qq_26972735的博客

torchserve demo下面是densenet161模型部署demo步骤sdocker部署下载第一个image启动一个容器docker run --name demo -d e38d077aa5ff进入容器docker exec -it 4803ff2cc32a /bin/bash下载torchservegit clone https://github.com/pytorch/serve.gitmkdir model_store下载模型wget https://download

需求：编写一个脚本，监控一个文件夹，当有文件加入将其上传到HDFS。步骤：记录已经上传过的文件获取文件夹下所有数据文件判断是否已经上传，如果没有，上传，并记录python脚本：import osfrom subprocess import callimport argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.add_ar...

编程之美题目记录： 小飞的电梯调度算法问题描述：一栋楼共有N层，电梯从一层往上走，只允许停在其中某一层，所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后，所有乘客从这一层爬楼梯道自己的目的层。在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯自动计算出应停的楼层。问：电梯停在哪一层楼，能够保证这次乘坐电梯的所有乘客爬楼梯的层数之和最少。# 解法1：暴力求解， 从第一层开始遍历，得到爬楼梯最少的楼层（时间复杂度O...

四级单词版wordcount！下载运行完就可以得到最近几年四级阅读理解高频单词。也可以自己收集其他数据进行统计github:https://github.com/jiaxingqi/pythonCode/tree/master/练习/四级高频词import osimport rebase_path = './data/'filenames = os.listdir(base_path...

题目大概意思就是统计一个树中每一层叶节点的个数。节点编号从01开始，程序将其转化为从1开始。最终提交结果（27/30）第五个测试点就是不通过！求好心人解答。题目链接：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805521431773184用深度优先搜索遍历整棵树，树采用map存储def main():...

梯度下降方法总结import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom IPython.display import Image深度学习中，我们最常用的优化算法就是基于梯度的方式了。所以在这里总结一下我目前所能理解的方法。（PS：在写这个的过程中，我发现指数...

fashion_mnist数据集， K近邻方法。K=5， 测试集准确率0.8554。

最近在看GAN和VAE的过程中，发现信息熵的概念多次出现，就又复习了一下。为了更形象的了解信息熵，在网上找信息熵函数图像的过程中，发现只有二元的信息熵图像，出于好奇，画了就画了一下三元的。E=−p1∗log2p1−(1−p1)∗log2(1−p1)E = -p_1 * log_2p_1 - (1 - p_1) * log_2(1 - p_1)E=−p1​∗log2​p1​−(1−p1​)∗log...

池化层以后补充。def conv_backward(dZ, cache): """ Implement the backward propagation for a convolution function Arguments: dZ -- gradient of the cost with respect to the output of th...

最近几个月为了写小论文，题目是关于用深度学习做人脸检索的，所以需要选择一款合适的深度学习框架，caffe我学完以后感觉使用不是很方便，之后有人向我推荐了Keras，其简单的风格吸引了我，之后的四个月我都一直在使用Keras框架，由于我用的时候，tensorflow的相关教程还不是很多，所以后端我使用theano。这次的心得主要分成两篇，第一...

最近学习卷积网络用到cifar10数据集，自己写了一个工具类，用来读取已经下载到本地的cifar10数据集。代码写的不算好，但是自己用起来还可以。所以放到网上，有需要的可以拿去用。代码比较少，所以没有写注释。下面介绍一下实现的功能。完整的代码可以在github上下载。地址：https://github.com/NewQJX/DeepLearning/tree/master/Cifar10文...

现在逐渐的开始接触深度学习的知识，最近看了Ng老师的深度学习视频，看到里面介绍了几种经典的卷积神经网络其中就包含LeNet-5所以就照葫芦画瓢，用tensorflow实现了一下最原始的LeNet-5模型，顺便也是为了学习tensorflow。虽然代码很简单，由于是新手遇到了很多意想不到的坑。所以写篇博客记录一下。开始一定要牢记的一句话，一定要把模型分析透了再去写代码，每一层的输入是什么shap...

import copydef f(x): return xa = [["a", "b"],1,2,3, "d"]b = copy.copy(a)c = copy.deepcopy(a)d = a.copy()e = f(a)a[0].append("c")a[1] = 0a[-1] = a[-1].upper()print(a) #...