# transforms t = [] t.append(transforms.ToTensor()) t.append(transforms.Normalize(IMAGENET_DEFAULT_MEAN, IMAGENET_DEFAULT_STD)) preprocess = transforms.Compose(t)

时间: 2024-03-30 13:40:48 浏览: 37
RAR

Solutions_2.rar_Affine Transforms_The Image_mathematica

这段代码是使用 PyTorch 中的 transforms 模块对图像进行预处理，其中包含了两个操作，分别是将图像转换为 Tensor 格式和对图像进行归一化处理。IMAGENET_DEFAULT_MEAN 和 IMAGENET_DEFAULT_STD 分别代表了对图像进行归一化的均值和标准差，这两个值是在 ImageNet 数据集上计算得到的。最后，使用 transforms.Compose 将两个操作组合在一起，形成一个预处理的 pipeline。这个 pipeline 在对图像进行预处理的时候，会按照添加的顺序，依次对图像进行处理。
阅读全文

相关推荐

zip

PLD - Lab.zip_Transforms_algorithms_denoising_image denoising_in

标题中的“PLD - Lab.zip_Transforms_algorithms_denoising_image denoising_in”暗示了这是一个关于图像去噪实验的压缩文件，其中可能包含了不同变换算法的比较，特别是针对DCT（离散余弦变换）和WT（小波变换）在...
rar

aiopq5.rar_Solution transforms_人工智能/神经网络/深度学习

为了用蚁群算法来解决连续优化问题, 该算法将函数优化问题中生成解的过程转化为蚁群每前进一步就 选择一个十进制数字并以此

对这段代码也使用多线程：def get_image_files(folder): image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png'] # 定义图片扩展名 image_files = [] for root, dirs, files in os.walk(folder): for file in files: if os.path.splitext(file)[1].lower() in image_extensions: img_path = os.path.join(root, file) # 将每条数据保存到txt中 path_all_files = open('./all_files.txt','a') path_all_files.write(img_path+'\n') path_all_files.close() print(img_path) image_files.append(img_path) return image_files # 加载ONNX模型 ort_session = onnxruntime.InferenceSession('./best_weights.onnx') # 预处理输入图像 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # 创建线程池 executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() # 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect-mamaclouds-yolov5-v2/detect-mamaclouds-yolov5-linux-main/res/')

image_files.append(img_path) return image_files # 创建线程池 executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() # 获取路径下所有图片 image_files = get_image_files('C:/Users/xyzhuge/Desktop/detect...

修改以下代码使其能够输出模型预测结果： def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_...

详细解释代码import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 图像预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=0) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=0) # 构建模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self): super(RNNModel, self).init() self.rnn = nn.RNN(input_size=3072, hidden_size=512, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): # 将输入数据reshape成(batch_size, seq_len, feature_dim) x = x.view(-1, 3072, 1).transpose(1, 2) x, _ = self.rnn(x) x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) return x net = RNNModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 loss_list = [] acc_list = [] for epoch in range(30): # 多批次循环 running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播，反向传播，优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total acc_list.append(acc) loss_list.append(running_loss / len(trainloader)) print('[%d] loss: %.3f, acc: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), acc)) print('Finished Training') torch.save(net.state_dict(), 'rnn1.pt') # 绘制loss变化曲线和准确率变化曲线 import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) axs[0].plot(loss_list) axs[0].set_title("Training Loss") axs[0].set_xlabel("Epoch") axs[0].set_ylabel("Loss") axs[1].plot(acc_list) axs[1].set_title("Training Accuracy") axs[1].set_xlabel("Epoch") axs[1].set_ylabel("Accuracy") plt.show() # 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) 这里使用了transforms.Compose()函数来将多个预处理操作组合在一起。首先将图像转换成张量，然后进行归一化，使其值在[-...

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # read class_indict with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model ...

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、...在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、转换为Tensor并进行标准化。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序修改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

transforms.ToTensor(), # 将图像转换为Tensor transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 归一化 ]) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对...

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if boxes.shape[0] > 0: for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes): xtl = int(box[0]) ytl = int(box[1]) xbr = int(box[2]) ybr = int(box[3]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": [xtl, ytl, xbr, ybr], "type": "rectangle",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)改成yolov8分割模型

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) image = transform(Image.open(buf)).unsqueeze(0) # 模型推理 with torch.no_grad(): output = model(image)['out'] ...

class CaptioningModel(Module): def __init__(self): super(CaptioningModel, self).__init__() def init_weights(self): raise NotImplementedError def step(self, t, prev_output, visual, seq, mode='teacher_forcing', **kwargs): raise NotImplementedError def forward(self, images, seq, *args): device = images.device b_s = images.size(0) seq_len = seq.size(1) state = self.init_state(b_s, device) out = None outputs = [] for t in range(seq_len): out, state = self.step(t, state, out, images, seq, *args, mode='teacher_forcing') outputs.append(out) outputs = torch.cat([o.unsqueeze(1) for o in outputs], 1) return outputs解释这段代码的意思和作用并举例使用？

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) image = transform(image).unsqueeze(0) # 加载模型 model = CaptioningModel() model.load_state_dict(torch.load('model.pth...

为基于cnn实现书法字体风格识别的python代码设计编写pyqt的gui界面，该程序包含以下几个模块（class MainWindow(QMainWindow)，def load_model(self)，def open_image(self)，def preprocess_images(self, image_paths)，def predict_images(self)，def display_images(self, image_paths)，def classify_image(self)）要求按一次“选择图片”按钮可以直接输入五张图片，并且按一次识别图片按钮之后一次性输出五个结果：class LeNet5(nn.Module): def init(self, num_class=10): super(LeNet5, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 5) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(28800, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, num_class) # 实现LeNet5模型的前向传播过程。输入通过卷积层、激活函数和池化层进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。 def forward(self, x): # x: torch.Size([32, 3, 150, 150]) x = self.conv1(x) # torch.Size([32, 8, 146, 146]) x = self.relu(x) x = self.pool1(x) # torch.Size([32, 8, 73, 73]) x = self.conv2(x) # torch.Size([32, 16, 69, 69]) x = self.relu(x) x = self.pool2(x) # torch.Size([32, 16, 34, 34]) x = self.conv3(x) # torch.Size([32, 32, 30, 30]) x = self.relu(x) x = x.flatten(start_dim=1) # torch.Size([32, 28800]) x = self.fc1(x) # torch.Size([32, 2024]) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) # torch.Size([32, 4]) return x

transforms.ToTensor(), # 将图像转换为张量 transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 标准化图像张量 ]) self.image_paths = [] def initUI(self): self.setWindowTitle(self.title) ...

#定义一个get_fea类函数，返回类变量x0 def get_fea_x0(self): return self.fea_x0 def get_fea_x1(self): return self.fea_x1 def get_fea_x2(self): return self.fea_x2 def get_fea_x3(self): return self.fea_x3 卷积神经网络已建立，利用上述代码，在此基础上修改出pytorch框架下调用指定层的tsne 中文回答 2023/5/26 11:07:08

torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize( (0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])), batch_size=32, shuffle=True) # 实例化卷积神经网络 model = CNN() # 训练卷积神经网络 ...

tiny imagenet 训练_Dataloader读取图片集并训练网络python实现

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.Resize(64), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485...

在这代码里面加入获取准确率和损失值并且绘制函数的代码import os import sys import json import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms, datasets, utils import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm from m

transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST( '../data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data....
pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M04 数学规划模型 共85页.pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M04 数学规划模型 共85页.pptx
pdf

【大越期货-2024研报】生猪期货早报.pdf

研究报告
pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M07 差分方程模型 共33页.pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M07 差分方程模型 共33页.pptx
pdf

【宝城期货-2024研报】宝城期货品种套利数据日报.pdf

研究报告
zip

从头开始的 YOLOv1.zip

从头开始的 YOLOv1自述YOLOv1 的实现来自博客必需的pytorch 1.1.0火炬视觉numpy > 1.16.2opencv 3.4.1VOC2012数据集这个 repo 现在能做什么使用VOC2012数据集进行训练推理（测试图像）结果待办事项添加 mAP 指标

最新推荐

recommend-type

pytorch学习教程之自定义数据集

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) train_dataset = MyDataset(root_dir='data/train', labels_file='train_labels.txt', transform=transform) val_dataset = ...
recommend-type

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M04 数学规划模型 共85页.pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M04 数学规划模型 共85页.pptx
recommend-type

【大越期货-2024研报】生猪期货早报.pdf

研究报告
recommend-type

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M07 差分方程模型 共33页.pptx

数学建模学习资料 姜启源数学模型课件 M07 差分方程模型 共33页.pptx
recommend-type

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一：荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU（约翰霍普金斯大学）的荣誉单变量微积分课程，主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识，包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL（Inquiry-Based Learning）格式进行教学，即学生先自行解决问题，然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二：IBL教学法 IBL教学法，即问题导向的学习方法，是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下，学生在教师的引导下，通过提出问题、解决问题来获取知识，从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索，教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三：课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题，难度较大，学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释，难度相对降低，更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发，逐步深入理解微积分理论，提高学习效率。 知识点四：课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算，即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前，先完成一些基础演算的入门课程，并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容，提高学习效果。 知识点五：TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式，广泛应用于学术出版物的排版，特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性，适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
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

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
recommend-type

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
recommend-type

Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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