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.transpose(1, 2)：这一步是对 view 后的张量进行转置操作，将第1维和第2维进行交换。S = torch.bmm(F, G) # content_key,style_key批矩阵乘法操作。S = self.sm(S) # 将一组数转换为概率分布,每个元素转换为非负值，并且所有元素的和为1。# 使用 contiguous 函数确保张量在内存中是连续存储的。
2024-04-30 21:15:36
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原创 风格迁移常用代码
计算相似度需逐层计算网络输出的对应channel的Cos Distance，然后对得到的distance进行平均（所有层，空间维度），LPIPS主要是把两个Cos Distance作为网络的输入，然后用Cross Entropy Loss训练网络学习2AFC。
2023-10-27 13:21:23
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原创 EasyExcel的源码流程（导入Excel）
5. 接下来调用的是.sheet()方法，这里我们会传入sheetNo、sheetName参数，调用build()方法创建ExcelReader对象，传入ExcelReaderSheetBuilder构造方法中，最终创ExcelReaderSheetBuilder对象。2. EasyExcel类继承了EasyExcelFactory类，EasyExcel自动拥有EasyExcelFactory父类的所有方法，如read()，readSheet()，write()，writerSheet()等等。
2023-09-26 17:52:54
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原创 DAV--接口
两个参数： 大屏id 工作表id ------------------ 一般情况下，只需上传一个参数，或者不传参数。若无其他用户的文件：设置好权限相关参数，将数据转化为前端要求的格式。2. 获取某个大屏的用户工作表集合 （有大屏id）查询数据库中分享记录（资源类型为dataset的）获取用户所有的工作表集合 （无参数）获取工作表详情 （有工作表id）根据大屏id查询所有的工作表详情。
2023-09-04 17:08:47
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原创 POI与EasyExcel--写Excel
默认100条数据被保存到内存中，如果超过这数量，则最前面的数据被写入临时文件，如果想自定义内存中数据的数量，可以使用new SXSSFWorkbook(数量)优点： 可以写非常大的数据量，如100万甚至更多条，写数据速度更快，占用更少的内存。缺点： 写数据时速度非常慢，非常耗内存，也会发生内存溢出，如100万条。优点： 过程中写入缓存，不操作磁盘，最后一次性写入磁盘，速度快。注意： 过程中会产生临时文件，需要清理临时文件。2. 文件后缀不同：03对应xls，07对应xlsx。优点： 可以写较大的数据量。
2023-08-15 15:41:36
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原创 图像处理代码学习
向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项，每一个add_argument方法对应一个你要关注的参数或选项。创建目录： save_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)最后调用parse_args方法进行解析，解析成功之后即可使用。exist_ok：只有在目录不存在时创建目录，目录已存在时不会抛出异常。parents：如果父目录不存在，是否创建父目录。
2023-08-11 17:46:29
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原创 Neural Network学习笔记3
以Adadelta为例，torch.optim.Adadelta(params, lr=1.0, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0)torchvision.modles中的VGG为例。weights: 可选，要使用的预训练权重。默认情况下，不使用预先训练的权重。params: 模型的参数，让优化器知道我们的模型长什么样子。其他的参数可以采用默认，并且优化算法不同，参数也会有很大不同。在进行损失函数计算后，再进行.backward()反向传播。
2023-06-05 13:44:07
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原创 Neural Network学习笔记2
Containers: 神经网络骨架Convolution Layers 卷积层Pooling Layers 池化层Normalization Layers 正则化层Non-linear Activations (weighted sum, nonlinearity) 非线性激活torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, paddi
2023-05-06 16:47:03
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原创 入门Pytorch时的一些报错
Anaconda是一个很好的可以管理python环境的工具，推荐大家结合pycharm使用。我入门时是参照up我的土堆的Pytorch教程来安装学习的，其中也遇到了一些问题。
2023-04-21 11:46:47
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原创 风格迁移学习笔记
简单来讲，正则化是抑制样本里面的某些特征，使得模型对于这些特征的重视度下降，举个例子来讲，房价预测，要考虑的特征或者因素有房屋面积，房屋新旧年限，地理位置，房屋是否有独立卫浴，房间是否有阳台等等，将这些因素都考虑进去，可以得到一个模型，但是可能某些因素并不是我们特别关系的，那么就需要使用正则化的手段，来降低模型对于该因素的重视程度，这样可以使模型简化，如果正则因子比较大，那么相对应的因素特征可以直接被模型给忽视掉。可以抑制房屋面积特征，也可以抑制地理位置特征，等等，这都取决于建模者的偏好和实际的应用场景。
2023-04-14 16:43:52
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原创 amis框架对应格式
"autoGenerateFilter": true 开启查询区域，会根据列元素的 searchable 属性值，自动生成查询条件表单，只有 searchable 属性值为合法的组件 Schema 时才会生成查询条件。注意这个属性和 filter 冲突，开启 filter 后 autoGenerateFilter 将会失效。
2023-04-10 18:05:18
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原创 SpringBoot读取resources下的文件以及resources的资源路径
【代码】SpringBoot读取resources下的文件以及resources的资源路径。
2023-04-10 10:17:24
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原创 Colab Softmax回归
softmax函数能够将未规范化的预测变换为非负数并且总和为1，同时让模型保持 可导的性质。为了完成这一目标，我们首先对每个未规范化的预测求幂，这样可以确保输出非负。为了确保最终输出的概率值总和为1，我们再让每个求幂后的结果除以它们的总和。回归估计一个连续值：单连续数值输出，有一个自然区间，跟真实值的区别作为损失。分类预测一个离散类别：通常多个输出，输出的第i个元素是预测为第i类的置信度。使用Softmax操作子得到每个类的预测置信度。softmax实际上是一个分类问题。使用交叉熵来衡量预测和标号的区别。
2023-03-31 18:02:56
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原创 SQL链接语句
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。内连接查询中一种特殊的等值连接，所谓的自连接就是指表与其自己当前表进行连接。step1:查询所有员工编号，姓名，领导者编号，领导姓名和 领导的员工编号。例子：查询员工编号大于其领导的编号的每个员工姓名，职位和领导姓名。例子：查询员工表，查询每一个员工的姓名、员工的职位和领导的姓名。例子：查询部门名称，部门的所在地，员工的编号和员工的姓名。关联条件 员工表.deptno=部门表.deptno。
2023-03-29 11:43:40
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原创 Neural Network笔记1
reshape(-1,1)这里的-1被理解为unspecified value，意思是未指定为给定的。如果我只需要特定的列数，行数多少我无所谓，我只需要指定列数，那么行数直接用-1代替就行了，计算机帮我们算赢有多少行，反之亦然。所以-1在这里应该可以理解为一个正整数通配符，它代替任何整数。这个好理解，就是转换成矩阵。
2023-03-27 11:21:46
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原创 PyCharm从C盘转移到D盘
（C盘文件已经可以删了）D盘.PyCharmCE2019.3里可以删除 system 文件夹， config 目录下只保留一个 idea.D盘位置：D:\PyCharm\PyCharm Community Edition 2019.3.3。复制完成之后，打开pycharm，点Help -> Edit Custom Properties。PyCharm的缓存文件在c盘user下的.pycharmCE，复制到指定路径。文件即可，其余文件都可删除。重启PyCharm即可。
2023-03-27 09:55:37
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原创 动手学深度学习-08线性回归+基础优化算法时的一些问题
出现以上问题的原因是matplotlib版本过高，将高版本的matplotlib卸载，安装低版本的matplotlib即可。%matplotlib inline只能在ipython或jupyter notebook中用。%matplotlib inline作用是在console生成图像，而不用弹窗显示。版本查看可使用pip list命令）当前d2l包的版本是。
2023-03-24 18:09:20
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原创 @ApiModelProperty的使用
reference：指定对对应类型定义的引用，重写指定的任何其他数据名称。position：允许显式地对模型中的属性排序（int类型，默认为0）allowEmptyValue：是否允许传递空值（默认为false）readOnly：是否允许将属性指定为只读（默认为false）allowableValues：允许此参数存储的长度。required：是否必填（true为必填）access：允许从API文档中过滤属性。hidden：隐藏（true为隐藏）dataType：重写属性类型。name：重写属性名字。
2023-03-22 11:10:36
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原创 2023蓝桥杯
一共交n次，就可将原n+1个区域分割成2×(n+1)个区域，即区域数加n+1。②一个圆一定可以与当前存在的所有直线和圆全部交两次，这是由于圆具有封闭曲线的特性。每交两次，就可将原n个区域分割为2×n个区域，即区域数翻倍。算法中也就是用递归函数实现：每一次用两数中的大数，除以小的数，直到a%b=0时，返回的b即是之间的最大公约数。平面分割空间公式：f(n)=(n^3+5n)/6+1。折线平面分割公式：f(n)=2n^2-n+1。直线分割平面公式：1/2（N^2+N+2)封闭曲线平面分割公式：n^2-n+2。
2023-03-21 17:39:03
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原创 抛出异常时将异常信息返给前端
1、@RestControllerAdvice 注解，可以用于定义@ExceptionHandler、@InitBinder、@ModelAttribute，并应用到所有@RequestMapping中。2、@RestControllerAdvice 是组件注解，他使得其实现类能够被classpath扫描自动发现，如果应用是通过MVC命令空间或MVC Java编程方式配置，那么该特性默认是自动开启的。全局异常处理器负责将抛出的异常，以统一的格式返给前端。
2023-03-21 11:18:18
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原创 Python从C盘到D盘
若报错：ERROR: Exception: Traceback (most recent call last)最好是连Wife或手机热点，然后再试一次。之后pip命令会出问题。在新目录下打开cmd。
2023-03-17 22:42:00
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原创 PyCharm安装PyTorch时的一些坑
ValueError: check_hostname requires server_hostname通常是因为版本冲突等原因，查遍大神们总结的经验后，发现是由网络代理导致的问题（也就是vpn，我当时开了连外网的梯子）。打开pycharm，有建好的项目，或者新建一个项目都可以，点最下面一栏的terminal，把上面复制的指令粘贴上去回车执行就好了。对应自己的显卡信息，查找对应的驱动版本，下载前，先浏览产品的支持列表，再搜索全部选择一个下载。然后，在桌面空白处右键，选择NVIDIA控制面板。
2023-03-17 20:09:07
2120
1
原创 Plugin ‘org.springframework.boot:spring-boot-maven-plugin:‘ not found
报错记录
2023-02-22 17:23:16
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