writer = SummaryWriter("runs/"+args.info) #写数据的 envs = MultiPro.SubprocVecEnv([lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]) ##这里要改 eval_env = gym.make(args.env) envs.seed(seed) eval_env.seed(seed+1) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed)

时间: 2023-12-06 08:42:33 浏览: 90
TXT

SpringBoot .yml

这段代码看起来像是一个强化学习的代码段。首先，它使用了 PyTorch 中的 `SummaryWriter` 类来记录训练过程中的数据。这个类可以将训练过程中的损失函数、准确率、梯度等数据写入到 TensorBoard 中，方便我们进行可视化分析。 接下来，代码使用了 `SubprocVecEnv` 类来创建一个多进程的环境。这个类可以并行地运行多个环境，从而加速训练过程。`lambda: gym.make(args.env)` 表示创建一个 `gym` 环境的函数，`[lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]` 表示使用 `args.worker` 个进程来运行这个函数创建的环境。 然后，代码使用 `gym.make(args.env)` 创建了一个单独的环境用于评估模型的性能。`envs.seed(seed)` 和 `eval_env.seed(seed+1)` 表示设置随机种子，从而保证每次运行的结果是一致的。 最后，代码使用了 `torch.manual_seed(seed)` 和 `np.random.seed(seed)` 来设置 PyTorch 和 NumPy 的随机种子，从而保证每次运行的结果是一致的。
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def main(args): # load and preprocess dataset if args.dataset == 'reddit': data = RedditDataset() elif args.dataset in ['photo', "computer"]: data = MsDataset(args) else: data = load_data(args) features = torch.FloatTensor(data.features) #将数据集中的特征数据转换为PyTorch中的FloatTensor类型。 labels = torch.LongTensor(data.labels) #假设 data.labels 是一个包含类别标签的列表，那么这段代码将其转换为一个 PyTorch 的 LongTensor 张量 train_mask = torch.ByteTensor(data.train_mask) val_mask = torch.ByteTensor(data.val_mask) test_mask = torch.ByteTensor(data.test_mask) num_feats = features.shape[1] #获取特征的数量，并将其赋值给变量num_feats. n_classes = data.num_labels #指定分类类别数量. n_edges = data.graph.number_of_edges() #边的数量 current_time = time.strftime('%d_%H:%M:%S', localtime()) writer = SummaryWriter(log_dir='runs/' + current_time + '_' + args.sess, flush_secs=30)

这段代码是 main() 函数的一部分，它主要完成了数据集的加载和预处理的工作，并且创建了一个 TensorBoard 的可视化实例用于记录模型训练过程。 首先，根据命令行参数 args.dataset 的不同值，选择不同的数据集...

use_tensorboard = cfg.use_tensorboard and SummaryWriter is not None # use_tensorboard = False if use_tensorboard: summary_writer = SummaryWriter(os.path.join(cfg.TRAIN_DIR, 'runs', cfg.exp_name))

给定的代码片段中，首先通过 cfg.use_tensorboard 和 SummaryWriter is not None 来判断是否要使用 TensorBoard。如果两个条件都满足，则将 use_tensorboard 设置为 True，否则设置为 False。 接下来，...

def train(args): setup_logging(args.run_name) device = args.device # 加载数据 dataloader = get_data(args) model = UNet().to(device) optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr) # 定义损失函数 mse = nn.MSELoss() diffusion = Diffusion(img_size=args.image_size, device=device) logger = SummaryWriter(os.path.join("runs", args.run_name)) l = len(dataloader) for epoch in range(args.epochs): logging.info(f"Starting epoch {epoch}:") pbar = tqdm(dataloader) for i, (images, _) in enumerate(pbar): images = images.to(device) t = diffusion.sample_timesteps(images.shape[0]).to(device) x_t, noise = diffusion.noise_images(images, t) predicted_noise = model(x_t, t) loss = mse(noise, predicted_noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 新加的 pbar.set_postfix(MSE=loss.item()) logger.add_scalar("MSE", loss.item(), global_step=epoch * l + i) sampled_images = diffusion.sample(model, n=images.shape[0]) save_images(sampled_images, os.path.join("results", args.run_name, f"{epoch}.jpg"))这段代码的功能是什么

这段代码实现了一个图像去噪的训练过程。具体来说，它使用了 UNet 模型对输入的带噪声的图像进行去噪，其中噪声的分布是通过 Diffusion 模型建模的。模型的训练使用了 MSE 损失和 AdamW 优化器，并使用了 ...
zip

runs运行Wikipedia的协作编辑软件。 这是gerrit.wikimedia.org的镜像。 有关贡献，请参见https://www.mediawiki.org/wiki/Developer_access。-PHP开发

它是Wikipedia和其他Wikimedia项目的平台，每月有成千上万人使用。 ... 它是Wikipedia和其他Wikimedia项目的平台，每月有成千上万人使用。 MediaWiki已本地化为350多种语言，其可靠性和强大的功能集为其赢得了庞大而...

mode1 = torch.hub.load("./","custom",path="runs/train/exp6/weights/best.pt",source="local")

1. torch.hub.load("./", "custom"): 这行代码是从本地文件路径 "./" 加载名为 "custom" 的预定义模型。"custom" 可能是一个模型的名字或者存储模型的模块名称。 2. path="runs/train/exp6/weights/best.pt": ...

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号，或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频：{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows()，请指出这段代码的错误

这段代码没有明显的语法错误，但是需要确保以下几点： 1. 确保已经正确安装了 cv2 和 torch 库。 2. 确保视频文件路径和权重文件路径是正确的。 3. 确保输入的视频文件格式与代码中指定的编解码器相匹配，否则...

time_str = str(datetime.now()).replace(' ', '-').replace(':', '-') writer = SummaryWriter(f'runs/{run_id}_{time_str}')

The writer is configured to write data to a directory named runs with a subdirectory named after run_id and a filename that includes the formatted date and time string. Overall, this code is ...

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

如果你确定文件的绝对路径是正确的，但仍然找不到文件，有几个可能的原因： 1. 文件确实不存在：再次确认文件是否存在于指定的路径。你可以手动浏览到该路径，并验证文件是否存在。如果文件确实不存在，你需要创建...

yolo task=detect mode=predict model=runs/detect/train3/weights/best.pt source=data/images device=0什么意思

- model=runs/detect/train3/weights/best.pt 表示模型文件的路径 - source=data/images 表示输入图片或视频的路径 - device=0 表示使用 GPU 0 进行推理。如果没有 GPU，可以使用 device=cpu 表示使用 CPU ...

- name: openrc.sh template: src=openrc.sh.j2 dest=/etc/openstack/openrc.sh - name: install pre-host shell: iaas-pre-host.sh的意思

The first task creates a file named "openrc.sh" using a Jinja2...The second task runs a shell script named "iaas-pre-host.sh". The meaning or purpose of this script is not specified in the given context.

请设计一个类型，提供如下方法 提示 要统计每个单词出现的次数，由于一个方法不能返回2种类型，我们需要把单词和它的出现次数封装到一个类中 去，所以，可以定义一个类型如下： 由于我们统计的有多个单词，所以，我们上面的 countSize 方法的返回类型就可以设计成 WordBean[],如下： public class PatternDemo { //此方法用来统计 content 中的英文单词个数， 请使用正则表达式来做，单词的正则表达式请自行编写， public int countWords(CharSequence content) { ... } //此方法返回一串固定的字符串，已写好，可以直接用。 public StringBuilder getContent() { //此方法的内容如下： StringBuilder builder = new StringBuilder(); builder.append("Hooray! It's snowing! It's time to make a snowman.James runs out. He makes a big pile of snow. He puts a big snowball on top. He adds a scarf and a hat. He adds an orange for the nose. He adds coal for the eyes and buttons.In the evening, James opens the door. What does he see? The snowman is moving! James invites him in. The snowman has never been inside a house. He says hello to the cat. He plays with paper towels.A moment later, the snowman takes James's hand and goes out.They go up, up, up into the air! They are flying! What a wonderful night!The next morning, James jumps out of bed. He runs to the door.He wants to thank the snowman. But he's gone."); // return builder; } //此方法统计出每个单词[不考虑大小写]出现的次数，数据结构请自行定义,设计如下： public ? countSize(CharSequence content) { //TODO ... } //注：? 处是你需要去思考，该设计什么结构来存放结果 } public class WordBean { //属性 private String word; //单词 private int count; //出次 //TODO 请自行完成构造、getter/setter、toString、等相关方法 } public WordBean[] countSize(CharSequence content) { //TODO ... } 最后写一个调用者类，来测试你的实现，如下： public class UsePatternDemo() { public static void main(String[] args) { //TODO ... }

It's time to make a snowman.James runs out. He makes a big pile of snow. He puts a big snowball on top. He adds a scarf and a hat. He adds an orange for the nose. He adds coal for the eyes and ...

Namespace(weights='yolo7.pt', cfg='cfg/training/yolov7.yaml', data='data/DOTA_split.yaml', hyp='data/hyp.scratch.p5.yaml', epochs=10, batch_size=4, img_size=[640, 640], rect=False, resume=False, nosave=False, notest=False, noautoanchor=False, evolve=False, bucket='', cache_images=False, image_weights=False, device='', multi_scale=False, single_cls=False, ada m=False, sync_bn=False, local_rank=-1, workers=8, project='runs/train', entity=None, name='exp', exist_ok=False, quad=False, linear_lr=False, label_smoothing=0.0, upload_dataset=False, bbox_interval=-1, save_period=-1, artifact_alias='latest', freeze=[0], v5_metric=False, world_size=1, global_rank=-1, save_dir='runs\\train\\exp2', total_batch_size=4) tensorboard: Start with 'tensorboard --logdir runs/train', view at http://localhost:6006/ hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.3, cls_pw=1.0, obj=0.7, obj_pw= 1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.2, scale=0.9, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.15, copy_paste=0.0, paste_in=0.15, loss_ota=1 Traceback (most recent call last): File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 618, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\train.py", line 64, in train data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # data dict File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "D:\Documents\Desktop\YOLO_suanfa\yolov7-main\venv\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 233: illegal multibyte sequence

这个错误是因为在读取 YAML 文件时使用了 GBK 编码，但在第233个位置出现了非法的多字节序列，导致无法解码。你可以尝试以下解决方法： 1. 将文件编码改为 UTF-8 或其他可支持的编码格式。 2. 使用适当的编码解码器...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

可以选择使用 GPU 或 CPU，也可以选择是否显示推断结果、是否保存结果到 txt 文件、是否保存置信度等信息、是否保存图片/视频、是否使用类别过滤、是否使用 class-agnostic NMS、是否进行数据增强等。最后使用 parse...

为什么这串代码替换不了obj的内容，obj的内容类似于：基于Spring Boot的博客系统的设计与实现。from openpyxl import load_workbook from docx import Document # 打开 Excel 文件 wb = load_workbook('data.xlsx') ws = wb.active # 打开 Word 模板文件 document = Document('template.docx') # 遍历 Excel 表格并填充 Word 模板 for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): name, obj = row # 复制模板段落并插入数据 new_paragraph = document.add_paragraph() for run in document.paragraphs[0].runs: new_run = new_paragraph.add_run(run.text) if '{{name}}' in run.text: new_run.text = new_run.text.replace('{{name}}', name) elif '{{obj}}' in run.text: new_run.text = new_run.text.replace('{{obj}}', obj) # 保存 Word 文档 document.save('output.docx')

for run in document.paragraphs[0].runs: new_run = new_paragraph.add_run(run.text) if '{{name}}' in run.text: new_run.text = new_run.text.replace('{{name}}', name) elif '{{obj}}' in run.text: new...

def train(cfg, args): # clear up residual cache from previous runs if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # main training / eval actions here # fix the seed for reproducibility if cfg.SEED is not None: torch.manual_seed(cfg.SEED) np.random.seed(cfg.SEED) random.seed(0) # setup training env including loggers logging_train_setup(args, cfg) logger = logging.get_logger("visual_prompt") train_loader, val_loader, test_loader = get_loaders(cfg, logger) logger.info("Constructing models...") model, cur_device = build_model(cfg) logger.info("Setting up Evalutator...") evaluator = Evaluator() logger.info("Setting up Trainer...") trainer = Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device) if train_loader: trainer.train_classifier(train_loader, val_loader, test_loader) else: print("No train loader presented. Exit") if cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH == 0: trainer.eval_classifier(test_loader, "test", 0)

这是一个训练函数的代码，它接受两个参数：cfg 和 args。在函数中，首先清除之前运行的缓存，然后设置随机种子以便实现可重复性。接下来，设置日志记录器，获取数据加载器并构建模型。然后设置评估器和训练器，并...

Runs MNIST training with differential privacy. """ Using matrix project to compress the gradient matrix """ def compress(grad, num_k, power_iter=1): return B, G_hat """ Complete the function of per-example clip """ def clip_column(tsr, clip_value=1.0): return def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch, loss_func, clip_value): model.train() # criterion = nn.CrossEntropyLoss() losses = [] for _batch_idx, (data, target) in enumerate(tqdm(train_loader)): data, target = data.to(device), target.to(device) batch_grad_list = [] optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = loss_func(output, target) if not args.disable_dp: with backpack(BatchGrad()): loss.backward() for p in model.parameters(): batch_grad_list.append(p.grad_batch.reshape(p.grad_batch.shape[0], -1)) #compose gradient into Matrix del p.grad_batch """ Using project method to compress the gradient """ if args.using_compress: #per-example clip else: """ Complete the code of DPSGD """ else: loss.backward() try: for p in model.parameters(): del p.grad_batch except: pass optimizer.step() losses.append(loss.item()) #get the num of the training dataset from train_loader if not args.disable_dp: epsilon = get_epsilon(epoch, delta=args.delta, sigma=args.sigma, sensitivity=clip_value, batch_size=args.batch_size, training_nums=len(train_loader)*args.batch_size) print( f"Train Epoch: {epoch} \t" f"Loss: {np.mean(losses):.6f} " f"(ε = {epsilon:.2f}, δ = {args.delta})" ) else: print(f"Train Epoch: {epoch} \t Loss: {np.mean(losses):.6f}")

这段代码是运行带有差分隐私的MNIST训练，其中使用矩阵项目压缩梯度矩阵。函数compress(grad, num_k, power_iter=1)用于压缩梯度矩阵，该函数返回B和G_hat。函数clip_column(tsr, clip_value=1.0)是用于每个样本的...
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优化Linux性能：sysctl.conf参数详解

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MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。" 知识点详细说明： 1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。 5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

![【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/21b6bb90fa40d2020de35150fc359908.png) # 1. 交互特征在分类问题中的重要性 在当今的机器学习领域，分类问题一直占据着核心地位。理解并有效利用数据中的交互特征对于提高分类模型的性能至关重要。本章将介绍交互特征在分类问题中的基础重要性，以及为什么它们在现代数据科学中变得越来越不可或缺。 ## 1.1 交互特征在模型性能中的作用 交互特征能够捕捉到数据中的非线性关系，这对于模型理解和预测复杂模式至关重要。例如
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c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

在 C 语言中，如果你有一个链式队列的数据结构，通常它会包含两个指针，一个指向队首（front），一个指向队尾（rear）。以下是一个简单的链式队列头部元素获取函数的示例，假设 `Queue` 是你的链式队列结构体，并且已经包含了必要的成员变量： ```c typedef struct Queue { void* data; // 存储数据的指针 struct Queue* front; // 队首指针 struct Queue* rear; // 队尾指针 } Queue; // 获取头部元素并检查是否为空（如果队列为空，返回 NULL 或适当错误值） void*
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易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩