走在深度学习前沿的小宋

腾讯混元、北大发现Scaling law「浪涌现象」，解决学习率调参难题

根据报错信息可知，其实这里调用的一直是`C:\Users\14541\AppData\Roaming\Python`下的`Python`，而我操作的一直是`conda下的env环境`。 电脑中`存在太多环境容易出现调用`的问题，当我把`Roaming`下的`Python`删除后，编译器就自动去找了`conda`下的`python`环境了，而我conda下的环境是没问题的，也就整体没问题了！！！！

总的而言，感觉出现该错误主要是因为Matplotlib的版本的问题，可以通过设置渲染器或更换Matplotlib版本解决。如果大家有什么解决方案的话可以评论留言，这边会根据最新的内容进行更新！！！

深度学习笔记（3）——CNN中一些特殊环节的反向传播 传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计算出导数函数，然而在CNN网络中存在一些不可导的特殊环节，比如Relu等不可导的激活函数、造成维数变化的池化采样、已经参数共享的卷积环节。NN网络的反向传播本质就是梯度（可能学术中会用残差这个词，本文的梯度可以认为就是残差）传递，所以只要我们...

YOLOv2通过k-means来获取anchor boxes

基于可穿戴的健康监护终端--研究进展报告

这篇文章介绍不要对数据进行某些类型可视化 - 它们是什么以及为什么它们不好。文章通过可视化以及具体的案例进行各个情况分析，并说明了坏的原因！！！

数据集需要分为训练集和测试集！其中，训练集单纯用来训练，优化模型参数；测试集单纯用来测试，评价模型效果。然而，如何将数据集分为训练集和测试集这个简单的问题网上的回答也是五花八门，明明有简单的方法，当然不想用麻烦的方法啦！因此，这里做一下简单记录！到此，使用在Pytorch中如何操作将数据集分为训练集和测试集已经介绍完毕了！！！

写代码不写注释分情况如何解决？ 写代码不说环境分情况如何解决？讨厌程度排名：写代码不写注释 < 写代码不说环境 < 写代码不给数据 < 写论文不给代码

`Github`上存在大量的代码。当下载下来后可能会存在疑惑：如何在`本地配置`对应的项目呢？为了帮助新手解决这一问题，这篇文章从头开始对项目的配置进行解析。文章主要包括四个部分：1. 初步预览2. 配置环境3. 数据配置4. 依次调试5. 配置完成

近日，在调试相关LSTM代码的时候发现：得到的预测输出只包含标准化后大于等于0的部分，对于小于0的部分单纯只是一条直线。这明显是关于激活函数使用错误的问题，模型将大于0的部分直接截断了。对于这样的情况下，激活函数应该如何去改思考了很久。

一个窗口想展示两张图片要怎么办？一般情况下opencv库包已经有了解决方案。这里介绍的是使用plt库包展示两张图片。