vgg_weights = torch.load('./weights/vgg16_reducedfc.pth')

时间: 2024-04-28 07:20:36 浏览: 9
这是一个Python代码行，它使用PyTorch库中的函数load()从指定路径（'./weights/vgg16_reducedfc.pth'）加载预训练好的VGG16卷积神经网络模型的权重参数。VGG16是一种经典的卷积神经网络模型，它在计算机视觉领域中得到了广泛的应用，通常用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。
相关问题

vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true)

vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true) 这段代码是用于创建一个VGG模型，并且将requires_grad参数设置为true。 VGG模型是一种深度卷积神经网络，通常用于图像分类任务。它的网络结构非常深，并且由多个卷积层和池化层组成。其中，requires_grad参数是用于决定是否对网络的参数进行反向传播时进行梯度更新。将其设置为true意味着我们希望在训练过程中更新VGG模型的参数。 当我们设置requires_grad为true时，PyTorch会自动跟踪所有涉及到该模型参数的操作，并计算梯度。这样，我们可以使用反向传播算法来更新模型参数，以使模型能够更好地适应训练数据。 需要注意的是，requires_grad参数对于不同的模型或网络层可能会有不同的默认值。通常情况下，默认值为false，即不对参数进行梯度更新。因此，当我们希望对模型参数进行训练时，需要将requires_grad设置为true。 总结起来，vgg_model = models.vggnet(requires_grad=true) 这段代码创建了一个VGG模型，并设置了requires_grad参数为true，表示我们希望在训练过程中更新该模型的参数。这是深度学习训练过程中常见的用法。

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

这段代码定义了一个名为 VGG19Encoder 的神经网络模型。它使用了预训练的 VGG19 模型的前四个卷积层和最后一个全连接层作为特征提取器，其中前四个卷积层被分别用于提取不同层级的特征。然后，通过几个额外的卷积层和全连接层将提取的特征转换为对输入图像中物体类别的预测。其中，提取的特征被分别送入四个全连接层中进行分类。 具体来说，代码中的各个部分的功能如下： - `features_list = list(vgg19.features.children())`：获取 VGG19 模型的所有卷积层。 - `self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13])`：将前 13 层卷积层作为 conv2_2 层。 - `self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26])`：将第 14 层到第 26 层卷积层作为 conv3_4 层。 - `self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39])`：将第 27 层到第 39 层卷积层作为 conv4_4 层。 - `self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1])`：将第 40 层到倒数第二层卷积层作为 conv5_4 层。 - `self.tail_layer = features_list[-1]`：将最后一层卷积层作为尾部层。 - `self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2]`：获取 VGG19 模型的所有全连接层，但不包括最后两层。 - `self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers))`：将所有全连接层组成一个新的连续的全连接层。 - `self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv3_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_2 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv4_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_3 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv5_4 层的输出进行卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义一个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第二个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第三个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第四个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True)`：定义一个输入为 4096 的全连接层，用于分类。 - `self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`：定义一个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - `self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`：定义第二个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - `weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)`：对所有全连接层进行权重初始化，以提高模型的性能。

相关推荐

gz

vgg_face_torch.tar.gz

vgg_face_torch.tar.gz
h5

vgg16_weights.h5

vgg16用于图像特征提取，tensorflow1.10.0，Keras 2.1.6
zip

vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

keras首次加载vgg16模型的时候，会先下载该模型模型已经预训练好的模型权重文件。使用keras下载速度着实令人着急，有需要用的朋友自取。

model = vgg("vgg16", mat_height=mat_height, mat_width=mat_width, num_classes=num_classes) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) weights_path = "./save_weights/myVGG.ckpt.index" assert os.path.exists(weights_path), "file: '{}' dose not exist.".format(weights_path) model.load_weights(weights_path[:-6])

- weights_path = "./save_weights/myVGG.ckpt.index" 表示预训练的权重文件的路径。 - assert os.path.exists(weights_path), "file: '{}' dose not exist.".format(weights_path) 表示检查预训练的权重文件...

vgg16_false = torchvision.models.vgg16()

关于你提到的代码 vgg16_false = torchvision.models.vgg16()，它使用了 torchvision 库中的 VGG16 模型。这是一个预训练的卷积神经网络模型，常用于图像分类任务。通过调用 vgg16_false，你可以创建一个 VGG16 ...

import torch from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() self.model1 = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(3072, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.model1(x) return x import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() #criterion = nn.BCELoss() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")修改变成VGG16-两分类模型

好的，您的问题是如何将这段代码修改成一个基于VGG16的两分类模型？我可以给您一些指导。 首先，我们需要将原先的MyModule替换成VGG16模型。...torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth") 希望这个回答能够帮到您！

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. import torch import torchvision from PIL.Image import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch import nn, optim from torch.utils.data import dataloader from torchvision.transforms import transforms from module import MyModule train = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True, download=True, transform= transforms.ToTensor()) vgg_model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg_model.classifier.add_module('add_linear', nn.Linear(1000,2)) #ToImage = transforms.ToPILImage() #Image.show(ToImage(train[0][0])) train_data = dataloader.DataLoader(train, batch_size = 128, shuffle=True) model = MyModule() epochs = 5 learningRate = 1e-3 optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = learningRate) loss = nn.CrossEntropyLoss() Writer = SummaryWriter(log_dir="Training") step = 0 for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for data,labels in train_data: y = vgg_model(data) los = loss(y,labels) optimizer.zero_grad() los.backward() optimizer.step() Writer.add_scalar("Training",los,step) step = step + 1 if step%100 == 0: print("Training for {0} times".format(step)) total_loss += los print("total_loss is {0}".format(los)) Writer.close() torch.save(vgg_model,"model_vgg.pth")将以上代码修改为二分类

torch.save(vgg_model, "model_vgg.pth") 在这个版本中，我们使用了nn.LogSoftmax作为最后一层的激活函数，并使用nn.NLLLoss()作为损失函数。同时，我们将VGG网络的输出层修改为一个具有两个输出节点的线性...

可是你上面的代码没有model.load_state_dict(torch.load('vgg16.pth'))，只有vgg = models.vgg16(pretrained=True).features

非常抱歉，我的回答有误。你说的是对的，我上面的代码没有加载预训练模型的参数。...model = models.vgg16(pretrained=True) # 提取模型的特征 features = model.features 非常感谢你的指正。

import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained V16 model as FCN backbone vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) features = list(vgg16.features.children()) self.backbone = nn.Sequential(*features) # FCN layers self.fcn_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 4096, 7), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, 4096, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, num_classes, 1) ) # Transformer layers self.transformer = nn.Transformer( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1 ) def forward(self,x): # Backbone feature extraction features = self.backbone(x) # FCN layers fcn_out = self.fcn_layers(features) # Reshaping output for transformer input b, c, h, w = fcn_out.size() fcn_out = fcn_out.squeeze().view(c, b, -1).permute(2, 0, 1) # Reshaping for transformer input # Transformer encoding transformer_out = self.transformer.encode(fcn_out) # Reshaping output for segmentation prediction transformer_out = transformer_out.permute(1, 2, 0).view(b, c, h, w) return transformer_out if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) 改进这段代码

首先，由于我们只需要使用 VGG16 的特征提取部分作为 FCN 的 backbone，而不需要其完整的网络结构，因此可以使用 vgg16.features 而不是 vgg16 来加载预训练模型。这样可以减少模型的参数量。 其次，为了更好地...

为以下代码写注释： model = transfer.ResNet50_model(nb_classes=2, img_rows=image_size, img_cols=image_size, is_plot_model=False) history_ft = transfer.train_model(model, 40, train_generator, 100, validation_generator, 25, 'vgg/resnet50_model_weights.h5', is_load_model=True)

history_ft = transfer.train_model(model, 40, train_generator, 100, validation_generator, 25, 'vgg/resnet50_model_weights.h5', is_load_model=True) 注释： 这段代码使用了transfer模块来进行迁移学习...

VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68] class Vgg19: def __init__(self, vgg19_npy_path=None): if vgg19_npy_path is None: path = inspect.getfile(Vgg19) path = os.path.abspath(os.path.join(path, os.pardir)) path = os.path.join(path, "vgg19.npy") vgg19_npy_path = path print(vgg19_npy_path) self.data_dict = np.load(vgg19_npy_path, encoding='latin1').item() print("npy file loaded")

这段代码进一步完善了之前定义的Vgg19类，其中np.load()函数用于载入预先训练好的VGG19模型的参数，encoding='latin1'参数用于指定读取文件时使用的编码方式。该函数返回一个字典类型的对象，包含了VGG19模型中所有...

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img...

if __name__ == '__main__': model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') img_path = 'elephant.jpg' img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) print('Input image shape:', x.shape) preds = model.predict(x) print('Predicted:', decode_predictions(preds))

2. model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') 创建一个VGG16模型对象。include_top=True 表示包含模型的顶层，weights='imagenet' 表示使用预训练的权重。 3. img_path = 'elephant.jpg' 定义...

# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam，学习率为 0.0001。同时，还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类...

var = tf.train.load_variable(ckpt_path, var_name) new_var_name = var_name.replace('vgg_16', 'feature') new_var_name = new_var_name.replace("weights", "kernel") new_var_name = new_var_name.replace("biases", "bias") new_var_name = new_var_name.replace("conv1/conv1_1", "conv2d") new_var_name = new_var_name.replace("conv1/conv1_2", "conv2d_1") new_var_name = new_var_name.replace("conv2/conv2_1", "conv2d_2") new_var_name = new_var_name.replace("conv2/conv2_2", "conv2d_3") new_var_name = new_var_name.replace("conv3/conv3_1", "conv2d_4") new_var_name = new_var_name.replace("conv3/conv3_2", "conv2d_5") new_var_name = new_var_name.replace("conv3/conv3_3", "conv2d_6") new_var_name = new_var_name.replace("conv4/conv4_1", "conv2d_7") new_var_name = new_var_name.replace("conv4/conv4_2", "conv2d_8") new_var_name = new_var_name.replace("conv4/conv4_3", "conv2d_9") new_var_name = new_var_name.replace("conv5/conv5_1", "conv2d_10") new_var_name = new_var_name.replace("conv5/conv5_2", "conv2d_11") new_var_name = new_var_name.replace("conv5/conv5_3", "conv2d_12")

具体来说，这段代码将 vgg_16 替换为 feature，将 weights 替换为 kernel，将 biases 替换为 bias，将 conv1/conv1_1 替换为 conv2d，将 conv1/conv1_2 替换为 conv2d_1，将 conv2/conv2_1 替换为 conv2d_2，将 conv...

vgg19.npy vgg16_weights.npz

vgg19.npy和vgg16_weights.npz是两个不同的文件，都与VGG神经网络模型有关。 vgg19.npy是一个包含VGG19模型的参数的numpy数组文件。VGG19是一个深度卷积神经网络模型，具有19个卷积层和全连接层。这个文件保存了这...

def vgg(pretrained = False): layers = [] in_channels = 3 for v in base: if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] elif v == 'C': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v # 19, 19, 512 -> 19, 19, 512 pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 19, 19, 512 -> 19, 19, 1024 conv6 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, padding=6, dilation=6) # 19, 19, 1024 -> 19, 19, 1024 conv7 = nn.Conv2d(1024, 1024, kernel_size=1) layers += [pool5, conv6, nn.ReLU(inplace=True), conv7, nn.ReLU(inplace=True)] model = nn.ModuleList(layers) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data") state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()} model.load_state_dict(state_dict, strict = False) return model 给出将conv1、conv2、conv3、conv4、conv5进行融合的代码，并且将融合后的代码统一为conv1的尺寸

state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth", model_dir="./model_data") state_dict = {k.replace('features.', '') : v for k, v in state_dict.items()}...

最新推荐

recommend-type

vgg16.npy,vgg19.npy

由于资源较大，文档提供的是百度云下载链接（已更新）。请大家按需下载，绝不强制。若有问题请及时联系我。谢谢
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

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
recommend-type

实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势： - **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。 - **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm，并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法，用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题，然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下： 1. 初始化参数 $\theta_0$，设 $k=0$； 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$，使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$； 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"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
recommend-type

实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
recommend-type

帮我实现在Androidstudio调用chapgpt并提供源码

首先，你需要运行一个ChitGPT的服务器，然后通过Android应用程序与该服务器进行通信。以下是一个简单的Android应用程序示例，可以与ChitGPT进行通信： 1. 首先，在Android Studio中创建一个新的项目，并添加以下依赖项： ``` implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0' implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6' ``` 2. 创建一个新的Java类，用于与ChitGPT服务器通信。以下是一个简单的实现： ```java import com.
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。