搜索结果
查询Tags标签： self，共有 3605条记录-
cold diffusion的个人理解
背景 和 介绍 最近阅读了 Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise，做了个简短的汇报，写一篇博客记录一下。 目前的diffusion model都是基于高斯噪声在进行扩散，其可被理解为使用Langeviin dynamics在数据范围游走。 对于反向生成而言，就…
2022/9/13 23:20:28 人评论 次浏览 -
python模块-PyYAML
YAML是专门用来写配置文件的语言，远比JSON格式方便。YAML语言的设计目标，就是方便人类读写。YAML是一种比XML和JSON更轻的文件格式，也更简单更强大，它可以通过缩进来表示结构，是不是听起来就和Python很搭？顾名思义，用语言编写的文件就可以称之为YAML文件。PyYaml是…
2022/9/13 14:16:28 人评论 次浏览 -
python 抽象类+抽象方法实现接口(interface) ----有机会用用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/508700685import abc #利用abc模块实现抽象类class shuiguo(metaclass=abc.ABCMeta):all_type=sg@abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能def name(self):pass@abc.abstractmethod #定义抽象方法，无需实现功能def func(self):pass…
2022/9/13 14:16:14 人评论 次浏览 -
实验1：SDN拓扑实践
一、实验要求 1.能够使用源码安装Mininet； 2.能够使用Mininet的可视化工具生成拓扑； 3.能够使用Mininet的命令行生成特定拓扑； 4.能够使用Mininet交互界面管理SDN拓扑； 5.能够使用Python脚本构建SDN拓扑。 二、实验环境 Ubuntu 20.04 Desktop amd64 三、实验要求 （一…
2022/9/13 6:54:32 人评论 次浏览 -
查找除 Self 之外的数组的乘积
查找除 Self 之外的数组的乘积Photo by 克里斯托弗高尔 on 不飞溅 给定一个 整数 大批 数字 ， 返回 数组 回答 这样 答案[我] 等于所有元素的乘积 数字 除了 数字[i] . 任何前缀或后缀的乘积 数字 是 保证 适应一个 32 位 整数。 您必须编写一个运行在 上） 时间和…
2022/9/13 6:53:29 人评论 次浏览 -
实验1：SDN拓扑实践
一、实验基本要求 1.使用Mininet可视化工具，生成下图所示的拓扑，并保存拓扑文件名为学号.py。2.使用Mininet的命令行生成如下拓扑： a) 3台交换机，每个交换机连接1台主机，3台交换机连接成一条线。b) 3台主机，每个主机都连接到同1台交换机上。3.在2.b)的基础上，在Min…
2022/9/13 6:53:14 人评论 次浏览 -
实验1：SDN拓扑实践
实验1：SDN拓扑实践 一、基本要求 （一）Mininet运行结果截图（二） 使用Mininet的命令行生成如下拓扑： 1. 3台交换机，每个交换机连接1台主机，3台交换机连接成一条线。2. 3台主机，每个主机都连接到同1台交换机上。（三）在2 b)的基础上，在Mininet交互界面上新增1台主…
2022/9/13 6:53:11 人评论 次浏览 -
python面向对象之二（类的继承、类的多态）
一、类的继承 （一）、父类与子类 父类：被继承的类，子类继承父类后，会继承父类里面所有的属性（数据属性&实例属性）以及方法 子类：继承其他的类，子类继承父类后，能够继承父类里面所有的方法以及属性，当然也可以调用 实例 class Persion(object): city=xian…
2022/9/13 1:23:38 人评论 次浏览 -
动手实现深度学习（7）：基于计算图的Affine层的实现
传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning我们已经可以实现一些简单的节点（比如， 加法，乘法等），以及 激活函数； 并且已经知道了 backward() 函数的实现的方法：只要…
2022/9/12 23:23:18 人评论 次浏览 -
动手实现深度学习(4): 神经网络的backward实现
传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容易实现，但是计算上比较耗时。本章会介绍一种能够较为高效…
2022/9/12 23:23:17 人评论 次浏览 -
动手实现深度学习（5）：计算图的实现
第三篇：基于计算图的神经网络的设计与实现 传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容…
2022/9/12 23:23:14 人评论 次浏览 -
实验1：SDN拓扑实践
一、实验目的 能够使用源码安装Mininet； 能够使用Mininet的可视化工具生成拓扑； 能够使用Mininet的命令行生成特定拓扑； 能够使用Mininet交互界面管理SDN拓扑； 能够使用Python脚本构建SDN拓扑。 二、实验环境 Ubuntu 20.04 Desktop amd64 三、实验要求 （一）基本要求…
2022/9/12 23:23:13 人评论 次浏览 -
python定义class中的变量
class App:num = 5def add(self):return self.num + self.numif __name__ == "__main__":main = App()result = main.add()print(result)class App:num = 5def add(self):return App.num + App.numif __name__ == "__main__":main = App()result = ma…
2022/9/11 14:23:07 人评论 次浏览 -
神经网络——浅浅的做个笔记
有四个激活函数import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx = np.linspace(-10,10) y_sigmoid = 1/(1+np.exp(-x)) y_tanh = (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))fig = plt.figure()#plot sigmoid ax = fig.add_subplot(221) ax.plot(x,y_sigmoid) a…
2022/9/10 23:24:57 人评论 次浏览 -
pytorch中的forward()的使用与解释
参考 pytorch中的forward()的使用与解释 - 云+社区 - 腾讯云前言最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 即： forward 的使用class Module(nn.Module):def __init__(self):supe…
2022/9/10 23:23:11 人评论 次浏览
