旅行商问题(Tsp)动态规划

参考:TSP问题,动态规划法#include<iostream>#include<vector>#include<iomanip>using namespace std;int n,m;vector<vector<int>>dp;#define INF 10e7#define N 5int g[N][N] ={ {0,3,INF,8,9}, {3,0,3,10,5}, {I...
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小白学ionic

ionic
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论文符号读法

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torch与numpy的random

torch与numpy的random
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resnet module 直接调用

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pytorch 状态字典:state_dict 模型和参数保存

state_dict
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如何向论文作者要代码的写作模板

title:A request from your readerDear Professor **I am a postgraduate student of *your school* in China. I took my first step in scientific research focused on Computer vision. Recently I read your paper “paper name”published in arXiv 2020. I...
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torch.nn.functional.normalized()的作用

个人认为F·normalize是对输入数据进行标准化使得输入数据满足正态分布。由于输入数据经过隐藏层的时候会发生一些偏移。所以Batch Normal1d是在隐藏层中使用,可以将数据从偏移状态拉回到正态分布。...
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torchvision.utils.make_grid() 拼接图片 mnist数据集(新手)

import torchfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvisionimport matplotlib.pyplot as pltdef image_show(images): images = images.numpy() images = images.transpose((1, 2, 0)) print(im.
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线性回归 逻辑回归 神经网络之间的关系

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深度学习发展历程与应用

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卷积神经网络流程图(清晰)

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Vue入门语法实例

<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <script src="./vue.js" type="text/javascript"></script> </head> <body> <div id="app"> {{a}} <p>.
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当前目录返回所需要的的上级目录

THIS_PATH = osp.dirname(__file__)ROOT_PATH = osp.abspath(osp.join(THIS_PATH, '..', '..'))IMAGE_PATH = osp.join(ROOT_PATH, 'data/miniimagenet/images')SPLIT_PATH = osp.join(ROOT_PATH, 'data/miniimagenet/split')THIS_path: D:/Program Files (x86)/python_p.
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torch.sum 维度参数解析

a = torch.ones(2, 3)print(a)print(a.shape)print(a.sum(dim=0))print(a.sum(dim=1))print(a.sum(dim=-1))#restensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]])torch.Size([2, 3])tensor([2., 2., 2.])tensor([3., 3.])tensor([3., 3.])个人理解:对于二维数组,dim=0,就是固定.
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npm 删除node.module包

npm install rimraf -grimraf node_modules
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(CSS)Flex 弹性盒子

<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"> <title>菜鸟教程(runoob.com)</title><style> #main{ width:220px; height:300px; border:1px solid black; display:flex;}#main div{ flex:1;}</style&g...
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torch.mean()维度解释

a = torch.arange(6) * 1.# print(a)a = a.reshape(2, 1, 3)print(a)print(a.shape)b = a.mean(dim=0)print(b)print(b.shape)--------------------------------------------res:tensor([[[0., 1., 2.]], [[3., 4., 5.]]])torch.Size([2, 1, 3])tensor(.
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BSD500数据集处理

from os.path import exists, join, basenamefrom os import makedirs, removefrom six.moves import urllibimport tarfilefrom torchvision.transforms import Compose, CenterCrop, ToTensor, Resizefrom dataset import DatasetFromFolderdef download_bsd300(de.
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BSD500数据集下载和处理

首先,用urllib获取数据,写个压缩包文件,把数据存进去,解压压缩包文件,形成带有数据的目录。from os.path import exists, basename, joinfrom os import makedirs, removefrom six.moves import urllibimport tarfileclass download_basd300(object): def __init__(self, dest="dataset"): sel.
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