有句话经典的概括了这段代码的意义： “Make a script both importable and executable” 意思就是说让你写的脚本模块既可以导入到别的模块中用，另外该模块自己也可执行。 咋一看，其实我也不理解到底是个什么球意思，这里我们写两个…

🏆个人专栏 🤺 leetcode 🧗 Leetcode Prime 🏇 Golang20天教程 🚴‍♂️ Java问题收集园地 🐍 Python工具 🌴 成长感悟 欢迎大家观看，不执着于追求顶峰，只享受探索过程 A…

在机器学习和深度学习的世界中，线性回归模型是一种基础且广泛使用的算法，简单易于理解，但功能强大，可以作为更复杂模型的基础。使用PyTorch实现线性回归模型不仅可以帮助初学者理解模型的基本概念，还可以为进一步探索更…

主体思路： 1.生成一堆锚框 2.根据真实标签为每个锚框打标(类别、偏移、mask) 3.模型为每个锚框做一个预测(类别、偏移) 4.计算上述二者的差异损失，以更新模型weights 先读取一张图像。 它的高度和宽度分别为561和728像素。 %matplotlib inline import …

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1.什么是反应式编程？它如何优化Web应用的性能？ 反应式编程是一种编程范式，它通过异步数据流的方式处理事件和数据，以实现高效的数据处理和事件驱动的程序设计。在反应式编程中，数据流可以被观察（Observabl…

目录 一、K-means和DBSCAN之间的主要区别 二、DBSCAN聚类算法 2.1DBSCAN聚类算法实现点集数据的聚类 2.2DBSCAN聚类算法实现鸢尾花数据集的聚类 三、K-means聚类算法 3.1K-means聚类算法实现随机数据的聚类 3.2K-means聚类算法实现鸢尾花数据集的聚类 一、K-means和DBSC…

如何优化 CUDA 矩阵乘内核以获得类似 cuBLAS 的性能: 工作日志 注: 本文主要是对博文 “How to Optimize a CUDA Matmul Kernel for cuBLAS-like Performance: a Worklog - SIBOEHM” 的翻译, 并进行了一定的备注和补充 在这篇文章中, 我将迭代优化用 CUDA 编写的矩阵乘法的实…