DreamDPO项目复现（已解决）

原创 已于 2025-10-06 15:03:35 修改 · 533 阅读 · 10 ·
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#深度学习 #人工智能 #python

于 2025-10-06 01:00:51 首次发布
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SteganoGAN项目代码的复现配置
码农研究僧的博客
10-12 4950
一开始在window下运行出错，环境一直卡bug，想转linux系统运行但是bug在眼前，怎么能不解决，最终还是突破了bug，成功在window下执行。
UnsupportedOperation: not readable 解决方案
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weixin_43178406的博客
09-03 16万+
本文主要介绍了UnsupportedOperation: not readable 解决方案，希望能对使用Python的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
视觉强化学习最新综述：全领域梳理（新加坡国立&浙大&港中文）
CV_Autobot的博客
08-16 358
（a）以人为中心的偏好优化：使生成结果与人类美学评分对齐（相关研究：HPS（Wu 等人，2023b）、ImageReward（Xu 等人，2023））；该图按时间顺序概述了 2023 年至 2025 年的关键视觉强化学习（Visual RL）模型，并将其分为四个领域：多模态大语言模型（Multimodal LLM）、视觉生成（Visual Generation）、统一模型（Unified Models）和视觉 - 语言 - 动作模型（VLA Models）。图 4：视觉领域强化学习研究的整体分类体系。
Github项目复现流程
weixin_58566297的博客
04-18 2658
服务器配置好之后，下面就可以复现自己找的项目了 ，首先进入所找项目的 Github 链接。下图主要就是仓库里的东西了，你可以看到就是一个个文件夹或文件，里面可能是代码文件，也可能是其他文档，图片什么的。点击可以看。以上 star 数越多，证明所找项目越流行，复现人数也越多滑到最下面，可以看到一个叫 README.md 的一段文字，仔细看，它就是仓库里的一个文件，只不过展示出来了。它就像产品说明书，或者是一个介绍页，告诉你这个仓库的有关信息，让你对仓库有了简单的了解。
CLIP项目复现
Lemonade126的博客
08-09 2720
clip图像描述手把手复现教学。
复现github项目的基本步骤
weixin_43456772的博客
01-18 9544
查看 Issues：如果在复现过程中遇到问题，查看项目的 Issues 页面，看看是否有人遇到并解决了类似的问题。每个项目都是独特的，所以这些步骤可能需要根据项目的具体情况进行调整。始终参考项目文档是一个好习惯。检查文档：阅读项目的 README.md 文件，了解需要安装哪些依赖。遵循项目说明：根据 README.md 或其他文档中的说明运行项目。运行测试：如果项目包含测试，运行这些测试以确保一切正常。找到项目仓库：在 GitHub 上找到你想复现的项目。编译代码：如果项目需要编译，请执行相应的编译步骤。
复现GitHub上的项目
m0_62902301的博客
08-21 1477
第三在虚拟环境里安装依赖项（在requirements.txt文件里）（其实是一些库），也可以手动一个一个安装，且要注意安装顺序，否则没法安装。第二在解压目录下创建虚拟环境（避免与全局global环境冲突）。第四下载预训练模型（要自己搜索并下载，code里没有）。第五运行脚本文件（可能没有，要自己写）。第一下载code压缩包然后解压。
github项目复现注意事项
东方
04-04 1454
1 一定要先去xml 文件看看版本和环境 不然可能出现各种无法预知的错误。 以pycharm 的Python项目为例 misc.xml文件中 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project version="4"> <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.6.3 (C:\ProgramData\Anaconda3\
深度学习项目的 Python 实现复现指南
weixin_45638136的博客
12-19 1355
但是，GPT在不同的人手上，得到的结果是相差很大的。然而，复现开源项目的难度往往并不在于代码本身，而在于对项目结构的理解、环境依赖的配置以及解决过程中可能遇到的各种问题。深度学习项目的 README 通常会简要说明项目的功能、环境配置、依赖要求以及运行方法，是理解项目的“说明书”。根据我自己的总结，关键在于明确这几个问题：我想要什么（背景），我需要你给我什么（输出），我能给你什么（输入 可选）。它往往能揭示项目的核心运行方式。
git上传大文件的解决方案
weixin_43178406的博客
11-05 13万+
本文主要介绍了git上传大文件的解决方案，希望能对使用git的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
基于计算机视觉技术的项目复现实践与操作指南
08-20
基于计算机视觉技术的项目复现实践与操作指南，是一份旨在帮助研究人员和开发者复现已有研究成果、理解计算机视觉项目的操作手册。 计算机视觉项目复现实践与操作指南通常涵盖了从基础概念到实践应用的全方位知识。...
Vue.js项目实战》的项目复现_VueProject.zip
10-16
《Vue.js项目实战》的项目复现涉及的...通过《Vue.js项目实战》的项目复现，开发者可以系统地学习Vue.js的核心概念和高级特性，同时通过实际操作提升解决实际问题的能力，为成为一名合格的前端工程师打下坚实的基础。
精选资源
机器学习大作业-复现论文神经对话生成对抗性学习项目源代码+文档说明（高分项目）
12-12
机器学习大作业-复现论文神经对话生成对抗性学习项目源代码+文档说明（高分项目），含有代码注释，满分大作业资源，新手也可看懂，期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为...
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
weixin_42038527的博客
12-16 468
研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
【CNN与卷积神经网络（吴恩达）】卷积神经网络学习笔记
qq_62361050的博客
12-12 1044
池化层类似卷积运算，在这里举一个最大池化的例子，即在一个4x4的图像中采用一个2x2的核，这个《核》只是对对应区域进行取最大值计算，以步长为2进行移动计算，在每次计算中取区域中的最大值，这样就可以提取出图像中的最显著的特征。以下是对于三维卷积中一些尺寸数据的描述，和二维卷积相似，只不过在n x n后面新加了一个尺寸数据nc，这个nc即表示图像的通道数，剩余对于输出图像的尺寸的计算公式和二维卷积下的一模一样。这种卷积下的卷积核和二维卷积是一样的，只不过由于有三个图像矩阵，所以应该对应有三层卷积核，即。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
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ningfoshao8678的博客
12-16 685
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
深度学习理论与实战：反向传播、参数初始化与优化算法全解析
2501_92613722的博客
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深度学习训练核心闭环：精准算梯度、合理初始化参数、高效更参数 反向传播：链式求导为基，从损失反向回溯算梯度，附 Sigmoid 实例 参数初始化：讲手动 / 经典方法，Module 初始化技巧与核心原则、选择 优化算法：SGD 为基，动量法 / Adagrad/RMSProp/Adadelta/Adam 解析与对比 核心总结：反向传播、初始化、优化算法要点及训练细节
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1137
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
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