udacity classmates pytorch基础用法总结

最新推荐文章于 2025-02-21 09:31:18 发布
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本文深入探讨了最新的音视频编解码算法进展，包括H.266/VVC和AV1标准，以及它们如何提高视频质量和降低带宽需求。文章还介绍了FFmpeg在音视频处理中的应用，以及如何利用GPU加速实现高效编码。
Pytorch-Udacity入门深度学习解决方案：此存储库包含我的解决方案和Colab友好型独立笔记本，适用于Udacity上的PyTorch深度学习入门课程
02-04
Pytorch-Udacity入门深度学习解决方案：此存储库包含我的解决方案和Colab友好型独立笔记本，适用于Udacity上的PyTorch深度学习入门课程
udacity-deeplearning-pytorch-challenge-lab：具有PyTorch Challenge Lab代码的存储库
02-04
"udacity-deeplearning-pytorch-challenge-lab"是一个存储库，其中包含了使用PyTorch进行深度学习挑战的实践实验代码。这个挑战实验室旨在帮助学习者掌握PyTorch的基本概念，并将其应用于实际的图像分类任务。 在本...
Udacity Pytorch
linyijiong的博客
02-05 494
https://www.youtube.com/watch?v=MswxJw-8PvE&list=PLaiC38QTRBdwq9MzAIrlThEBI2vIeT8hn 1. 1.1 使用矩阵乘法 torch.mm() or torch.matmul() 一般使用前者,因为后者支持broadcasting,如果输入不正确会出现奇怪结果. You can do the multi...
5行代码秀碾压，比Keras还好用的fastai来了，尝鲜PyTorch 1.0必备伴侣
量子位
10-03 3171
休假栗 问耕 假装发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAIPyTorch 1.0来了~在今天的F8（Facebook开发者大会）上，深度学习框架PyTorch ...
PyTorch vs. TensorFlow月度使用体验总结
weixin_34061482的博客
10-24 443
日前，英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorch和TensorFlow的一些体会，在文章中，他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架。 他曾是TensorFlow用户，加入英伟达后开始使用PyTorch，下面是的他的一些使用体验： 安装 PyTorch安装起来很容易，也很直接，大家可以通过...
深度学习领域PyTorch项目-git源码整理
热门推荐
一花一世界 一叶一菩提
08-22 2万+
原文地址: http://www.sohu.com/a/164171974_741733 本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风
Pytorch 基础入门
weixin_44003026的博客
02-01 178
Pytorch 基础入门 1.Pytorch常用包：[https://blog.youkuaiyun.com/qq_43270479/article/details/104077232] 2.PyTorch系列 (一): pytorch使用总览：https://likewind.top/2019/01/17/Pytorch-introduction/ PyTorch系列 (二): [pytorch数据读取：https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/] Pyt
PyTorch-基础(CUDA、Dataset、transforms、卷积神经网络、VGG16)
JolyouLu的博客
02-21 1756
CUDA Toolkit是NVIDIA的开发工具，里面提供了各种工具、如编译器、调试器和库首先通过NVIDIA控制面板查看本机显卡驱动对应的CUDA版本，如何去下载对应版本的Toolkit工具，本人下载的是下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载完毕后打开，这里会让你指定一个临时目录这个目录用于存放临时文件的，安装Toolkit 成功后会自动卸载注意临时目录不要和安装目录指定相同位置，假如指定了相同位置后面是无法安装的。
PyTorch使用教程(1)—PyTorch简介
深图智能工作室
01-15 699
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook人工智能研究院（FAIR）于2016年开发并发布，其主要特点包括自动微分功能和动态计算图的支持，使得模型建立更加灵活‌。以下是关于PyTorch的基本介绍，熟悉的小伙伴可以不用看了，这里只是为了专栏的完整性，重复地写了一些介绍。
优达学城《DeepLearning》1-3：介绍pytorch框架
不精，不诚，不足以动人
06-05 937
Part 1 - Tensors in PyTorch Part 2 - Neural Networks in PyTorch Part 3 - Training Neural Networks
Udacity-ML-Pytorch-Project1
02-19
您还需要使用随附的visuals.py Python文件和census.csv数据集文件来完成工作。 虽然已经实施了一些代码以使您入门，但是当要求成功完成项目时，您将需要实现其他功能。 请注意， visuals.py包含的代码是visuals.py...
在PyTorch上使用RNN进行电视脚本生成：Udacity的深度学习纳米学位的电视脚本生成项目
02-16
在此项目中，我们将使用RNN生成自己的 TV脚本。 我们将使用9个季节的脚本的一部分。 我们将建立的神经网络将根据在此训练数据中识别的模式生成一个新的“伪”电视脚本。 前方的路 探索数据 实现预处理功能 建立和...
udacity-javascript-basics:从udacity学习JavaScript基础
05-19
我如何完成这个项目？ 转到然后选择“查看课程资料”。 浏览本课程中的视频和作业，以学习构建简历所需JavaScript。 根据Project Rubric（在下一页上）回顾您的工作。 当您对项目满意时，请按照下一页的提交说明...
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合，用于提升自主水下机器人（AUV）控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程，设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器，通过Matlab代码实现仿真验证，展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计；②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案；③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议：读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节，建议结合文中提供的代码进行实践复现，并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。
苏州市数据条例(1).pdf
11-26
苏州市数据条例(1)
1995-2023年全球经济自由度指数数据
11-26
1995-2023年全球经济自由度指数数据 1、时间：1995-2023年 2、来源：美国传统基金会 3、指标：Name、Index Year、Overall Score、Property Rights、Government Integrity、Judicial Effectiveness、Tax Burden、Government Spending、Fiscal Health、Business Freedom、Labor Freedom、Monetary Freedom、Trade Freedom、Investment Freedom、Financial Freedom（ 总体得分、财产权、政府廉政、司法效力、税负、ZF支出、财政健康、商业自由、劳动自由、货币自由、贸易自由、投资自由、财务自由） 4、范围：180个国家地区 5、指标说明：根据得分，所有国家和地区被分为如下5个等别：完全自由（80-100）、比较自由（70-79.9）、有限度自由（60-69.9）、比较压制（50-50.9）、压制（0-49.9）。 6、全球经济自由度指数（Index of Economic Freedom）是衡量国家或地区居民在经济活动中自由程度的综合性指标体系，其核心在于通过量化评估政府对经济的干预程度，反映市场运作的自由度与效率。经济自由度越高，市场机制越完善，资源配置效率越高，长期经济增长潜力越大。
基于51单片机的RFID门禁系统（刷卡+密码）资源下载
11-26
提供了一个基于51单片机的RFID门禁系统的完整资源文件，包括PCB图、原理图、论文以及源程序。该系统设计由单片机、RFID-RC522频射卡模块、LCD显示、灯控电路、蜂鸣器报警电路、存储模块和按键组成。系统支持通过密码和刷卡两种方式进行门禁控制，灯亮表示开门成功，蜂鸣器响表示开门失败。 资源内容 PCB图：包含系统的PCB设计图，方便用户进行硬件电路的制作和调试。 原理图：详细展示了系统的电路连接和模块布局，帮助用户理解系统的工作原理。 论文：提供了系统的详细设计思路、实现方法以及测试结果，适合学习和研究使用。 源程序：包含系统的全部源代码，用户可以根据需要进行修改和优化。 系统功能 刷卡开门：用户可以通过刷RFID卡进行门禁控制，系统会自动识别卡片并判断是否允许开门。 密码开门：用户可以通过输入预设密码进行门禁控制，系统会验证密码的正确性。 状态显示：系统通过LCD显示屏显示当前状态，如刷卡成功、密码错误等。 灯光提示：灯亮表示开门成功，灯灭表示开门失败或未操作。 蜂鸣器报警：当刷卡或密码输入错误时，蜂鸣器会发出报警声，提示用户操作失败。 适用人群 电子工程、自动化等相关专业的学生和研究人员。 对单片机和RFID技术感兴趣的爱好者。 需要开发类似门禁系统的工程师和开发者。
51单片机+HC05蓝牙模块+手机app+智能小车控制套件
11-26
此资源文件为您提供了一个基于51单片机的智能小车控制套件的详细方案，通过MIT App Inventor搭建的手机app实现对智能小车的远程控制。 资源简介 资源中包含了一个通过HC05蓝牙模块与51单片机连接的智能小车控制系统，用户可以通过手机app发送指令，实现小车的前进、后退、左转和右转。此外，我们还为小车增加了蜂鸣器报警和LED电灯功能，使其具备更多的互动性和实用性。 功能特点 使用MIT App Inventor搭建的手机app，操作简单方便。 51单片机接收蓝牙模块的指令，控制小车运动。 具备蜂鸣器报警功能，可应用于多种场景。 LED电灯功能，为小车提供夜间照明。 文件内容 本资源文件包含以下内容： 51单片机程序代码 HC05蓝牙模块配置说明 手机app设计教程 智能小车硬件连接示意图 请根据您的需求，仔细阅读相关文档，逐步搭建属于您的智能小车控制系统。祝您在使用过程中收获满满，尽情享受科技带来的乐趣！
51单片机c源码-99倒计时
11-26
51单片机c源码-99倒计时
Udacity深度学习课程PyTorch教程
Udacity提供的"Udacity_Deep_learning"这一资源库涉及了深度学习的多个核心主题，使用Python编程语言中的PyTorch框架进行实践。 首先，深度学习基础中涵盖了神经网络的构建和训练。教程中会引导用户从零开始构建一...
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