hw

[2022-12-06]神经网络与深度学习hw11 - 各种优化算法比较

题目内容题目思路题目解答题目总结task3题目内容题目思路题目解答题目总结task4题目内容题目思路题目解答题目总结task5题目内容题目解答题目总结task6题目内容题目解答task7题目内容题目解答hw11
三工修·2022-12-07 07:08

自动驾驶的算力（TOPS）谎言

原文链接当前，自动驾驶运算系统正在进入一场算力的竞赛中，特斯拉刚以自研的达到72TOPS算力、业内最强的FSD/HW3.0升级HW2.5不久，英伟达最新推出的芯片系统达到了2000TOPS的惊人算力。
shiner_chen·2022-12-06 18:53

李宏毅HW01——新冠疫情数据的预测

目的：熟悉熟悉pytorch导入数据!gdown--id'1kLSW_-cW2Huj7bh84YTdimGBOJaODiOS'--outputcovid.train.csv!gdown--id'1iiI5qROrAhZn-o4FPqsE97bMzDEFvIdg'--outputcovid.test.csv/Users/missbei/miniforge3/envs/NLP_search/lib/p
瞳恩Dawn·2022-12-04 16:19

《Segmenter》-- 代码笔记

defforward(self,inputs):#eg:inputs:(1,3,512,512)B=inputs.shape[0]x,hw_shape=self.patch_embed(inputs)#
98Water·2022-12-03 18:08

稀疏自动编码

1、稀疏自编码器的结构上图为稀疏自编码器的一个大致结构，其主要特征为其输入层的结点（不包括偏置节点）和输出层的结点的个数是相同的，而隐含层结点的个数则较少，该模型的目的在于学习得到hw,b(x)h_{w
FavoriteStar·2022-12-03 15:41

将Mediapipe中的解决方案封装成动态链接库

参考链接：Mediapipe-将Mediapipehandtracking封装成动态链接库dll/so,实现在桌面应用中嵌入手势识别功能_HW140701的博客-CSDN博客经验：要在VS2019下建立各个头文件和源文件
Mike_666·2022-12-02 23:48

PyTorch的CUDA错误：Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW

宿主机为Ubuntu20.04+gtx1060，Nvidiadriver版本为510.85.02。安装环境为：tensorrt8.4安装完成后，一当调用cuda环境就会报错：Error804:forwardcompatibilitywasattemptedonnonsupportedHW。检查问题原因在Linux宿主机上使用docker（版本>=19.3）之前，请确保安装了nvidia-conta
code_pgf·2022-12-02 14:58

李宏毅机器学习2022春季-第十四课和HW14

李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出（已经全部录好，你可以选择短时间全部学完），上课时间会直播讲解额外的内容（可以不听）和作业（建议一定要做），目前已更新到作业14。第十四课主要内容是LifeLongLearning，神经网络的终身学习。课程介绍了lifelonglearning的研究背景，以及研究难点：解决catastrophicforgetting（灾难性遗忘）。李老师着重解释了Se
机器学习手艺人·2022-12-01 19:16

李宏毅机器学习2022春季-第九课和HW9

李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出（已经全部录好，你可以选择短时间全部学完），上课时间会直播讲解额外的内容（可以不听）和作业（建议一定要做），目前已更新到作业9。第九课主要内容是ExplainableAI，深度学习的可解释性。主要介绍了localexplaination和globalexplaination，两种方法分别对单个样本的解释性和模型本身的解释性进行了分析，详细信息见课程视频
机器学习手艺人·2022-12-01 19:46

Python实现逻辑回归实战(完整版)--内附详细代码

在实现之前，先来解答一下大家对于上一篇的问题1.有人疑惑这里第四行为什么是根据sigmod求导公式进行推导，明明是hw函数。上一篇我们看到hw函数的形式：而我
一直有梦想的兔子·2022-12-01 10:49

深圳大学信息检索：索引构建和压缩的实验

实验要求：(1).针对附件“HW3.txt”中的600个文档（每行表示一个document，文档ID为1至600）：(i)使用jieba中文分词（https://pypi.org/project/jieba
suayu苏羽·2022-12-01 08:29

李宏毅机器学习笔记：CNN和Self-Attention

前言本文主要记录关于李宏毅机器学习2021中HW3和HW4的卷积神经网络和自注意力机制网络部分的笔记，主要介绍了CNN在图像领域的作用及如何处理图像数据，Self-Attention在NLP(自然语言处理
YuriFan·2022-12-01 02:45

鲲鹏Devkit开发框架插件工具课堂笔记—第二讲：通用计算项目实战

华为账号hw_Zixin，严禁直接盗用侵权！
华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋·2022-11-30 17:14

鲲鹏Devkit编译调试工具课堂笔记—第三讲：《sudoku》项目大作业解析

华为账号hw_Zixin，严禁直接盗用侵权！一、作业题目通过编译调试工具对一款数独游戏的源码进行编译调试。二、操作前提1、认真观看编译工具的实操视频。
华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋·2022-11-30 17:14

鲲鹏Devkit性能分析工具课堂笔记—第一讲：鲲鹏性能分析工具介绍

华为账号hw_Zixin，严禁直接盗用侵权！工具简介它主要是一个工具集，它包括调助手、系统性能分析工具、Java性能分析工具，还有系统诊断工具。
华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋·2022-11-30 17:43

鲲鹏Devkit性能分析工具课堂笔记—第二讲：手把手带你找出程序中加锁范围不合理的代码

华为账号hw_Zixin，严禁直接盗用侵权！一、如何学习性能优化“高并发”和“响应快”对应性能优化的两个核心指标——“吞吐”和“延时”。
华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋·2022-11-30 17:43

鲲鹏Devkit性能分析工具课堂笔记—第三讲：《锁长期等待》项目大作业解析

华为账号hw_Zixin，严禁直接盗用侵权！一、调优前的准备工作登录鲲鹏性能分析页面在鲲鹏社区申请远程实验室操作系统选择OpenEuler（含有VPN与性能调优工具账号）。
华为账号hw_Zixin 小鱼儿梦想＋·2022-11-30 17:43

[2022-11-28]神经网络与深度学习 hw10 - LSTM和GRU

contentshw10-LSTM和GRU相关习题task1题目内容题目分析题目解答题目总结task2题目内容题目分析题目解答题目总结task3题目内容题目分析题目解答题目总结task4题目内容题目分析题目解答问题总结hw10
三工修·2022-11-30 07:12

李宏毅机器学习2022春季-第六课和HW6

学习目标：GAN第六课学习内容：李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出（已经全部录好，你可以选择短时间全部学完），上课时间会直播讲解额外的内容（可以不听）和作业（建议一定要做），目前已更新到作业六。第六课主要内容是GAN，是目前主流的生成式模型，目前相关的研究很多，很多问题也没得到完美的解决方案，还有很多坑没填上，对有志于机器学习的学生，GAN可以作为研究方向，详细内容见课程视频。课程视频
机器学习手艺人·2022-11-30 05:51

Kafka设计原理——副本数据同步机制(watermark 和 leader epoch)

文章目录LEO更新机制follower副本LEO更新leader副本LEO更新HW更新机制follower更新HWleader更新HW使用HW衡量数据同步情况的缺陷LEO更新机制follower副本LEO
Mrkang1314·2022-11-29 09:03

基于MATLAB的硬约束轨迹优化算法代码学习

基于MATLAB的硬约束轨迹优化算法代码学习0.结果展示1.hw_6.m2.getQM.m3.getM.m4.getAbeq.m5.getAbieq.m6.参考引用本文是在学习路径规划算法中的一篇学习记录
陳林325·2022-11-29 07:54

李宏毅2022hw2

任务介绍：数据预处理:从原始波形中提取MFCC特征(TAs已经做了!)分类:使用预先提取的MFCC特征进行帧级音素分类任务:多级分类从语音中进行基于框架的音素预测数据：由于每一帧只包含25毫秒的语音，因此单个帧不可能代表一个完整的音素通常，一个音素会跨越几个帧将相邻的音素连接起来进行训练每一段是39长度的向量。将相邻的音素连接起来进行训练，然后会给出前后五段的数据，也就是我们有11*39=429维
偷懒不学习·2022-11-29 07:27

机器学习hw1

作业要求：根据气象局的数据，通过前9小时的数据预测第10小时的PM2.5一.数据预处理首先进行数据的预处理：默认第一行是header，data（data为数据帧）只保留从第三列开始的数据，观察train.csv可以发现降雨量那行为NR，将所有的NR变为0方便后面进行处理，然后将数据帧转换为数组。train.csv文件中包含了一年的数据量，数据的结构为12个月，每个月20天，每天24小时，每个小时包
就想改个名字为什么这么难·2022-11-29 06:11

视觉SLAM十四讲CH8课后习题3、4

转载于：视觉SLAM十四讲（第二版）第8讲习题解答-知乎代码链接：https://github.com/Philipcjh/HW-of-SLAMBOOK2/blob/main/hw8/p3.cpp3.cpp
长沙有肥鱼·2022-11-28 14:01

李宏毅机器学习hw3

Homework3-ConvolutionalNeuralNetwork本文是对课程作业代码范例的复现，但也写了一些自己的理解和期间遇到的问题，如有写的不对的地方欢迎各位大佬指正。问题的解决方法和参考资料在文中以链接的形式给出主要的参考文章是iteapoy的这篇⭐李宏毅2020机器学习作业3-CNN：食物图片分类1作业概述在food_11文件中有三个文件分别是training、validation
老问题·2022-11-28 01:19

《机器学习—李宏毅》HW1

定义神经网络定义一个神经网络层定义自己的模型Optimization一、FeaturesScaling参考文章二、选择合适的features原理方法一过滤法二包装法三嵌入法黑盒试错法参考文章具体实践——通过kaggle波士顿房价预测来提升hw1
SofiaT·2022-11-28 01:45

MNN 实现NV12转BGR格式

支持目标Tensor为float或uint8_t的数据格式支持目标Tensor为NC4HW4、NHWC、NCHW的维度格式CV模块支持直接输入DeviceTensor，也即由Session中获取的Tensor
JoannaJuanCV·2022-11-27 17:36

李宏毅2022机器学习HW8解析

提交地址Kaggle：www.kaggle.com/competitions/ml2022spring-hw8，有想讨论沟通的同学可进QQ群：156013866。以下为作业解析
机器学习手艺人·2022-11-26 10:47

李宏毅机器学习2022春季-第八课和HW8

李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出（已经全部录好，你可以选择短时间全部学完），上课时间会直播讲解额外的内容（可以不听）和作业（建议一定要做），目前已更新到作业八。第八课主要内容是Autoencoder和AnomalyDetection。Autoencoder包含encoder和decoder两个部分，encoder对输入信息进行表征学习，decoder将表征学习还原回输入信息。Anom
机器学习手艺人·2022-11-26 10:46

PVT(Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions)

1.网络框图1.输入一张H×W×3H\timesW\times3H×W×3的图片，经过一个PatchEmbeeding将其分割成HW42\frac{HW}{4^2}42HWpatches,每一个Patch
GY-赵·2022-11-26 07:44

【机器学习】根据特征预测序列-2022李宏毅作业HW1

记录一个pytorch训练机器学习模型的代码，代码内容包括：数据库建立、数据预处理、特征分析与提取、神经模型定义、模型训练与验证、模型拟合结果输出等部分，模拟效果见下图。目录一、数据介绍二、构建数据库与数据预处理三、模型定义四、模型训练与验证五、模型结果输出六、完整代码七、部分运行结果展示八、参考资料一、数据介绍数据长度为116列2699行，记录了美国各州与新冠相关的一些特征。前一部分为各州编码，
汉语言文学23A·2022-11-26 00:56

【深度学习YOLO v3笔记】1.Anaconda、Pytorch、Jupyter notebook环境搭建

没有NVIDIA的显卡即：没有显卡或者是AMD的显卡；据听闻没有显卡会做的很慢，但是我还没有开始做，计划是做李宏毅老师21年hw1coivd19的题试一下那么
Lumosic·2022-11-25 09:02

深度学习实战——CNN+LSTM+Attention预测股票

giegie数据样式模型模型部分实验了几种不同的attention对整体效果的影响：CNN+LSTMCNN+LSTM+ECACNN+LSTM+SE(channal维度的attention)CNN+LSTM+HW
只会git clone的程序员·2022-11-25 05:48

【李宏毅2021机器学习深度学习】2-1 Phoneme Classification【hw2】

文章目录写在前面标准提示：实验记录：1.Samplecode2.数据归一化，添加了BN，大的batch_size由64改为128，修改激活函数为Relu，添加plot_learning_curve工具看loss曲线，3.（overfitting）makemodelsimpler（直接去掉第三层全连接层）4.batch_size直接改为5125.lr=0.001(默认参数)6.修改model->25
I"ll carry you·2022-11-24 18:17

李宏毅_机器学习_作业3（详解）_HW3 Image Classification

目录BaselineSimple解决了一个bugMediumdataaugmentationtransforms_01Transforms_02StrongResidualNetworkCrossValidation任务：对食物的图片使用CNN进行分类一共有11种食物训练集（Trainingset）：9866张带有标签label的图片（label包含在图片title种）验证集（Validation
loco_monkey·2022-11-24 18:46

李宏毅机器学习——作业三(CNN神经网络)

PastaRiceSeafoodSoupVegetable/Fruit数据集链接：https://reurl.cc/3DLavLKaggle网址：https://www.kaggle.com/c/ml2020spring-hw3
Mr. Water·2022-11-24 18:46

李宏毅机器学习 NLP课程Transformer HW5 完整数据集

百度网盘链接如下链接：https://pan.baidu.com/s/1FVvHVdIv0Q8J2oZIWJfKQw提取码：n6zn–来自百度网盘超级会员V5的分享notice（到时候只需要代码中的“实验的参数设定表”这段开始就行）
一个靠谱的人·2022-11-24 10:57

【hw1】b站刘二大人，第八讲课后题Titanic

【pre】代码没啥新意，很多人都分享过了。主要想记录一下自己遇到的bug以及收获。【bug】1.RuntimeError:mat1andmat2shapescannotbemultiplied(32x5and6x3)nn.linear()中，两参数（矩阵）的维度不一致。FC公式：y=w*x+b，所以这里报错的原因是w和x维度不一致。print了一下，发现x是5列，但源代码里作者认为是6列——“五个
成长版小贺·2022-11-24 10:42

安装opencv-python遇到的问题及解决办法

环境：anaconda，python3.8,PyCharm2020首先是我在导入过程中几个参考的看起来很靠谱的文章：http://t.csdn.cn/hw62A在Pycharm的环境下安装OpenCVhttp
五十赫兹小透明·2022-11-24 00:02

将py文件打包成exe可执行文件

py文件打包成exe文件4）关于exe运行版本问题使用命令直接打包（不推荐）基础命令为：pyinstallerhw.py--noconsole--hidden-importPySide2.QtXml将hw.py
滔滔不会轻易狗带·2022-11-23 18:27

Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition 论文阅读笔记

主要是为了完成后面要学习的HW4的代码修改工作~论文网址：https://arxiv.org/pdf/2005.08100.pdfAbstract近期Transform
熠熠发光的白·2022-11-23 07:21

李宏毅深度学习2021春HW4实验四，Strong Baseline，使用Conformer

目录任务简介原始模型优化(Transformer)优化思路Conformer简介Conformer使用：Conformer参数优化完整代码如果您有更好的实现方式请留言告诉作者~~~任务简介对给定的一段语音数据预测说话者，就是一个分类问题，总共600个说话者。数据已经预处理好了，我们只需要读入即可。strongbaseline的score在0.954原始模型优化(Transformer)在demo中
Tom likes Jerry·2022-11-23 07:13

Python之回文数的判断

a=input("输入一个数")b=a[::-1]ifa==b:print('{}是回文数'.format(a))else:print('{}不是回文数'.format(a))defis_hw(num)
it tian.·2022-11-22 11:22

图像超分辨率：任意尺度超分方法Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution

AMagnification-ArbitraryNetworkforSuper-Resolution如下图，b是RDN特征提取网络，关键是c模块Metaupscalemoduleinput:这里metaupscalemodule的输入是一个HW
tony365·2022-11-22 05:35

李宏毅_机器学习_作业4（详解）_HW4 Classify the speakers

本次作业需要学习完transformer后完成！目录标题Task助教样例code解读数据集分析DatasetDataloaderModelLearningratescheduleModelFunctionValidateMainfunctionInferenceMainfunctionofinference样例code得分MediumStrongTransformer->ConformerSelf
loco_monkey·2022-11-21 14:59

YoloV3学习笔记（三）：

按例分享学习资料：YOLO-V3硬核讲解（第四部分-YOLO-V3训练和预测+代码实现）_哔哩哔哩_bilibili（本文进行训练和预测代码的记录）  直接上代码：1.训练部分  因为我们最后输出的是N24HW
风声向寂·2022-11-21 14:41

李宏毅2022机器学习hw6

目录MachineLearningHW6一、任务二、数据集Crypko：三、结果四、改进方法4.
梦想的小鱼·2022-11-19 19:57

李宏毅2022机器学习HW6解析

准备工作作业六是使用GAN生成动漫人物脸，需要准备助教代码，运行代码过程中保持联网可以自动下载数据集，已经有数据集的情况可关闭助教代码中的下载数据部分。关注微信公众号，可获得代码、数据集和答案（文末有方法）。提交地址这次作业在NTU上面提交，没在册的学生可能提交不了，关于作业有想讨论的可进QQ群：156013866。SimpleBaseline(score>14.58)方法：直接运行助教代码。Me
机器学习手艺人·2022-11-19 18:55

李宏毅 HW4 hard baseline 解析

前言在这个暑假我从头到尾把李宏毅机器学习的课后作业做了一遍，之前看了一遍课程，对相关知识都有一些了解，觉得这就够了，准备开始我的研究生生涯，奈何暑假在家一直没有任务。但也要自学，自己给自己布置任务。李宏毅的课后作业实在是一个很好的练手项目，而且要真正起到效果的话，不能浅尝辄止，每一个任务的目标一定是过bossbaseline。我现在任务已经完成得差不多了，临近开学，趁着这段时间把这个暑假自己的一些
失败人生自救指南·2022-11-19 18:51

李宏毅机器学习课后作业（hw3）

这部分作业需要安装pytorch，安装教程看主页或自行百度直接上代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportcv2importtorchtorch.cuda.is_available()defreadfile(path,label):img_dir=sorted(os.listdir(path))x=np.zeros((len(img_dir),1
Nhl_1355443593·2022-11-19 18:47
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