头条是今日头条的意思。今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，它为用户推荐有价值的、个性化的信息，提供连接人与信息的新型服务，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。字节跳动是北京字节跳动科技有限公司的统称。北京字节跳动科技有限公司成立于2012年3月，是最早将人工智能应用于移动互联网领域的科技企业之一，是中国北京的一家信息科技公司，地址位于北京市海淀区知春路甲48号。抖音是字节跳动旗下的一款短视频软件。抖音是一款可以拍短视频的音乐创意短视频社交软件，该软件于2016年9月20日上线。头条创始人是张一鸣。张一鸣，1983年出生于福建龙岩，与美团创始人王兴、雪球方三文并称“龙岩三杰”。北京
哈喽，哈喽，大家好~我是你们的老朋友：保护小周ღ 今天给大家带来的是SpringBoot的简介，SpringBoot项目的创建，相较于Spring框架的优点：1.快速的集成框架 2.内置运行容器,快速的部署项目 3.摒弃繁琐的xml，使用注解和配置的方式进行开发。4.支持更多的监控的指标，本文将为大家讲解，一起来看看叭~本期收录于博主的专栏：JavaEE_保护小周ღ的博客-CSDN博客适用于编程初学者，感兴趣的朋友们可以订阅，查看其它“JavaEE基础知识”。更多精彩敬请期待：保护小周ღ*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★*‘一、SpringBoot简介SpringBoot的由来可以追
文章目录前言一、在网络中添加一层：二、修改网络中的某一层三、网络层的删除方法一：使用关键字del删除层（推荐）方法二：将层设置为空层四、网络层的切片五、网络层的冻结前言今天在这里纪录一下如何对torch网络的层进行更改：变更，增加，删除与查找这里拿VGG16网络举例，先看一下网络结构importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimportmodelsnet=models.vgg11(pretrained=True)一、在网络中添加一层：net网络是一个树型结构，net下面有三个结点，分别是(features,avgpoll,classifier),我
1.PyTorch的安装（1）首先在命令行输入nvidia-smi查看本机的CUDA版本：（2）前往PyTorch官网：PyTorch，在GetStarted中设置以下选项：如果想在自己电脑上跑通代码，就选CUDA，如果不需要在自己电脑上跑，而是在服务器上跑，或者没有独立显卡，就选CPU。独立显卡需要NVIDIA显卡。这里我们一定要选择和自己版本相同或更低的CUDA。（3）激活一个Anaconda环境（本文在PyTorch环境下操作），Anaconda的安装与使用可以转至：Anaconda3安装与配置教程（2022.11），由于直接用PyTorch官网给出的命令进行安装速度非常慢，还很容易出错
LLMs之InternLM：InternLM/InternLM-7B模型的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：InternLM有 1040亿参数，是在包含1.6万亿token的多语种高质量数据集上训练而成。同时，InternLM-7B完全可商用，支持8k语境窗口长度，中文超ChatGPT，训练和评估动态反馈调整，基于MLdeploy部署(基于Fast Transform研发)快速加载大模型，比Transform快到2~3倍，Hybrid Zero提速 ，开放OpenCompass 评测标准。目录InternLM模型的简介1、InternLM的techreport(1)、主要结果2、Intern
1.简介1.1线性回归模型概述线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。1.2Python和PyTorch简介Python是一种强大的编程语言，特别适合处理和分析大数据，广泛应用于各种科学计算中。Python有很多库可以方便地实现各种高级功能，例如：NumPy,Pandas,Matplotlib等。PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Tor
1.nuplan简介：1.1nuplan数据集内容及框架概述 是世界第一个针对自动驾驶规划方法测试的开源数据集（发布于2021年），收集了波士顿、匹兹堡、拉斯维加斯和新加坡这4个城市收集了大约1300小时的驾驶数据。 虽然基于ML的运动规划器越来越多，但缺乏既定的数据集、模拟框架和评价指标，这也限制了该领域的进展。现有数据集（Argoverse、Lyft、Waymo)主要侧重与对其他代理的短期运动预测，而不是自我车辆的长期规划。这导致之前的方法大多使用基于L2指标的开环评估，不适用于合理评估长期规划。为了解决上述问题，nuplan除了提供大规模实车数据集，还提供了基
note文章目录note一、tensor的创建二、tensor的加减乘除三、torch.argmax()函数四、gathter函数小栗子1小栗子2：如果每行需要索引多个元素：四、针对某一维度的操作五、改变维度、拼接、堆叠等操作Reference一、tensor的创建torch.tensor会复制data，不想复制可以使用torch.Tensor.detach()。如果是获得numpy数组数据，可以使用torch.from_numpy()，共享内存#1.tensortorch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)data-
本文尽量避免数学公式，使用文字解释列生成算法的原理，争取让读者能形成直观上的理解。为什么需要了解列生成算法的原理列生成算法无法简单地调用第三方库来使用，必须根据具体问题，构造不同的算法模型。只有了解了原理，才能在踩到各种坑时，有所针对地去优化各种细节。不然只能抓瞎或者抓腮。列生成算法原理列生成算法可以从两个视角来理解：对偶角度和单纯形算法角度。对偶角度啥是对偶这里简单过一下对偶的概念。假设有个长得很标准的线性规划问题：那么，它的对偶问题为：下面我们都以这个问题来讨论，即说到原问题时，默认是一个最小化问题；说到对偶问题时，默认是一个最大化问题。怎么理解这个对偶关系呢？借用经济学方面的话来说，假设
本文尽量避免数学公式，使用文字解释列生成算法的原理，争取让读者能形成直观上的理解。为什么需要了解列生成算法的原理列生成算法无法简单地调用第三方库来使用，必须根据具体问题，构造不同的算法模型。只有了解了原理，才能在踩到各种坑时，有所针对地去优化各种细节。不然只能抓瞎或者抓腮。列生成算法原理列生成算法可以从两个视角来理解：对偶角度和单纯形算法角度。对偶角度啥是对偶这里简单过一下对偶的概念。假设有个长得很标准的线性规划问题：那么，它的对偶问题为：下面我们都以这个问题来讨论，即说到原问题时，默认是一个最小化问题；说到对偶问题时，默认是一个最大化问题。怎么理解这个对偶关系呢？借用经济学方面的话来说，假设
