void指针和数组指针之间的转换

由于void* 可以被任何指针赋值,所以以void*作为函数参数可以使得接口更容易接受不同类型的参数,不过需要注意的时,实际操作时还需要利用强制类型转换,将指针转换为原类型,否则在内存上会有问题。 一般情况下void*不支持解引用,同样不支持运算。(因为无法清楚知道所指地址的对象占用了多大的内存) 以下为数组指针的一些总结(T可参考int) 表达式 a指针指向 解释 维数 数组中元素类型 T* a; T* 指向整数的指针 1维 整数指针 T a[m]; T(*) 指向整数数组头 m维
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论对齐

2020-01-08 我居然才想到用abbyy的对齐软件来把校订前后的版本对齐来看,可比word的文档比较工具直观多了 2020-02-21 对齐的方式: 1 先pdf做目录,保证每一章的目录是第一级目录,这样才能用adobe直接按第一级目录分割,然后BulkRenamer重新编号,转word;中文直接用了word,也是编目录,分割,重命名编号。word都转化为txt, 2 abbyy aligner导入批量对齐,制作tmx。 3 tmx导入xbench导出word对照版。
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pytorch tensor求向量的模长

想要求pytorch tensor中某个2048维度的向量的模长,可以先相乘,然后再用sum求和。假人工智能
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你不会成为数据科学家的9个原因:数据科学是一个艰难的领域,请做好准备

免责声明:这个故事并不是要劝阻您。 相反,它是一面可以长时间检视自己的镜子。 所以你对数据科学很有热情,你已经读了几十篇博客文章,完成了一些在线课程。现在你梦想着把它作为你的事业。毕竟,据《哈佛商业评论》称,这是21世纪最性感的工作。 但是,尽管你很有热情,数据科学可能并不适合你。在这个时刻,你持有太多的幻想和错误的刻板印象。 现在,你的任务很简单:清除那些阻碍你前进的东西!你会对自己前进的速度感到惊讶。 你认为你的学位已经足够了 您拥有相关领域的硕士学位,甚至博士学位。 现在您想在数据科学领
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pytorch 将tensor 类型转为python中的常用数据类型

假设变量y是pytorch中的一个Tensor类型,如下所示:y = torch.sum(m)priPython
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pytorch 中resnet如何快速加载官方提供的预训练模型

在做神经网络的搭建过程,经常使用pytorch中的resnet作为backbone,特别是resne人工智能
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2019年重要会议顶会AAAI ICML ICLR IJCAI NIPS 重要文章汇总以及录用目录

AAAI2019 录用文章目录http://www.aaai.org/Library/AAAI/aa网络
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0-1分布的交叉熵简化分析

对于通用的计算交叉熵的公式如下:但是对于0-1分布的交叉熵计算公式则可以简化为如下:刚开始的时候不理
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PAC (Probably Approximately correct) 讲解文章英文版

https://jeremykun.com/2014/01/02/probably-approxim
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pytorch中改写backward的一个例子

这里回答了Gradient reversal layer的内容,并且在代码层次上讲了如何优化max目人工智能
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Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

当在windows下面的Anaconda的命令行中运行 conda update --all 时,如Python
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ubuntu 安装pycharm community 设置图标

https://blog.csdn.net/gymaisyl/article/details/865网络
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pytorch 在用gpu训练模型训练 损失函数不需要迁移到gpu

在进行pytorch 训练时候,输入的数据tensor,以及模型需要.cuda,但是在做损失函数的时Python
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pytorch nn.BatchNorm2d() 参数解释

在使用pytorch的 nn.BatchNorm2d() 层的时候,经常地使用方式为在参数里面只加上网络
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PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改

PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改
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nn.CrossEntroyLoss nn.NLLoss nn.LogSoft pytorch损失函数

nn.NNLoss(x,y_target) = -x[y_target]x=[1,2,3] y_ta
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np.concatenate() 使用说明

np.concatenate 是numpy中对array进行拼接的函数,使用方法如下所示:impor
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np.argmax()使用说明

np.argmax()是numpy中获取array的某一个维度中数值最大的那个元素的索引,实例如下:
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numpy 中的 ==

numpy中的==代表比较两个相同尺寸array对应位置上的元素是否相等,相等则返回True(1),
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np.nean()

numpy中的mean()函数输入的是一个array类型,返回的是这个array中所有元素的平均值,
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