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RSS订阅原创 Numpy学习——创建ndarray的方法
NumPy数组创建方法总结：1）基础构造使用np.array()创建数组，np.copy()实现深拷贝；2）预定义填充包括zeros()、ones()、empty()、full()等函数及其_like变体；3）数值范围生成提供arange()、linspace()、logspace()三种方式；4）特殊矩阵生成包含eye()和diag()方法；5）随机数生成支持rand()、uniform()、randint()、randn()等函数，可通过seed()设置随机种子保证结果可复现。
2025-12-10 20:16:06
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原创 Numpy学习——ndarray的属性
本文介绍了NumPy数组的常用属性及其使用方法。通过一个2×3数组示例，演示了shape（数组形状）、ndim（维度）、size（元素总数）、dtype（数据类型）和T（转置）等属性的调用方式。结果显示：该数组形状为(2,3)，维度为2，包含6个int32类型元素，其转置为3×2矩阵。这些属性可帮助快速获取数组的基本信息，是NumPy数组操作的重要基础。
2025-12-09 22:58:17
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原创 PyTorch学习——搭建u-net网络
本文介绍了U-Net网络结构的PyTorch实现方法。U-Net因其U型结构得名，包含编码器（Conv2d+ReLU+MaxPool2d）和解码器（ConvTranspose2d）两部分。详细说明了各层参数：3×3卷积核使尺寸减2，2×2池化核进行下采样，2×2反卷积核实现2倍上采样。提供了完整的PyTorch实现代码，包括Conv2d、ReLU、MaxPool2d和ConvTranspose2d等模块的组合使用。通过572×572输入数据的测试验证，最终输出为388×388×2的特征图，证实了模型结构的正
2025-11-30 11:47:03
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原创 PyTorch学习——训练过程可视化以及模型保存
本文介绍了使用PyTorch进行模型训练时的可视化和模型保存方法。重点讲解了如何利用TensorBoard实现训练过程可视化，包括训练集/测试集的损失曲线和准确率曲线。通过代码示例演示了准确率计算方法，并展示了模型保存的具体实现（使用torch.save()保存每一轮训练后的模型）。文章还提供了完整的实战代码，涵盖数据加载、模型训练、损失计算、优化器调优等关键步骤，最后指导如何通过TensorBoard命令查看训练过程的可视化结果。
2025-11-28 19:27:09
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原创 PyTorch学习——从数据准备到模型训练
本文介绍了使用PyTorch实现CIFAR10图像分类的完整流程。首先构建了一个包含3个卷积层、3个池化层和2个全连接层的CNN模型。然后详细说明了数据准备、模型搭建、损失函数定义（交叉熵损失）、优化器选择（SGD）等关键步骤。最后展示了模型训练过程，包括10个epoch的训练，每个batch计算损失并更新参数。文中还提供了模型结构示意图和训练过程中的损失变化情况，为PyTorch初学者提供了实用的参考代码和实现思路。
2025-11-27 21:59:52
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原创 PyTorch学习——模型的保存和载入
本专栏用于记录pytorch学习过程，本章是关于模型的保存和载入方法，以及如何调用其他py文件里的函数和类
2025-11-26 18:28:32
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原创 PyTorch学习——现有模型的修改（以vgg16为例子）
本专栏用于记录pytorch学习过程，本章是对现有模型进行修改，以VGG在CIFAR10数据集上的修改为例子，讲述了三种修改模型的方式
2025-11-25 15:48:16
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原创 PyTorch学习——优化器
本文介绍了PyTorch优化器的使用方法和实战应用。主要内容包括：1）优化器的作用是通过调整模型参数减少损失值；2）介绍了Adam等常见优化器及其关键参数（如学习率lr）；3）给出了优化器标准使用流程（zero_grad、backward、step）；4）通过CIFAR10数据集实战演示了SGD优化器的应用效果，观察到损失值先降后升的现象，指出这与学习率设置、优化器选择等因素相关。文章推荐参考官方文档学习，并提供了相关学习资源链接。
2025-11-24 16:28:46
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原创 PyTorch学习——损失函数与反向传播
本专栏用于记录pytorch学习过程，本章是关于损失函数的功能介绍和实现，以及部分损失函数与相关参数介绍
2025-11-23 12:57:19
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原创 PyTorch学习——搭建小实战和Sequential的使用
本专栏是用于记录PyTorch学习过程，本章是模拟CIFAR10数据集和利用Sequential组合搭建一个神经网络的过程，并使用tensorboard可视化整个搭建过程
2025-11-22 13:07:37
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原创 PyTorch学习——非线性激活函数
本专栏用于记录pytorch学习过程，本章是非线性激活函数的使用，以及对前面的transforms、tensorboard、DataLoader和datasets等等的综合学习
2025-11-20 11:30:00
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原创 PyTorch学习——最大池化的使用
本专栏用于记录pytorch学习，本章是池化层的学习，主要了解了最大池化的参数以及池化过程，并结合nn.module、tensorboard、transforms等等结合进行了实战
2025-11-19 11:30:00
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原创 PyTorch学习——卷积层
本专栏用于记录pytorch学习过程，本章是卷积层的相关知识，结合了torchvision.datasets、torch.utils.tensorboard、torch.ultils.data.DataLoader和torch.nn等等知识进行实战
2025-11-18 11:30:00
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原创 PyTorch学习——DataLoader
本专栏是用于pytorch学习记录，本章为torch.utils.data.DataLoader的使用，它的重要参数的使用以及和tensorboard的结合
2025-11-15 10:39:37
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原创 PyTorch学习——torchvision.datasets
本专栏为记录PyTorch学习过程，本章是关于torchvision.datasets的使用以及查看PyTorch官网的方法
2025-11-14 11:45:00
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原创 PyTorch学习——transforms.Resize和transforms.Compose等等的使用
本专栏是用于记录pytorch的学习过程，本章将围绕transforms的一些重要工具进行讲解，比如ToTensor、Resize、Compose等等，以及和tensorboard的组合运用
2025-11-13 11:45:00
904
原创 PyTorch学习——transforms.Normalize
本专栏为PyTorch学习记录，本文包含transforms.ToTensor、transforms.Normalize和tensorboard的使用方法，以及图像在数据转换的前后对比
2025-11-12 11:45:00
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原创 PyTorch学习——transforms初认识
本专栏用于记录PyTorch学习，这章是对transforms的初步认识，学习了这个工具箱的里的工具之ToTensor的使用方法，认识了tensor格式的数据长什么样
2025-11-11 13:01:15
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原创 LeetCode每日一题：盛最多水的容器
给定一个长度为 n 的整数数组 height。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i])。解释：图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下，容器能够容纳水（表示为蓝色部分）的最大值为 49。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7]输入：height = [1,1]返回容器可以储存的最大水量。说明：你不能倾斜容器。
2023-09-21 20:41:16
114
原创 LeetCode题目：Pow(x, n)
实现 pow(x, n) ，即计算 x 的整数 n 次幂函数（即，xn ）。解释：2-2 = 1/22 = 1/4 = 0.25。输入：x = 2.00000, n = 10。输入：x = 2.00000, n = -2。输入：x = 2.10000, n = 3。要么 x 不为零，要么 n > 0。输出：1024.00000。输出：9.26100。输出：0.25000。
2023-08-01 20:46:09
118
原创 LeetCode题目：格雷编码
0,2,3,1] 也是一个有效的格雷码序列，其二进制表示是 [00,10,11,01]。每个整数都在范围 [0, 2n - 1] 内（含 0 和 2n - 1）[0,1,3,2] 的二进制表示是 [00,01,11,10]。- 00 和 01 有一位不同。- 01 和 11 有一位不同。- 11 和 10 有一位不同。- 10 和 00 有一位不同。- 00 和 10 有一位不同。- 10 和 11 有一位不同。- 11 和 01 有一位不同。- 01 和 00 有一位不同。输出：[0,1,3,2]
2023-07-31 22:37:26
133
原创 LeetCode题目：整数反转
如果反转后整数超过 32 位的有符号整数的范围 [−231, 231 − 1] ，就返回 0。给你一个 32 位的有符号整数 x ，返回将 x 中的数字部分反转后的结果。假设环境不允许存储 64 位整数（有符号或无符号）。输入：x = -123。输入：x = 123。输入：x = 120。
2023-07-31 16:18:18
114
原创 LeetCode每日一题：最大数
给定一组非负整数 nums，重新排列每个数的顺序（每个数不可拆分）使之组成一个最大的整数。注意：输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串而不是整数。输入：nums = [3,30,34,5,9]输入：nums = [10,2]输出："9534330"
2023-07-31 11:37:22
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原创 LeetCode题目：字符串转换整数
将前面步骤读入的这些数字转换为整数（即，"123" -> 123， "0032" -> 32）。第 2 步："4193 with words"（当前没有读入字符，因为这里不存在 '-' 或者 '+'）由于 "-42" 在范围 [-231, 231 - 1] 内，最终结果为 -42。第 2 步："42"（当前没有读入字符，因为这里不存在 '-' 或者 '+'）第 2 步：" -42"（读入 '-' 字符，所以结果应该是负数）第 1 步："42"（当前没有读入字符，因为没有前导空格）
2023-07-30 20:18:57
101
原创 LeetCode题目：杨辉三角
输出: [[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]]给定一个非负整数 numRows，生成「杨辉三角」的前 numRows 行。在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。输入: numRows = 5。输入: numRows = 1。
2023-07-29 22:52:09
76
原创 LeetCode题目：二叉树的中序遍历
给定一个二叉树的根节点 root ，返回 它的 中序 遍历。输入：root = [1,null,2,3]树中节点数目在范围 [0, 100] 内。输入：root = [1]输入：root = []输出：[1,3,2]
2023-07-28 20:22:29
75
原创 LeetCode每日一题：两数相加
给你两个 非空 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的，并且每个节点只能存储 一位 数字。输入：l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9]你可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]每个链表中的节点数在范围 [1, 100] 内。输入：l1 = [0], l2 = [0]输出：[8,9,9,9,0,0,0,1]题目数据保证列表表示的数字不含前导零。输出：[7,0,8]
2023-07-27 19:54:51
66
原创 LeetCode题目：找出字符串中第一个匹配项的下标
给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。输入：haystack = "leetcode", needle = "leeto"输入：haystack = "sadbutsad", needle = "sad"解释："leeto" 没有在 "leetcode" 中出现，所以返回 -1。解释："sad" 在下标 0 和 6 处匹配。第一个匹配项的下标是 0 ，所以返回 0。
2023-07-25 20:45:22
68
原创 LeetCode题目：合并两个有序数组
输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3。合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ，其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。输入：nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1。输入：nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0。解释：需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6]。解释：需要合并的数组是 [] 和 [1]。输出：[1,2,2,3,5,6]
2023-07-23 08:00:00
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原创 LeetCode每日一题：删除排序链表中的重复元素
给定一个已排序的链表的头 head ， 删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次。返回 已排序的链表。输入：head = [1,1,2,3,3]链表中节点数目在范围 [0, 300] 内。输入：head = [1,1,2]题目数据保证链表已经按升序 排列。输出：[1,2,3]
2023-07-22 08:00:00
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原创 LeetCode题目：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个元素
请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。给你一个按照非递减顺序排列的整数数组。你必须设计并实现时间复杂度为。如果数组中不存在目标值。
2023-07-20 08:00:00
72
原创 LeetCode题目：寻找两个正序数组的中位数
合并数组 = [1,2,3,4] ，中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5。合并数组 = [1,2,3] ，中位数 2。请你找出并返回这两个正序数组的。的正序（从小到大）数组。算法的时间复杂度应该为。
2023-07-19 08:00:00
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