过滤器相似度CIFAR10模型砝码使用链接下载权重（您必须手动下载和提取）。
要将路径设置为下载的weights文件夹，请在vgg.py指定path_to_state_dict。
依存关系通过运行以下命令安装依赖项：pipinstall-rrequirements.txt选项：-net-架构的选择（默认：resnet18）-dataset选择数据集（默认值：cifar10）-tr-batch训练批次大小（默认值：512）-val-batch验证批次大小（默认值：512）-lr学习率（默认值：0.1）-wd权重衰减（默认值：5e-4）-epochs要训练的时期数（默认值：300）-cpu-cpu标志-reinit分集丢失使用标志-mode-在转移和默认训练之间选择如何运行：pythontrain.py-lr0.1-gpu-dat
要将路径设置为下载的weights文件夹，请在vgg.py指定path_to_state_dict。
依存关系通过运行以下命令安装依赖项：pipinstall-rrequirements.txt选项：-net-架构的选择（默认：resnet18）-dataset选择数据集（默认值：cifar10）-tr-batch训练批次大小（默认值：512）-val-batch验证批次大小（默认值：512）-lr学习率（默认值：0.1）-wd权重衰减（默认值：5e-4）-epochs要训练的时期数（默认值：300）-cpu-cpu标志-reinit分集丢失使用标志-mode-在转移和默认训练之间选择如何运行：pythontrain.py-lr0.1-gpu-dat
2023/3/21 5:28:19
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卷积神经网络-Codealong介绍在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。
为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。
从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进功能。
建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。
但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。
（在Macbookpro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。
）目标你将能够：使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像解释为什么训练神经网络时可能会增加图像数据在训练神经网络之前将数据增强应用于图像文件使用Keras构建CNN正确存储图像分析图像数据时，文件管理很重要。
我们将再次使用圣诞老人图像，但是这次将它们存储在两个文件夹中：santa和not_santa。
我们现在想使用train，validation
为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。
从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进功能。
建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。
但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。
（在Macbookpro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。
）目标你将能够：使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像解释为什么训练神经网络时可能会增加图像数据在训练神经网络之前将数据增强应用于图像文件使用Keras构建CNN正确存储图像分析图像数据时，文件管理很重要。
我们将再次使用圣诞老人图像，但是这次将它们存储在两个文件夹中：santa和not_santa。
我们现在想使用train，validation
2023/3/19 7:39:44
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三种机器学习方法和使用CNN训练FashionMNIST的功能比较，三种机器学习方法分别为:随机森林、KNN、朴素贝叶斯。
包含完整代码和测试文档
包含完整代码和测试文档
2023/3/6 18:31:53
30.39MB
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接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
2023/3/5 21:30:23
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近年来，目睹了卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉和人工智能应用中的广泛普及。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。
然而，功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的，这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速，但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中，我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE（消除空间和信道冗余），它通过以下三个步骤起作用：首先，通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次，提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案，该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三，通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法，并在两个广泛采用的CNN（即AlexNet和GoogLeNet）上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比，该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能，而分类精度的下降却最小。
2023/2/21 22:04:53
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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