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RSS订阅原创 如何在idea中集成Git和其对应的分支操作
接着打开项目所在的路径点进该项目，我们想把该项目里面的目录变为工作区打开VCS(Version Control）选择创建Git 然后选择项目就可以了选择完项目，点确认之后，再看原项目中多了一个.git的文件夹，这就说明我本项目已经是工作区了这个时候发现项目目录中有些文件是红色的，这个红色是代表还没有放到暂存区，放进去的话就是绿色了。
2024-11-01 19:50:45
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原创 两图深刻理解Git中分支和标签的含义
首先要记住一点：一个分支就是一个箭头！！！之前我们从创建仓库到提交多个版本都是在一条默认分支上进行的，也叫做master分支，这个时候要把master理解成一个指针分支的相关命令，具体命令如下：先要注意一点，标签和分支的区别就是分支就相当于一个指针可以在分支上的各个版本之间来回切换，而标签的意思就是相当于一个里程碑，放在那里就不能再动了。标签相关的命令：
2024-10-31 14:43:52
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原创 Git远程仓库操作命令
这样的状态小b代码也不会被覆盖相当于拉取失败，但是假如小b写完他的代码 commit到自己的仓库了，但是并没有push 这个时候再拉取代码的话 是另外一种信息。就比如说小a和小b同时操作一个文件，小a刚刚提交并推送上他的代码，小b修改完自己的代码之后，还没等提交就直接拉下小a的代码来，这样就会冲突报错。所以要想不产生冲突的习惯是：修改文件之前先git pull,获取远程最新的代码，同步完了之后再对代码进行修改；他会把自己的代码和版本的代码进行合并 并用标注出来是哪里出现了冲突。总结一句：勤拉勤推！
2024-10-30 15:50:18
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原创 Git本地仓库操作命令
我们先可以在工作区创建一些新的文件夹，此时git是不知道我们创建新的文件夹的，然后使用git add命令把他放在暂存区，创建一个放一个创建一个放一个这种。。。这样就可以让git知道我们创建了，都创建好之后然后使用git commit，这样之前创建的文件就形成一个版本提交到本地仓库了提交到本地的版本库之后 这个时候就可以提交到远程的代码平台上的仓库了比如码云这种 使用git push。
2024-10-29 15:46:51
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原创 由2D卷积神经网络到3D卷积神经网络的理解
这里一定要记住！！！不论是二维卷积还是三维卷积，他们两个的最后得到每个特征图的通道数只与卷积核的个数有关！！！
2024-10-22 10:29:51
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原创 使用AutoDL以及FileZilla进行深度学习的模型训练
region-42.seetacloud.com，端口是27704，然后点下一步继续复制密码输入进行连接就可以了。
2024-10-21 11:31:32
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原创 使用自己的数据集进行图像分类！！！
在深度学习中，我们通常不会一次只处理一个数据样本，而是同时处理多个数据样本（即一个批次）。因此，模型输入通常需要具有批次维度。：在PyTorch中，张量是一个多维数组，是深度学习模型的基本数据结构。图像、模型权重、激活值等都是以张量的形式存储和计算的。意味着在张量的最前面（即第0维）增加一个维度。这通常用于将单个数据样本转换为批次大小为1的批次数据。方法用于在张量的指定位置增加一个维度，其维度大小为1。，这样就增加了一个批次维度，表示这是一个批次大小为1的数据。是通道数（例如，对于RGB图像，
2024-10-19 00:52:00
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原创 【自用】VGG-16网络模型搭建以及训练测试
此时分析训练效果应该与批次（batch_size)在反向传播过程中梯度消失或爆炸。之前学习的网络深度是比较浅的。
2024-10-17 09:13:39
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原创 【自用】卷积神经网络基础知识梳理
图像在计算机当中就是一个像素矩阵上面的数字 8 是灰度图 也就是只有黑白的 是单通道 255是就是白色 0就是黑色下面3通道指的是红绿蓝三颜色之后还有多通道比如256、1024这种 这个时候指的就是每个特征图提取到的特征 和颜色就没有关系了28*28 指的是矩阵 *3代表是多通道 128是batch 比如说128张图片全连接神经网络存在的问题：在做训练之前先要将图像进行展平 这样的话会使得训练效果不太好 而卷积神经网络不需要展平 可能需要压缩一下再输入滑动窗口每次移动的距离 步幅越大得到的输入矩阵肯定是越小
2024-10-16 15:38:54
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原创 （超详细注解！！！）神经网络算法（PyTorch实现图像分类）代码解析
损失函数（lossfunction）的全面介绍（简单易懂版）-优快云博客.pth文件是什么文件?-优快云博客注：本篇文章主要是小白新手刚开始学习深度学习神经网络而写的文章，主要用于【自用】，代码以及视频来源于B站up主：炮哥带你学，以及相关视频链接：【Pytorch框架与经典卷积神经网络与实战】代码是根据LeNet-5模型搭建以及训练进行讲解，主要讲解的是大多数模型搭建的一个框架以及某些代码的含义。
2024-10-13 21:00:45
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空空如也
空空如也
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