111
PyTorch示例-CNN多分类-FashionMNIST数据
pytorch--多分类问题
qq_43535213的博客
07-14 3004
本人也是小白一枚，主要是边学习边记录，打算把一些学到的算法整理一下，方便以后回顾。 如果有不对的地方，希望大家指证，一起共同成长。 目标：利用BP神经网络解决多分类问题 库：pyorch、numpy 根据此问题，主要为三部分：数据集的读取，模型的搭建，训练。 一：数据集读取 前提采用txt文件存储数据，例如下图（ 形式：特征数据和种类数间均为以空格或TAB键分隔，每行表示一组数据，其中最后一个数表示种类。 采用pytorch中定义数据集的类Dataset(详解可参照这篇文章详解PyTorch中加载数据的方法
基于 PyTorch 的猫狗图像分类实战
lixiemang8887的博客
07-04 1654
通过本次实战，我们从零开始搭建了一个基于 PyTorch 的猫狗分类器，涵盖了数据准备模型设计训练调试到评估推理的完整流程。我们使用简单的卷积神经网络在经典的 Kaggle 猫狗数据集上取得了不错的效果，展示了深度学习解决图像二分类问题的基本范式。在这个过程中，我们还体验了在 Apple Silicon 上利用 MPS 加速训练的便利。为了进一步提高和扩展，本项目有许多可以改进和延伸引入预训练模型提升精度：当前使用的属于浅层网络，如果希望取得更高的准确率，可以使用迁移学习。
pytorch图像分类：卷积神经网络CNN
weixin_62472350的博客
06-30 1520
学习资料来自b站，up主的讲解非常详细，很容易听懂。
pytorch图像分类手把手教学(代码)
qq1309399183的博客
11-26 1387
pytorch图像分类手把手教学(代码)
Python库 | pytorch3d-0.6.1-cp39-cp39-macosx_10_9_x86_64.whl
02-19
安装完成后，即可在项目中导入并使用PyTorch3D的功能。 总结，PyTorch3D是3D深度学习领域的强大工具，它结合了PyTorch的灵活性和3D处理的专有功能，为研究人员和开发者提供了在各种场景下探索3D数据的强大平台。...
a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning-master_pytorch_
09-30
**PyTorch简介** PyTorch是Facebook开源...通过这个教程，你将掌握PyTorch的基本操作，并能够实现一个图像标题生成的完整项目，从而深化对深度学习的理解。在实践中，不断探索和优化模型，你会发现PyTorch的强大之处。
PyTorch-GAN-master_pytorchgan_GaN_可运行！_网络多种分割化实例_
09-30
这在图像风格转换、图像分类等任务中有广泛应用。 5. **Wasserstein GAN**： WGAN改进了GAN的损失函数，使用Wasserstein距离来衡量生成器和真实数据分布的差异，解决了传统GAN训练中的梯度消失问题，提高了模型...
Pytorch 使用CNN图像分类的实现
12-17
在PyTorch中实现CNN（卷积神经网络）进行图像分类是深度学习中常见的任务，尤其是在计算机视觉领域。本示例中的任务是基于4x4像素的二值图像，目标是根据外围黑色像素点和内圈黑色像素点的数量差异进行分类。如果...
动手学深度学习（pytorch版）：第五章节—深度学习计算（2）参数管理
weixin_70217160的博客
08-21 726
本文介绍了深度学习模型训练中的参数访问、初始化和共享方法。主要内容包括：1）通过索引和named_parameters()访问网络各层参数；2）使用内置初始化器（如正态分布、常数、Xavier）和自定义初始化方法设置参数；3）实现参数绑定，使不同层共享同一参数张量。文中通过PyTorch示例展示了如何操作参数对象，提取数值和梯度，以及在不同层级进行差异化初始化。这些技术对模型调试、优化和复用具有重要意义。
动手学深度学习（pytorch版）：第五章节—深度学习计算（6）GPU
weixin_70217160的博客
08-22 441
本文介绍了在PyTorch中使用GPU进行深度学习计算的基本方法。首先需要检查GPU设备是否可用，可以使用nvidia-smi命令查看显卡信息，并通过torch.cuda.device_count()查询可用GPU数量。PyTorch中可以通过torch.device('cuda')和torch.device('cpu')来指定计算设备，当存在多个GPU时可以使用torch.device(f'cuda:{i}')选择特定GPU。文章还提供了两个实用函数try_gpu()和try_all_gpus()来简化设
PyTorch API 4
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
08-20 806
torch.distributed.fsdp.fully_shard PyTorch FSDP2 (`fully_shard`) Tensor Parallelism - torch.distributed.tensor.parallel 分布式优化器 流水线并行 为什么需要流水线并行？ 什么是 `torch.distributed.pipelining`？ 第一步：构建 `PipelineStage` 步骤2：使用`PipelineSchedule`执行 模型分割方案 方案一：手动拆分模型 选项2：自动拆
PyTorch API 7
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
08-20 720
torch.sparse 稀疏化的适用场景与优势 功能概述 算子概述 稀疏半结构化张量 构建稀疏半结构化张量 稀疏半结构化张量运算 加速半结构化稀疏的 nn.Linear 稀疏COO张量 构造方式 稀疏混合COO张量 未合并的稀疏COO张量 稀疏COO张量操作 稀疏压缩张量 稀疏CSR张量 CSR张量的构建 CSR张量运算 稀疏 CSC 张量 CSC 张量的构建 稀疏BSR张量 BSR张量的构建 稀疏BSC张量 BSC张量的构建 稀疏压缩张量处理工具 稀疏压缩张量的构建 支持的操作 线性代数运算 张量方法与
大模型落地全攻略：从技术实现到场景应用
最新发布
zzywxc787的博客
08-22 581
本文系统阐述了大语言模型（LLM）落地的四大核心方向：1）微调技术（LoRA等参数高效方法），通过领域适配提升专业性；2）提示词工程（CLEAR原则），低成本释放模型潜力；3）多模态应用（图文/视频分析），拓展数据类型边界；4）企业级方案（分层架构），解决安全、性能和扩展性问题。文章包含代码示例、流程图解和行业案例，强调从业务需求出发选择技术路径，实现从实验室验证到产业落地的完整闭环。随着技术成熟，大模型正从辅助工具演变为企业智能化基础设施。
pytorch cifar-10图像分类 def load_cifar10_dataset
12-26
### 使用PyTorch加载CIFAR-10数据集进行图像分类 为了使用PyTorch加载CIFAR-10数据集并执行图像分类任务，通常会遵循一系列特定的操作流程。这些操作包括但不限于导入必要的库、定义转换函数、设置数据加载器以及准备用于训练和测试的数据。 #### 导入所需模块 首先，需要引入一些基本的Python包来辅助完成整个过程： ```python import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader ``` #### 定义图像预处理变换 接着，创建一组适用于输入图片的转换规则，这有助于提高模型性能或加速收敛速度。对于CIFAR-10而言，常见的做法是对原始RGB像素值做标准化处理，并随机裁剪及水平翻转增强样本多样性： ```python transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), ]) ``` 这里`transforms.Normalize()`中的参数分别代表均值(mean)与标准差(std)，它们来源于CIFAR-10官方给出的经验数值[^1]。 #### 设置数据加载器 之后，利用上述配置好的转换对象实例化对应的`datasets.CIFAR10`类，并通过`DataLoader`构建迭代器以便后续批量获取批次(batch)形式的数据供网络学习之用： ```python trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2) ``` 以上代码片段展示了如何基于PyTorch框架高效便捷地加载CIFAR-10数据集，并为其指定恰当的前处理方式以适应具体的机器学习应用场景需求[^2]。
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