代码也可以在gitee.com上找到：moziai: 墨子AI开发包及“子牙”智能体开源代码 竞赛客户端(互联网) 主要是用来军事推演比赛的，与强化学习训练关系不大，可以不下载。...墨子·AI版（Linux) 因为一开始没办法下载，后面断断续续也没有弄出什么效果 注： 文件采用ftp协议下载，下载链接格式为：ftp: ip/port/文件夹s/文件 由于部分浏览器不支持，推荐使用...MoziServer.exe，尽量关掉杀毒软件，最好以管理员身份运行 这里大概会遇到一个问题：临时许可码过期，请联系华戍防务重新授权，具体解决方案略 我在数据库方面也出过问题，不过忘了具体细节了 运行代码，进行仿真训练...加载想定文件，选择推演方 随后可以看到墨子平台上有了具体的想定环境 如果要更改想定文件，改完之后，需要保存，再重新加载 因为训练的每个回合都会刷新环境，如果不保存更改到新scen文件，那么这个更改只能用于一个回合...墨子平台的路径，可以执行代码 os.environ['MOZIPATH'] = 'D:\\MoZiSystem\\Mozi\\MoziServer\\bin' 也可以在编辑系统环境变量中添加路径 注：Linux
HTK:始于剑桥大学工程系，后被微软收购。版权属于微软的。一、下载安装包 下载两个安装包（下载链接）
在线难样本挖掘 (Online Hard Example Mining, OHEM) 对于训练时采样，我们在 这里 做了像素采样器。...如下例子是使用 PSPNet 训练并采用 OHEM 策略的配置： _base_ = '....在训练时我们至少要保留100000个像素值点。如果 thresh 并未被指定，前 min_kept 个损失的像素值点才会被选择。...同时使用多种损失函数 (Multiple Losses) 对于训练时损失函数的计算，我们目前支持多个损失函数同时使用。...loss_weight 和在训练日志里的名字 loss_name。
本教程将手把手地带你了解如何训练一个Transformer语言模型。我们将使用TensorFlow框架,在英文Wikipedia数据上预训练一个小型的Transformer模型。...教程涵盖数据处理、环境配置、模型构建、超参数选择、训练流程等内容。一、数据准备首先需要准备适合Transformer模型训练的数据集。...为了训练,我们生成输入序列和目标序列,输入SHIFT右移一个位置。这样就得到了Transformer的训练样本。...五、模型训练先是加载已处理的数据,然后定义Transformer模型结构,编译并创建Estimator训练框架。...希望本教程可以帮助大家快速上手Transformer的训练实践。
1; } while (L <= R); ioFile.close(); system("pause"); return 0; } 18.6 文本文件和二进制文件打开方式的区别 UNIX/Linux...在 UNIX/Linux 平台中，文本文件以\n（ASCII 码为 0x0a）作为换行符号；而在 Windows 平台中，文本文件以连在一起的\r\n（\r的 ASCII 码是 0x0d）作为换行符号。
【Linux干货教程】Ubuntu Linux 换源详细教程 前言 Hello大家好，我是洲洲，今天给大家介绍一篇干货教程。 主题是如何进行Ubuntu Linux换源。...注意】更新时一定要把Linux的网络连接检查是否已经连接上网络。 更新好后就可以用命令行进行安装软件或者插件了。
： GNNs 是否能够从预训练中受益？...设置哪几种预训练任务比较合理？ 1 预训练介绍 本节将向大家介绍什么是模型的预训练。对于一般的模型，如果我们有充足的数据和标签，我们可以通过有监督学习得到非常好的结果。...以上就是预训练的基本思想，下面我们来看图神经网络中的预训练具体是如何做的。...2 GCN 预训练模型框架介绍 如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...本节小结 在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。
在训练OCR（光学字符识别）模型时，数据集的划分是至关重要的步骤。合理的划分能确保模型的泛化能力，即在未见过的数据上仍能表现良好。本文将详细介绍如何划分训练集、验证集和测试集，确保模型的性能和可靠性。...数据集划分数据集通常划分为三个部分：训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）。2.1 训练集训练集用于训练模型，是数据集中最大的一部分。...一般来说，训练集占整个数据集的60%到80%。训练集中的样本应尽可能全面，涵盖所有可能的场景和变体，以便模型能够学习到足够的信息。2.2 验证集验证集用于调优模型超参数以及选择最佳模型。...测试集应在训练过程中完全隔离，不能用于任何模型调整。只有在训练和验证完成后，才能使用测试集进行评估，以提供一个真实的性能衡量标准。3. 数据集划分策略3.1 随机划分最简单的方法是随机划分数据集。...通过划分训练集、验证集和测试集，并结合数据增强技术，可以提高模型的泛化能力，确保其在不同场景下的可靠性。希望本教程能够帮助您在实际项目中更好地进行数据集划分和模型训练。
Linux 中传统服务器进行数据传输的流程 Linux 中传统的 I/O 操作是一种缓冲 I/O，I/O 过程中产生的数据传输通常需要在缓冲区中进行多次的拷贝操作。...对于 Linux 来说，现存的零拷贝技术也比较多，这些零拷贝技术大部分存在于不同的 Linux 内核版本，有些旧的技术在不同的 Linux 内核版本间得到了很大的发展或者已经渐渐被新的技术所代替。...总结 本系列文章介绍了 Linux 中的零拷贝技术，本文是其中的第一部分，介绍了零拷贝技术的基本概念，Linux 为什么需要零拷贝这种技术以及简要概述了 Linux 中都存在哪些零拷贝技术这样一些基本背景知识...第一部分主要介绍了一些零拷贝技术的相关背景知识，简要概述了 Linux 为什么需要零拷贝技术以及 Linux 中都有哪几种零拷贝技术。...该技术在 Linux 中还停留在实验阶段。
转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架 YOLOv6关键技术介绍 YOLOv6 主要在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进...在训练策略上，我们采用Anchor-free 无锚范式，同时辅以 SimOTA[2] 标签分配策略以及 SIoU[9] 边界框回归损失来进一步提高检测精度。...YOLOv6检测鱼苗 YOLOv6 的训练和YOLOv5 类似 yolov5鱼苗检测计数：从数据标注到训练 下载 yolov6代码 https://github.com/meituan/YOLOv6...数据增强代码和数据格式转化代码均和yolov5版的一样 yolov5鱼苗检测计数：从数据标注到训练 项目全部代码，数据集，标注工具，预训练模型获取方式： 关注微信公众号 datanlp 然后回复 鱼苗...3.修改模型配置文件，在configs 目录下 可默认配置，这里我选yolov6s 4.修改tools/train.py 里面的相应参数即可开启训练 5.预测时，也是修改tools/infer.py
最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch的改变等...训练到了一定次数发现训练次数少了，或者中途断了又得重新开始训练 一、模型的保存与加载 PyTorch中的保存（序列化，从内存到硬盘）与反序列化（加载，从硬盘到内存） torch.save主要参数：obj...，优化器的权重保存，以及epoch 保存，便于继续训练恢复 在训练过程中，可以根据自己的需要，每多少代，或者多少epoch保存一次网络参数，便于恢复，提高程序的鲁棒性。...所以这要求我们要对于不同的训练阶段使用不同的学习率，一方面可以加快训练的过程，另一方面可以加快网络收敛。...采用多步长 torch.optim.lr_scheduler的多种步长设置方式来实现步长的控制，lr_scheduler的各种使用推荐参考如下教程： 【转载】 Pytorch中的学习率调整lr_scheduler
1 前言 本文属于 Pytorch 深度学习语义分割系列教程。...这个训练数据只有30张，分辨率为512×512，这些图片是果蝇的电镜图。 好了，任务介绍完毕，开始准备训练模型。...3 UNet训练 想要训练一个深度学习模型，可以简单分为三个步骤： 数据加载：数据怎么加载，标签怎么定义，用什么数据增强方法，都是这一步进行。...，各30张，训练集有标签，测试集没有标签。...它的公式是： 看过我机器学习系列教程的朋友，对这个公式一定不陌生，它就是 Logistic 回归的损失函数。它利用的是 Sigmoid 函数阈值在[0,1]这个特性来进行分类的。
Linux安装Jenkins教程 网址 https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/ 选择最新的版本下载 下载好了将文件上传到服务器然后执行命令 rpm -ivh
在 Linux 上安装Docker是常见的安装场景，并且安装过程非常简单。 通常难点在于 Linux 不同发行版之间的轻微区别，比如 Ubuntu 和 CentOS 之间的差异。...接下来的示例基于 Ubuntu 版本 Linux，同样适用于更低或者更高的版本。 理论上，下面的示例在 CentOS 的各种版本上也是可以执行的。...至于 Linux 操作系统是安装在自己的数据中心，还是第三方公有云，或是笔记本的虚拟机上，都没有任何的区别。...1.在 Linux 机器上打开一个新的 Shell。...先给出官方教程： Install from a packageIf you cannot use Docker’s repository to install Docker, you can download
Parrot Linux系统安装 一、参考链接 阿里巴巴开源镜像站-OPSX镜像站-阿里云开发者社区 (aliyun.com) parrot镜像-parrot下载地址-parrot安装教程-阿里巴巴开源镜像站...(aliyun.com) Parrot Security 二、Parrot Linux介绍 Parrot 是一个由开发人员和安全专家组成的全球社区，他们共同构建一个共享的工具框架，使他们的工作更轻松...Parrot OS 是 Parrot Security 的旗舰产品，它是基于 Debian 的 GNU/Linux 发行版，设计时考虑了安全性和隐私性。...三、Parrot Linux下载 这里列出了几种不同的版本可供下载。...参考链接：Parrot Linux介绍 - 简书 (jianshu.com) 四、Parrot Linux安装 1、选择“Install” 2、选择标准化安装 3、选择安装语言 4、选择区域
把kafka解压到linux去配置文件中配置环境 配置kafka文件内容 进入kafka/config目录修改server.properties 文件 修改broker.id= id
1、下载node 2、上传到linux 服务器 /usr/local 目录下 3、将tar.xz解压成tar文件 xz -d node-xxxx.tar.xz 4、将tar文件解压成文件夹
Drupal 是使用 PHP 语言编写的开源内容管理框架(CMF)，由内容管理系统(CMS)及 PHP 开发框架(Framework)共同构成。Drupal 具...
要注意的是drupal尽量别使用apt来安装，特别是Ubuntu Linux平台的drupal做出了一定的更改，会妨碍后期的学习和使用。...在安装drupal前要先完成LAMP的搭建，如果没有安装可以参照我之前的文章http://www.linuxidc.com/Linux/2016-03/128983.htm 或者使用tasksel安装
（Win7系统）VMware虚拟机安装教程 VMware是虚拟机普遍使用的的一款软件，该软件方便实用，但想必有很多新接触的新手还是很陌生的，小编在这里就简要的来介绍一下安装过程以及遇到的问题，下面我们一起来看看吧...以上所述是小编给大家介绍的Linux安装教程详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！
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