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RSS订阅原创 Pytorch 学习第【7】天
1. Pytorch 学习今天主要学习Pytorch的Loss Functions等的内容【PS：注意结合前边内容。】Pytorch 学习第【1】天Pytorch 学习第【2】天Pytorch 学习第【3】天Pytorch 学习第【4】天Pytorch 学习第【5】天Pytorch 学习第【6】天2.损失函数 Loss Functions2.1 torch.nn.L1Loss创建一个标准，测量输入x和目标y中每个元素之间的平均绝对误差（MAE）。参数：torch.nn.L1Loss(
2022-05-11 12:19:19
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原创 Pytorch 学习第【6】天
目录1. Pytorch 学习2. 填充层 Padding Layers2.1 torch.nn.ReflectionPad2d 和 torch.nn.ReplicationPad2d2.1.1 padding 参数2.1.2 python代码例子2.1.2.1 上边的例子复现代码3.非线性激活 Non-linear Activations3.1 torch.nn.ReLU 和 torch.nn.Sigmoid3.1.1 torch.nn.ReLU 和 torch.nn.Sigmoid 计算3.1.2 py
2022-05-02 23:42:12
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原创 Pytorch 学习第【5】天
目录1. 构建基本的神经网络1.1 定义自己的神经网络1.1.1 nn.Module类1.1.2 例子三级目录1. 构建基本的神经网络神经网络由对数据进行操作的层/模块组成。torch.nn命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建模块。PyTorch中的每个模块都子类化了nn.Module。一个神经网络本身就是一个由其他模块（层）组成的模块。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。1.1 定义自己的神经网络我们通过子类化 nn.Module 来定义我们的神经网络，并在 init 中初始化神经
2022-04-29 18:31:31
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原创 基因表达式编程(GEP)自学 第【8】天 GEP-ADF
目录1. 基因表达式编程 GEP-ADF2. 多基因染色体3. 自动定义函数（ADF）3.1 同源异型基因3.2 多细胞系统1. 基因表达式编程 GEP-ADF今天将对GEP-ADF进行一个介绍【PS：注意结合前边内容，需要对GEP的基本知识内容认识。本章部分内容来自与本人毕业论文，所以以图片的形式展示】基因表达式编程(GEP)自学 第【1】天 Python 实现基因表达式编程(GEP)自学 第【2】天 Python 实现基因表达式编程(GEP)自学 第【3】天 Python 实现基因表达式编
2022-04-24 14:49:01
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原创 Pytorch 学习第【3】天
目录1. TensorBoard的使用1.1. tensorboard的安装1.1. tensorboard的简单运用1.1.1 导入SummaryWriter1.1.2 SummaryWriter使用介绍1.1.2.1 add_scalar使用方法1.1.2.2 add_image使用方法1.3 代码整合测试1.4 TensorBoard中输出查看1. TensorBoard的使用TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。【PS：在这之前检验自己
2022-04-17 20:26:48
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原创 按键精灵 百度文字识别（百度ocr）OCRSpace文字识别
目录1. 申请百度OCR服务1.1. 百度OCR登录1.2 创建新应用1.3 免费领取次数1.3 查看是否创建成功2. 按键精灵运用百度OCR接口2.1 通用文字识别（高精度版）文档3.1 接口描述3.2 请求说明3.3 获取access_token3.4 按键精灵代码实现四级标题五级标题六级标题1. 申请百度OCR服务1.1. 百度OCR登录进入 百度智能云-登录 ，登入百度账号后，在产品应用里面选择文字识别服务。点击进入后：1.2 创建新应用应用的名称自己填应用归属：这里我选择是
2022-04-11 20:12:17
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原创 Pytorch 学习第【2】天
目录1. 张量（Tensors）1.1 初始化张量1.1.1 直接来自数据1.1.2. 张量可以从NumPy数组创建1.1.3. 来自另外一个张量1.1.4. 使用随机或常量值2. 张量的属性3. 张量运算3.1. 判断是否存在GPU可用3.2. 标准类似 numpy 的索引和切片：3.3. cat 连接张量3.4. 算术运算3.4.1. tensor.matmul 与 @3.4.2. tensor.mul 与 *3.4.3. tensor.sum 与item4. tensor 与NumPy的联系4.1.
2022-03-05 21:40:06
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原创 Pytorch 学习第【1】天
目录1. Pytorch安装：2. 梯度下降算法（Gradient Descent）2.1 梯度下降的原理：2.2 梯度下降运用例子：2.3 python代码实现：2.4. 运行结果3. 代码整合：1. Pytorch安装：可以参考之前的文章：Win10 下安装 CUDA Toolkit简单检查下：代码：import torchprint(torch.__version__) #版本print(torch.cuda.is_available()) #GPU是否可用结果：1.10.2
2022-03-03 14:34:46
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原创 Win10 下安装 CUDA Toolkit
目录CUDA是什么1.确认适合自己的版本2. 安装 CUDA Toolkit 10.13.下载并安装与 CUDA 10.1 版本兼容的 cuDNN4. pip 安装 pytorch5. 测试能否可用CUDA是什么可以利用CUDA和GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。CUDA是Nvidia开发的一种并行计算平台和编程模型，用于在其自己的GPU（图形处理单元）上进行常规计算。 CUDA使开发人员能够利用GPU的能力来实现计算的可并行化部分，从而加快计算密集型应用程序的速度。1.确
2022-02-24 23:37:14
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原创 无线路由器桥接教程
目录1. 桥接概念、作用1.1 应用拓扑2. 无线路由器桥接教程2.1. 登录界面2.2. 主路由器配置：2.3. 副路由器配置：3. 可能遇到问题：3.1. 如何确定要输入的网址？（看路由器的背面）3.2. 后边忘记登录密码or路由器后边没有密码？3.3. 出厂默认的用户名、密码是什么？（TP-LINK为例）3.4.WDS桥接时，主副路由器的无线名称必须要相同吗？3.5. 路由器桥接时，为什么要关闭 DHCP 服务器？3.6. 其他问题1. 桥接概念、作用无线路由器桥接是把两个不同物理位置的，不方便
2022-02-23 17:22:48
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原创 基因表达式编程(GEP)自学 第【7】天 Python 实现
目录1. 符号回归和数值常数的产生2. GEP中随机常数的控制三级目录1. 符号回归和数值常数的产生GEP 采用不同的方法来解决常数产生的问题（Ferreira 2001）。GEP 采用一种附加终点“?”和由用来表示随机常数的符号构成的附加域Dc。对每个基因而言，这些随机常数产生于初始种群产生时并被保存在一个数组中。每个随机常数仅在其基因表达的过程中赋值。进一步说来，用一个特殊的算子来向随机常数池中引入遗传变化。该算丁且按对阻机符效乎行变异。而且 GEP的常规算子加上针对 Dc域的转座探作休近.什件中的
2022-02-14 19:48:57
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原创 基因表达式编程(GEP)自学 第【6】天 Python 实现（代码）
目录1. 基因表达式编程 GEP Python 代码实现【★★★★★】2. 轮盘赌算法 实现染色体的选择2.1. 基本思想：2.2. 代码实现：3. 染色体 复制更新4. 染色体修饰4.1 Environment 类：4.2. Chromosome类：4.2.1. 突变 mutation4.2.2 IS转座 ISTransposition4.2.2 RIS转座 RISTransposition4.2.3 基因转座 geneTransposition4.2.4 单点重组 onePointRe
2022-02-11 02:23:29
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原创 基因表达式编程(GEP)自学 第【5】天 Python 实现（代码）
目录1. 基因表达式编程 GEP Python 代码实现2.三级目录1. 基因表达式编程 GEP Python 代码实现今天将用python实现GEP算法中，适应度计算、评估操作PS：注意结合前边内容基因表达式编程(GEP)自学 第【1】天 Python 实现基因表达式编程(GEP)自学 第【2】天 Python 实现基因表达式编程(GEP)自学 第【3】天 Python 实现基因表达式编程(GEP)自学 第【4】天 Python 实现（代码）2.三级目录......
2022-02-10 14:02:46
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原创 基因表达式编程(GEP)自学 第【4】天 Python 实现（代码）
目录Python代码实现1. 运行环境1.1. Python 需要的库2. Python实现生成数据3. Python 实现初始化3.1 Genome 类 定义函数、终结符3.2 初始突变参数、染色体3.2.1. Environment：3.2.2. Chromosome ：3.2.1. Gene：3.3 打印染色体4. 初始化输出测试5. 代码实现整合：Python代码实现1. 运行环境运行python是在PyCharm 运行1.1. Python 需要的库import randomimpo
2022-02-08 23:53:38
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原创 基因表达式编程(GEP)自学 第【3】天 Python 实现
基本基因表达式算法1. 个体种群1.1. 初始种群的产生2. 适应度函数与选择2.1. 适应度函数和选择环境2.2. 选择3. 有修饰的复制3.1. 复制和选择3.2. 变异1. 个体种群像所有的遗传算法一样，GEP采用个体种群，而且最开始必须产生初始种群。后续的种群都是这些初始种群或者奠基种群经过遗传修饰得到的后代。我们已经看到，在基因型/表现型系统中，我们只需要产生个体染色体，然后由发展过程来控制后续工作。因此，在GEP中，只需要随机产生初始种群的简单个体染色体结构。而且这是一个非常小的任务。对每
2022-01-29 00:09:53
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原创 基因表达式编程(GEP)自学 第【2】天 Python 实现
目录1. 表达式树【★★★★】1.1 开放阅读框（ORFs）二级目录三级目录1. 表达式树【★★★★】ps：这里先看懂表达式树是怎么转换为数学式子1.1 开放阅读框（ORFs）GEP的结构组织从开放阅读框（Open Reading Frames，ORFs)的角度来说更容易理解。在生物学上，一个 ORF序列，或者基因编码的序列，开始于一个“起始”密码子，接着是一些氮基酸密码子，最后止于一个“终止”密码子。然而一个基因不仅仅包含各自的 ORF，还包含起始密码子之前的序列和终止密码子之后的序列。虽然在GE
2022-01-28 14:56:47
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原创 基因表达式编程(GEP)自学 第【1】天 Python 实现
目录1. GEP简介【★】2. 生物学基因表达式实体【★】2.1. DNA2.2. RNA2.3 蛋白质3. 生物学基因表达式【★★★★】3.1. 基因组复制3.2. 基因组重构3.2.1. 变异3.2.2. 重组3.2.3. 转座3.2.4. 基因复制3.3. 转录3.4. 翻译和翻译后修饰3.4.1. 翻译3.4.2. 翻译后修饰4. 其他关键术语【★★】4.1. 适应性4.2. 盘轮采样策略4.3. 遗传算法5. 参考书籍1. GEP简介【★】基因表达式编程GEP(Gene Expression
2022-01-26 22:28:18
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鸢尾花的分类的样本数据。(GEP)自学 第【7】天 Python 实现实验数据
2022-04-28
按键精灵 百度ocr文字识别
2022-04-11
基因表达式编程(GEP)自学 第【6】天 Python 代码
2022-02-11
基因表达式编程(GEP)自学 第【5】天 Python 代码
2022-02-10
基因表达式编程(GEP)自学 第【4】天 Python 代码
2022-02-08
基因表达式编程 GEP(Gene Expression Programming)
2022-01-26
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