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原创 pip install requests报错的解决
Collecting requestsRetrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘SSLError(SSLError(1, u’[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verif...
2019-03-03 00:16:25
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原创 没有可用的软件包××，但是它被其他的软件包引用了——解决方法
在ubuntu下安装gcc：sudo apt install gcc 谁知这么简单的命令居然不成功 解决方法：sudo apt-get update 待更新完毕后再次输入安装命令即可。
2018-09-16 15:10:17
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原创 xpp3_min dowload (xpp_3的安装)
XStream（一个流行的 Java 库，用于 XML 和 JSON 序列化/反序列化）的依赖包。找了很多资源，终于被我找到了。xstream的依赖包。
2025-03-27 16:03:06
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原创 长尾视觉识别
同时模型对于“尾部”数据的建模能力极其有限，从而在模型测试阶段表现出对长尾数据（尤其“尾部”数据）预测精度不理想的缺陷。特别是在借助深度学习模型进行的视觉识别应用中，尾部数据的数量缺失还使得深度模型的训练难以充分进行，导致特征学习很难达到理想程度，进而影响整个深度模型的泛化表现。长尾问题导致：训练后的模型容易偏向训练数据量大的头类，导致模型在数据量有限的尾类上表现不佳，决策边界的偏差，模糊的特征表示。长尾问题：少量类别占据了绝大多数样本，大量类别仅有少量的样本。
2025-03-26 19:25:22
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原创 pytorch -- 加载和保存模型
保存网络模型中的参数为字典的形式（官方推荐）方法2：load_state_dict。方法1： torch.load。保存网络模型结构和参数。
2024-02-26 14:47:19
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原创 pytorch --反向传播和优化器
使用反向传播，每个节点的梯度，根据梯度进行参数优化，最后使得损失最小化。计算当前张量相对于图中叶子节点的梯度。2.优化器 （以随机梯度下降算法为例）params ,lr（学习率）
2024-02-26 14:27:10
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原创 pytorch -- torch.nn网络结构
使用 torch.nn 模块，我们可以创建自定义的神经网络模型，并使用 PyTorch 提供的优化器（如 torch.optim）和损失函数来训练和优化模型。1.1版本 nn.functional.conv2d。1.2版本 torch.nn.Conv2d。
2024-02-26 11:26:30
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原创 pytorch -- torch.nn.Module
通过继承 nn.Module 类，您可以创建自己的神经网络模型，并定义模型的结构和操作。还能使用 PyTorch 提供的优化器（如 torch.optim）和损失函数来训练和优化模型。nn.Dropout: Dropout 层，用于正则化和防止过拟合。nn.Sequential: 顺序容器，用于按顺序组合多个层。nn.MSELoss: 均方误差损失函数，通常用于回归问题。nn.Conv2d: 二维卷积层，用于处理图像数据。nn.Linear: 线性层，用于定义全连接层。
2024-02-25 21:00:09
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原创 pytorch -- ToTensor使用
通过transforms.ToTensor解决两个问题（PIL image/numpy.ndarray 转化为 tensor ）ToTensor()返回一个ToTensor的对象(创建具体的工具)，传入pic就会返回一个Tensor类型的图片（使用工具）导入：from torchvision import transforms。
2024-02-25 20:14:22
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原创 argparse库
ArgumentParser对象通过 parse_args() 方法解析命令行的参数。它将检查命令行中每个参数，转换为适当的数据类型，然后调用相应的操作，并把参数结构化后存放在对象args中。在脚本中，通常 parse_args() 会被不带参数调用，而 ArgumentParser 将自动从 sys.argv 中确定命令行参数。argparse-------python用于解析命令行参数的标准模块。查看帮助信息 python try.py -h。2. 解析命令行的参数：parse_args()
2024-01-12 16:07:22
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原创 主动学习基础-贝叶斯神经网络
在“行为良好”的分布中随机初始化参数后，可以进行梯度下降并每次稍微修改分布的参数（例如均值或方差），以查看结果分布是否更接近后验分布。度量接近程度用ELBO.在编程语言中，我们有可以采用特定值的变量，每次访问该变量时，您都会获得相同的值。与此相反，在贝叶斯世界中，我们有类似的实体，称为随机变量，每次访问它时都会给出不同的值。在几乎所有现实世界的问题中，我们想要的不仅仅是结果，还需要对该结果的信心/确定性的了解。P(B)计算很困难，在所有可能的参数值下观察数据（输入/输出对）的概率，并按各自的概率加权。
2024-01-11 17:38:38
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原创 交叉熵损失（Cross-Entropy loss）
在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。交叉熵损失是最重要的成本函数。它用于优化分类。对交叉熵的理解取决于对 Softmax 激活函数的理解。
2023-12-21 11:17:33
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原创 多示例VS多标签VS多示例多标签-week2
在以往的各类学习框架中，样本与示例通常是一一对应的关系，而在多示例学习中，我们将一个样本作为一个包，一个包中具有多个示例，样本和示例是一对多的关系，这就使得用以往的训练模式并没有很好解决的问题，现在通过多示例学习就能够更加容易的解决了。在多示例学习中，训练集由带标签的多示例学习包组成，多示例学习包由不带标签的示例构成，多示例学习算法的目的是预测测试集中多示例学习包的标签并找出决定多示例学习包标签的关键性示例。学习系统 通过对多标记示例构成的训练集进行学习，以尽可能正确地预测训练集之外的示 例的概念集合。
2023-12-12 10:26:15
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原创 GPU版本的Pytorch安装
找自己的CUDA对应的PYtorch安装包。查看自己计算机CUDA支持的版本。GPU版本的Pytorch安装。对应找到CUDNN的版本。3.Pytorch的安装。2.CUDNN的安装。
2023-10-08 19:16:03
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原创 pycharm使用
平时工作中，不同的人在编辑代码缩进的时候，有的人喜欢按四个或者六个空格，有的人喜欢按tab键，而在pycharm文件中，默认将tab键转换为4个空格，即按tab键的时候等于4个空格。但是当想修改tab键默认对应的空格数量时应该如何修改呢？双击”code style”，选择”python”，勾选”use tab character”，这里可以看到tab size的值为4，即当你在代码编辑时，按tab键时默认时4个空格。我们将tab键的值改为8，在编辑时可以看到按下tab键时，默认缩进了8个空格。
2023-09-09 19:12:07
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原创 初始布局为两栏，当窗口宽度减少到一定程度，布局变为一栏
解决方案：使用最小宽度<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>a</title> <style type="text/css"> body{ height: 100px; margin: 0; }
2021-11-11 20:23:11
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原创 Search组件的封装
实现如图中间的searchbarreact native中判断设备的dpi信息DPR: 设备像素比DPR(devicePixelRatio)是默认缩放为100%的情况下，设备像素和CSS像素的比值 dpr，也被成为device pixel ratio，即物理像素与逻辑像素的比，那也就不难理解：iphone6下dpr=2，iphone6+下dpr=3（考虑的是栅格化时的像素，并非真实的物理像素）;DPR = 设备像素 / CSS像素(某一方向上)1在早先的移动设备中，并没有DPR的概念。.
2021-10-01 10:46:44
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原创 react-native-swiper
周活比较高的一个react native的swiperyarn add react-native-swiperwrpper没有样式，
2021-09-24 14:54:34
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原创 dva构建项目基础
dva官网：dva一般用于构建公司的后台管理信息系统，后期成为了Umi的插件，B端（公司员工）。最明显的：封装了redux快速上手：npm install dva-cli -g构建一个新项目：dva new dvaproject开始yarn startgit默认是不允许提交一个空的目录到版本库上的, 可以在空的文件夹里面建立一个.gitkeep文件，然后提交去即可。其实在git中 .gitkeep 就是一个占位符。public目录app.model({ namespace: 'c
2021-08-31 22:10:08
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原创 类型验证-React检查组件传入的props参数
prop-types包yarn add prop-types -Sindex.jsximport React, { Component } from 'react'import Child from './Child'import { Abc } from './Abc'const abc = new Abc()class Index extends Component { state = { count: 0, } render() { return (
2021-08-20 21:07:40
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转载 day2 二分查找的一天
题目1给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。示例 1:输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9输出: 4解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4示例 2:输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2输出: -1解释: 2 不存在 nums 中因此返回 -1 提示：你可以假.
2021-08-01 22:49:23
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原创 day1: 假设有130个苹果，你我轮流拿，每次可拿1-5个，如何保证你拿到最后一个苹果？
题目描述：假设有130个苹果，你我轮流拿，每次可拿1-5个，如何保证你拿到最后一个苹果？保证自己能拿到最后一个苹果，关键是最后能够给自己剩下苹果。那么倒数第二次给对手留下6个苹果就能保证无论如果如何都能给自己剩下最后一个苹果。解法：先手拿4个.（形成6的倍数）每次对手拿x个, 我都拿6-x个.这样最后肯定会剩下6个,无论对方怎么拿, 我方一定可以拿最后一下....
2021-07-31 20:00:21
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原创 HASH、MAC、HMAC学习
Hash是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要，使得数据量变小，将数据的格式固定下来。如果两个散列值是不相同的（根据同一函数），那么这两个散列值的原始输入也是不相同的。这个特性是散列函数具有确定性的结果，具有这种性质的散列函数称为单向散列函数。但另一方面，散列函数的输入和输出不是唯一对应關係的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的。但也可能不同，這種情況稱為「碰撞」，這通常是兩個不同長度的散列值，刻意計算出相同的輸出值。Hash，一般翻译做“散
2021-07-29 22:49:03
4441
原创 关于echarts
一个简单程序echarts入门<!DOCTYPE html><html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /&
2021-07-17 22:37:25
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原创 前端图片预加载
前端页面的用户体验对于一个网站来说是至关重要的，让在可视区域的图片立即加载进来，而让不在可视区域并且需要通过滚动条进行滚动显示的图片在图片滚动到可视区域内再显示出来，几乎等价创建一个img标签var img = new Image(); //1var img = document.createElement("img"); //2图片加载需要时间img.src = "./img/2.img";console.log(img.width); 0 一段时间后显示宽度 1024将图片加载完.
2021-07-02 23:13:19
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原创 typescript入门时文章
1.官方文档https://www.tslang.cn/docs/index.html2.命名空间https://www.cnblogs.com/niklai/p/5837899.html感激作者们
2021-06-30 17:05:25
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原创 jQuery总结
文章目录简介一、jQuery代码风格二、jQuery选择器1.引入库2.读入数据总结简介jQuery是一个JavaScript库，它通过封闭原生JavaScript函数得到一整套定义好的方法。jQuery作为JavaScript封装的库，他的目的就是为了简化开发者使用JavaScript。主要功能有以下几点：HTML元素选取HTML元素操作CSS操作HTML事件函数JavaScript特效和动画HTML DOM遍历和修改AJAXUtilitiesjQuery的使用：jQuery属
2021-06-20 01:21:10
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原创 nrm报错 ERR_INVALID_ARG_TYPE
D:\webdevelopment\JavaScript\practice> nrm lsinternal/validators.js:117throw new ERR_INVALID_ARG_TYPE(name, ‘string’, value);^[TypeError [ERR_INVALID_ARG_TYPE]: The “path” argument must be of type string. Received undefinedat validateString (intern
2021-06-15 11:23:41
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原创 nvm安装与使用
nvm node.js version managementnodejs的版本管理工具。通过它可以安装和切换不同版本的nodejs。windows用户下载安装：https://github.com/coreybutler/nvm-windows下载后按照默认配置一步步安装，由于国外的镜像源下载慢，所以打开C:\Users\dell\AppData\Roaming\nvm\settings.txt添加node_mirror: https://npm.taobao.org/mirrors/node/n
2021-06-15 09:53:23
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原创 面试题1-二维数组中的查找
题目：在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。例如：如果在下面的数组中查找数字7，则返回true,如果查找数字5，由于数组中不含有该数字，就返回false.当我们需要解决一个复杂问题时，一个很有效的方法就是从一个具体问题入手，通过分析简单具体的例子，试图找到普遍的规律。思路：首先选取数组中右上角的数字。如果该数字等于要查找的数字，查找过程结束；如果该数字大于.
2021-05-23 11:10:29
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人工智能课程论文.docx
2019-11-07
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2019-05-13
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2018-12-26
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2018-12-26
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2018-09-11
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