第一部分列举可执行文件里所有链接的 .o 文件，以及每个文件的编号。...第三部分详细描述每个 .o 文件在每个段的分布情况，按第二部分 Sections 顺序展示。...根据序号累加每个 .o 文件在每个段的占用大小，从而计算出每个 .o 文件在可执行文件的占用大小，进而算出每个静态库、每个功能模块代码占用大小。
Kmeans是一种简单易用的聚类算法，是少有的会出现在深度学习项目中的传统算法，比如人脸搜索项目、物体检测项目（yolov3中用到了Kmeans进行anchors聚类）等。...一般使用Kmeans会直接调sklearn，如果任务比较复杂，可以通过numpy进行自定义，这里介绍使用Pytorch实现的方式，经测试，通过Pytorch调用GPU之后，能够提高多特征聚类的速度。...init_points = x[init_row] self.centers = init_points while True: # 聚类标记...(0)) self.centers = centers def representative_sample(self): # 查找距离中心点最近的样本，作为聚类的代表样本...因为pytorch的矩阵运算接口基本是照着numpy写的，所以numpy的实现方式大概只需要将代码中的torch替换成numpy就可以了。
对象级别的同步锁 对象级别的同步锁：当我们想要在多线程环境下同步执行一个非静态方法或非静态代码块时，在类的方法或代码块加上synchronized关键字，可以保证对象实例级别数据的线程安全。...(比较后文的类级别的同步锁，回头来理解这句话) 对象级别的加锁的代码如下，如：在方法上加锁，锁对象为当前类的实例化对象 public class DemoClass{ public synchronized...类级别的同步锁 类级别的锁可以防止多个线程在运行时进入该类所有实例化对象的 "synchronized块中。...为了保障静态数据线程安全，应该使用类级别的锁定。我们知道static关键字将方法的数据关联到类的级别上，所以在静态方法上使用锁。...，类级别的锁 public class DemoClass{ public void demoMethod(){ //获取 .class类的引用，类级别的锁，对该类所有的实例化对象生效
挑战 这是一个多类图像分类问题。目的是将这些图像更准确地分类为正确的类别。 先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。...为每个模型尝试各种超参数。 减轻模型的重量并记录指标。 结论 未来的工作 1.导入库 首先，导入所有重要的库。...但是只需要6类分类，因此可以稍微更改此模型。...10.创建基类 创建一个基类，其中将包含将来要使用的所有有用函数，并且这样做只是为了确保DRY（不要重复自己）的概念，因为这两个模型都将需要该类内部的函数，因此必须如果未在此处实现而违反DRY概念，则分别为每个函数定义这些功能...通过继承基类为每个模型创建一个类，该基类具有训练任何模型期间所需的所有有用功能。
挑战 这是一个多类图像分类问题，目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。...为每个模型尝试各种超参数。 保存模型的权重并记录指标。 结论 未来的工作 让我们深入研究代码！ 1. 库 首先，导入所有重要的库。...我们可以看到这个预训练模型是为对1000个类进行分类而设计的，但是我们只需要 6 类分类，所以稍微改变一下这个模型。...10.创建基类 创建一个基类，其中将包含将来要使用的所有有用函数，这样做只是为了确保 DRY的概念，因为这两个模型都需要该类中的函数，如果不在这里实现，我们必须分别为每个模型定义这些函数，这将违反DRY...通过继承基类为每个模型创建一个类，该类具有任何模型训练期间所需的所有有用函数。
Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。...本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。 初始化方法中做了什么 def __init__(self): self._backend = thnn_backend self....（pytorch 中 buffer 的概念就是 不需要反向传导更新的值） self._modules 用来保存注册的 Module 对象。...input): return F.dropout(input, self.p, self.training, self.inplace) 可以看出，在forward 过程中，直接获取，父类的...参考资料 https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/modules/module.py
今天说的这个模型主要优势在于速度快，具体就是对于多类检测问题，检测速度可以做到和类别数目无关。...对于包含C类的物体检测而言，一个基本的框架是，训练C个分类器，对于每个候选位置，用每个分类器都判定一遍，然后做后处理融合。这样的坏处就是速度太慢，处理速度和物体类别成反比。...今天说讲的内容参考的Base Line算法是DPM模型，就是每个物体的模型由多个part（假定P个）的模型组成，每个part的模型可以看作是一个filter和该位置特征的点积（整体上可以看作是一个convolution...将N*log(K) bit的hash分为N/M组(band)，每组是一个M*log(K) bit的整数，对于每个类别每个part的filter（训练模型），对应N/M组查找表（查找表的序号为当前窗口feature...随着类数增加，准确率迅速下降，这是由于哈希冲突或者哈希表的信息量达到饱和，值得注意的是红色曲线，mAP下降最少，说明当增加计算时间后，hashing-base检测器检测大数据量级的目标类是可行的。
https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/79222857 pytorch进行CIFAR-10分类（5）测试 我的系列博文： Pytorch...打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（1）CIFAR-10数据加载和处理 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络 Pytorch打怪路（一）...pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（4）训练 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10...test images: %d %%' % ( 100 * correct / total)) # 最后打印结果 tutorial给的结果是53% 代码第四部分 来测试一下每一类的分类正确率...torch.max(outputs.data, 1) c = (predicted == labels).squeeze() for i in range(4): # 因为每个
文件路径放置于代码同目录（或者自己的数据，具体可见loader.py)，更加具体的获取和数据处理见下文 将bert-base-chinese放置于同目录下的bert-base-chinese下或者自行指定位置 安装pytorch...，cuda，transformer，numpy等组件（实际测试可运行环境为pytorch=1.5.1 transformers=2.5.1) train and eval （注意，在此之前，请做好数据的获取和预处理...如果仅用于测试和实际使用，可以下载已经训练好的Model，然后调用demo.py下对应函数 caculate_acc：计算每一个类别的正确率 demo_output：随机选择样本，输出原文，实体对以及预测的关系...prepare_data，观察到目录里生成了train.json和dev.json 截止这里，数据的预处理完成了，可以运行main和demo 我对数据进行了预处理，提取关系抽取需要的部分 关系设定有49类，...92.5% 修正：后来在所有的数据上训练和测试，测试数据36w，测试数据4w，eval正确率95+% 实际测试 在数据中抽取一部分实际测试 效果不错
RISynG将多组学数据聚类视为多views聚类，其中来自多个组学平台的信息被整合以识别癌症中临床上重要的亚组。...首先，RISynG对于每个views使用图形表示矩阵计算两个样本相似性矩阵，即Gramian矩阵和Laplacian矩阵。...在第二步中，将通过协同矩阵为每个组学views捕获的变化进行融合：RISynG先根据它们的相关性排列所有协同矩阵；然后，设计了一个递归函数来合并每个协同矩阵，以便不太相关的矩阵对最终的集群结构只有轻微的影响...最后，对增量基矩阵的行应用k-means聚类以生成聚类标签。...RISynG的性能测试RISynG的有效性在五个多组学癌症数据集上进行了广泛研究，并与用于癌症亚型识别的现有方法进行了比较，实验结果证明了 RISynG 优于该领域的其他方法。
摘要：本文主要介绍使用深度学习框架Pytorch实现简单的Logistic回归模型，进而实现简单的分类问题。...通过公式可以看出，逻辑回归可以理解为单层的全连接网络加上sigmoid激活函数的神经网络结构，具体如下： 其中f(x)为sigmoid函数，函数图像为: 二．Pytorch简述 Pytorch是一个Python...你可以将它理解为类似Numpy的数学库，换句话理解，Pytorch是GPU上运行的Numpy，主要包的模块有：torch.autograd支持动态微分；torch.nn支持建立神经网络；torch.optim...详情可以参见：http://pytorch.org 三．数据简述 本文实现逻辑回归的二分类，主要使用UCI的机器学习数据，German信用数据，选择numeric类型的数据。...（2） 模型定义 使用Pytorch的nn模块，定义LR模型，使用Linear定义线性网络，再使用Functional的sigmoid函数来激活，具体如下。
自从发表了用于验证码图片识别的类（C#代码）后，不断有网友下载这个类后，问如何用于一些特定的验证码。...1、如何设前景/背景的分界值 UnCodebase类中有一个GetPicValidByValue( int dgGrayValue) 函数，可以得到前景的有效区域，常有人问我前景/背景的分界值dgGrayValue... 255; k++) { sum += (double)k * (double)pixelNum[k]; //x*f(x)质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数...，所以fmax初始值为-1不影响计算的进行 n1 = 0; for (k = 0; k fmax) //如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差 {
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl...本文是前向传播的第二篇，介绍自动微分（梯度计算）所涉及的部分 PyTorch 基础类。因为字数太多（1万两千字），所以拆分成上下两篇。...系列前几篇连接如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) 深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上)...我们将 PyTorch的autograd系统看作是一个图，每个 Node 实例就是图节点，各个 Node 实例之间则是通过Edge连接的。...PyTorch中所有用于反向传播计算的函数都继承自Function类，并重写Function类中的apply纯虚函数。 0x05 Edge 从名字可知，Edge 就是计算图的边。
sonar数据集中有208条数据，每一条数据都有60种特征，数据的最后一列是类别标签，分别是M和R 代表了岩石和金属 然后我们编写代码实现一个简单的二分类的神经网络。
在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。TPU，即张量处理单元，可以加速深度学习模型的训练过程。 ?...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。...原文链接：https://analyticsindiamag.com/fastai-with-tpu-in-pytorch-for-multiclass-image-classification/
torch.max (input, dim)：求取指定维度上的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。...这些基本函数和类构成了PyTorch框架的基础，能够帮助用户高效地进行深度学习模型的构建和训练。此外，PyTorch还提供了丰富的API文档和教程，以供进一步学习和探索....PyTorch中如何实现自定义激活函数？ 在PyTorch中实现自定义激活函数的步骤如下： 创建类并继承nn.Module：首先，需要创建一个类来实现激活函数。...这个类应该继承自PyTorch的nn.Module类，并实现forward()方法。在forward()方法中，应该调用自定义的非线性函数。...优化器的参数选项：在PyTorch中，优化器支持指定每个参数的选项，这可以通过传递一个包含参数组的字典来实现，从而为不同的参数组设置不同的优化器参数。
https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/50689003 上文说了每棵继承树映射一张表，本文继续描述让每个类都映射一张表的配置...场景 ---- 与上篇文章场景一样，如下类图 ? ...上图中Pig类和Bird类继承Animal类，要让每个类映射一张表，就是让着三个类都分别映射一张表，但同时这三张表也跟对应的三个类似的，有继承关系，在父类对应的表中，实际上会存储所有子类对应的记录，如下表所示...在表1中就可以看出，父类是真正意义上的“父类”，因此，如果父类是抽象类或者没有实际意义的话，可以用此方案。...---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《【SSH快速进阶】——Hibernate继承映射：每个类映射一张表》】
0x00 摘要 本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第一篇，介绍自动微分（梯度计算）所涉及的部分 PyTorch 基础类。...前向计算依赖一些基础类，在具体分析前向传播之前，我们先要看看这些基础类之间的逻辑关系。从DAG角度来分析 PyTorch 这个系统，其具体逻辑如下。 图表示计算任务。..._TensorBase这个Python类，下面就要往这个类上注册一些函数。 tp_getset 是Python虚拟机类机制里面的一个函数集，就是一个 THPVariable_properties。...THPCppFunction_next_functions 定义在 torch/csrc/autograd/python_cpp_function.cpp，其就是遍历 next_edges_，然后提取出一个tuple列表，每个...PyTorch的Tensor（下） PyTorch的Tensor(中) PyTorch的Tensor（上） PyTorch的动态图(下) PyTorch的动态图(上) 计算图——用Pytorch解释李宏毅老师
从下面一行代码可以看出它是每循环0-1999共两千次才打印一次 if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches 所以每个...在第二步中我们定义网络时定义了前向传播函数，但是并没有定义反向传播函数，可是深度学习是需要反向传播求导的， Pytorch其实利用的是Autograd模块来进行自动求导，反向传播。
在数据库中建立连个表：post_delivery和express_delivery
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