艰难的反义词是什么意思|艰难的反义词是什么（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整...

风格迁移0-05：stylegan-源码⽆死⾓解读（1）-框架总览代码总览根据源码中的README.md 我们可以知道，训练的开始，是要再源码的根⽬录下执⾏：train.py ，配置好config⽂件即可运⾏。我们再改⽂件中看到⼀个：dnnlib.submit_run(**kwargs)函数，其参数简单明了，⼀个kwargs，作者是简单明了了，但是害苦了我们啊，其主要参数如下：其中submit_r...

小学生“数学思维训练”校本课程开发与实施研究教育成果说明表一、请描述此项申报成果可以解决的教育现实问题或满足什么样的教育需求㈠较好地解决了数学学科课程内容拓展、延伸不足的问题现行数学学科国家课程着眼于小学数学基础知识体系的教学，注重联系生活实际，重在四基，但思维训练强度、深度不够；市场上大多数思维训练教材沿用以前奥数编排体系，与国家课程教材不吻合、不配套，严重脱离学生实际学习状况，超纲现象严重，增...

利用Hadoop进行人工智能算法训练和模型部署的实践经验随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业和研究机构开始关注如何利用大数据和分布式计算平台来进行人工智能算法的训练和模型的部署。Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，具备良好的扩展性和容错性，因此成为了很多人工智能项目的首选。hadoop分布式集搭建在本文中，将分享我在利用Hadoop进行人工智能算法训练和模型部署过程中的实践经验。首先...

katrain 编译KTrain 是一个开源的深度学习训练框架，用于大规模分布式训练。它基于 PyTorch 构建，并提供了许多高级功能和优化，以加速训练过程和提高模型性能。要编译 KTrain，您需要遵循以下步骤：1.cmake如何使用安装依赖项：确保您的系统上已安装所需的依赖项，包括 CMake、Boost、Protobuf 和 PyTorch。2.克隆 KTrain 代码：使用 Git 克隆...

如何使⽤YOLOV4的darknet训练⾃⼰的数据集？0 我的环境ubuntu 16.04GPU 2080TiCUDA: 10.0.0cuDNN: 7.4.11 下载darknet源码⽅式⼆：因为从github下载源码⽐较慢，可是使⽤另外⼀种⽅法，将github上的源码保存在gitee中，然后从gitee上下载源码。gitee 毕竟是国内的嘛，下载速度会开很多。具体操作就是：(1) 创建gitee...

18.1：tensorflow分类模型mobilenetv2训练（数据增强，保存模型，衰减。。。从前有个⼩孩⼦在学习tensorflow，于是他买了⼏本tensorflow书籍，他发现各种书籍⾥⾯讲的⽰例都是使⽤mnist数据集。由于框架已经封装好了，在使⽤数据时⽤⼀条命令就可以加载数据了，他也不知道这些数据是怎么被读取的。于是乎，他在训练⾃⼰的模型时碰到的数据都是⼀张张图像，仍然⽆从下⼿（⼀脸懵...

GenerativeAdversarialNets论⽂笔记+代码解析论⽂地址：源码地址：Generative Adversarial Networks⽂章的题⽬为Generative Adversarial Networks，简单明了。⾸先Generative，我们知道在机器学习中含有两种模型，⽣成式模型（Generative Model）和判别式模型（Discriminative Model）。...

人教版八年级初二英语上册高清全版电子教科书- 出版社：人民教育出版社- 年级：八年级- 学期：上学期- 适用对象：初二学生- 内容：包括语法、词汇、阅读理解、听力等方面的英语知识该教科书为初二学生提供了全面而系统的英语研究资源。它旨在帮助学生提高听、说、读、写等英语技能，并且涵盖了各个语言技能的训练和练。教科书的特点如下：对象图片高清1. 高清全版：该教科书提供高清版本，可以清晰地显示文字、图片和...

LASY课程是风行欧美的创意课程，它不仅造型独特、灵活多变，还蕴含着先进的创意教学法。LASY课程的特点1、通过操作直观、千变万化、创意无穷的“lasy积木”，让幼儿从学习基本组件和建构基本技能开始，到模仿和简单创造，再到主题创造和自由创造，使幼儿感受“玩中学，学中做”的创意乐趣。2、在实际操作、手脑并用中刺激幼儿左右脑的发展，促进和支持幼儿把心中的想法自由地表达出来，鼓励他们大胆地想象和创造。3...

python线性拟合误差分析_Python数据分析-线性回归、逻辑回归'''运⾏后会报错，因为这⾥输⼊的特征只有1个。'''#第1步：导⼊线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegression# 第2步：创建模型：线性回归model=LinearRegression()#第3步：训练模型model.fit(x_train,y_train)----...

python猫狗⼤战游戏_Kaggle猫狗⼤战图⽚分类项⽬研究本⽂以研究报告形式描述了使⽤TensorFlow Slim 提供的预训练模型 Inception-ResNet-V2 进⾏猫狗图⽚分类的研究。题图来⾃于⽹络，如侵权请留⾔，⽴即删除。⼀、 问题定义(⼀)项⽬概述本项⽬是机器学习竞赛平台Kaggle上的⼀个图⽚分类项⽬Dogs vs. Cats[1]——猫狗⼤战，项⽬要解决的问题实际是⼀个...

一. 态度和目的    1. 我们学PS软件首先要明确一点，那就是PS绘图与传统手工绘画有很大不同，还不能做为一种真正的绘画艺术门类，它近似于工业设计模式中那种"绘画"。但我们却可以用它处理出手工绘画很难达到的效果。它的快捷性有时是手工无法比拟的。再者，它可以与许多电脑的外部设备配合起来，实用性更强。   2. 面对画布不要试图在上面画什么，PS是一种数字图形技术....

yolov5超级详细教程（包含win10的错误解决⽅案）⼀、下载yolov5parse error怎么解决github/ultralytics/yolov5git clone也可以，下载压缩包解压缩也可以得到我们的yolov5⽂件夹⼆、准备我们的权重⽂件和数据集在D:\jestonnano\yolov5\data\scripts下有相应下载的⽂件，运⾏即可下载或者在⽹上下载...

2018高考英语阅读理解50篇（含答案）（高质量的专项训练题，值得下载学习）阅读理解Shay asked, “Do you think they’ll let me play?” Shay’s father knew that most of the boys would not want someone like Shay on their team, but the father also u...

大模型融合 日志解析使用dom4j解析xml文件大模型融合通常是指在自然语言处理（NLP）领域中，将多个预训练的语言模型（例如BERT、GPT等）进行融合，以提高模型的性能和泛化能力。日志解析则是指将应用程序或系统的日志文件进行解析，提取出有用的信息，以便进行监控、故障排查、性能优化等。对于大模型融合，其主要的流程包括：1. 收集预训练模型：从不同的来源收集多个预训练模型。这些模型可能来自于不同的...

text_similarity faiss#!pip install faiss-cpu -i pypi.tuna.tsinghua.edu/simpleimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# 512维，data包含2000个向量，每个向量符合正态分布d =512n_data =...

图像特征词典原理及实现图像特征词典原理及实现原理⼀.Bag of features: 基础流程1. 特征提取2. 学习 “视觉词典（visual vocabulary）”3. 针对输⼊特征集，根据视觉词典进⾏量化聚类是实现 visual vocabulary /codebook的关键· ⽆监督学习策略· k-means 算法获取的聚类中⼼作为 codevector· Codebook 可以通过不同...

Python实现的下载并显⽰mnist⼿写数据集  1from PIL import Image23try:quest5except ImportError:6raise ImportError('You should use Python 3.x')7import os.path8import gzip9import pickle10import os...

Keras搭建CNN：CIFAR-100数据集图像分类CIFAR-100数据集：训练集：5万张100个类别的32*32尺⼨的图⽚，每类均为500张。测试集：1万张同样100个类别的32*32尺⼨的图⽚，每类均为100张。训练⽤的是TensorFlow的Keras接⼝，建议使⽤GPU来跑，需要安装GPU版的TensorFlow可参考本⼈另⼀篇⽂章：模型是⼀个有6层卷积的CNN，在CIFAR-100数...

在python下实现word2vec词向量训练与加载实例项⽬中要对短⽂本进⾏相似度估计，word2vec是⼀个很⽕的⼯具。本⽂就word2vec的训练以及加载进⾏了总结。word2vec的原理就不描述了，word2vec词向量⼯具是由google开发的，输⼊为⽂本⽂档，输出为基于这个⽂本⽂档的语料库训练得到的词向量模型。通过该模型可以对单词的相似度进⾏量化分析。word2vec的训练⽅法有2种，⼀...

PyTorch之九—cifar-10数据集图像分类⽂章⽬录这是⼀个⼊门级的图像分类模型，主要是⽤来熟悉模型。⼀、准备cifar-10 数据集数据集下载：o.edu/~kriz/cifar.html若是下载太慢了，数据集组成：本数据及包含了6万张分辨率为32x32的图⽚，⼀共10类，分别为：飞机、汽车、鸟、猫、⿅、狗、青蛙、马、船、货车。其中，5万张作为训练集...

python读取CIFAR10数据集并将数据集转换为PNG格式存储CIFAR10数据集介绍CIFAR10数据集包括10类图像，每张图像的⼤⼩为32*32，包含如上图的⼗个类别的对象。每个类都包含6000张图⽚，总共有60000张图⽚，数据集平衡。其中，训练组图像包含50000张图⽚，测试集包含10000张图像。数据集的下载trainset = torchvision.datasets.CIFAR1...

cifar10数据集的下载和使⽤基本信息CIFAR-10 是⼀个包含60000张图⽚的数据集。其中每张照⽚为32*32的彩⾊照⽚，每个像素点包括RGB三个数值，数值范围 0 ~ 255。import pickle所有照⽚分属10个不同的类别，分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 's...

lstm分类情感分析代码完整解析⽂本情感分析（Sentiment Analysis）是⾃然语⾔处理（NLP）⽅法中常见的应⽤，也是⼀个有趣的基本任务，尤其是以提炼⽂本情绪内容为⽬的的分类。它是对带有情感⾊彩的主观性⽂本进⾏分析、处理、归纳和推理的过程。  本⽂将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对⽂本进⾏褒义、贬义、中性的判断。在⼤多应⽤场景下，只分为两类。例...

Otto商品分类（⼆）----Logistic回归预测超参数调优⽬录本demo以kaggle 2015年举办的Otto Group Product Classification Challenge竞赛数据为例，分别调⽤缺省参数LogisticRegression、LogisticRegression+GridSearchCV（可⽤LogisticRegressionCV代替）进⾏参数调优Otto数...

全卷积神经⽹络FCN-TensorFlow代码精析这⾥解析所有代码 并加⼊详细注释注意事项：debug标志可以在训练期间设置，以添加关于激活函数，梯度，变量等的信息。FCN.py# coding=utf-8# coding=utf-8from __future__ import print_functionimport tensorflow as tfimport numpy as npimpor...

Python读取pkl⽂件使⽤python 的cPickle 库中的load函数，可以读取pkl⽂件的内容import cPickle as pickleimport picklefr = open('mnist.pkl')    #open的参数是pkl⽂件的路径inf = pickle.load(fr)      #读取pkl⽂件的内容fr....

机器学习中的感知机中的序列化算法详解序列化是将对象转换为可以存储或传输的格式的过程，机器学习中的感知机中的序列化算法则是将感知机模型保存在磁盘上，并能够在需要时重新加载模型。本文将详细介绍机器学习中的感知机中的序列化算法。感知机是机器学习中最简单的一种分类算法，它是一种二分类线性模型，旨在通过对输入数据进行权重和偏置的调整，从而将数据划分为两个不同的类别。感知机的输入是一个向量，其权重和偏置用于判...

图神经⽹络：GraphSAGEtensorflow1.x实战，新节点预测服务摘要：GraphSAGE，tensorflow，tensorflow_model_server，tensorboard，saved_model_cliGr a phSAGE实战⽬标GraGraphSAGE的⽬标是对节点的邻居采样，从⽽避免每次计算都需要拿到全部节点的邻接矩阵，因此可以将训练好的模型直接⽤于新节点预测，Gra...