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  • deep learning with pytorch中文版_pytorch distributed

    deep learning with pytorch中文版_pytorch distributed

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。憨批的语义分割重制版9——Pytorch 搭建自己的DeeplabV3+语义分割平台注意事项学习前言什么是DeeplabV3+模型代码下载DeeplabV3+实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二、训练部分1、训练文件详解2、LOSS解析训练自己的DeeplabV3+模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 深度强化学习之模仿学习（Imitation Learning）

    深度强化学习之模仿学习（Imitation Learning）

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。   上一部分研究的是奖励稀疏的情况，本节的问题在于如果连奖励都没有应该怎么办，没有奖励的原因是，一方面在某些任务中很难定量的评价动作的好坏，如自动驾驶，撞死人和撞死动物的奖励肯定不同，但分别为多少却并不清楚，另一方面，手动设置的奖励可能导致不可控的行为。要解决此类问题，可以将人类专家的范例作为强化学习代理的参考去学习，因此模仿学习又叫演示学习（Learn

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 深度学习跟踪DLT (deep learning tracker)

    深度学习跟踪DLT (deep learning tracker)

    1 粒子滤波（particle filtering）粒子滤波是对预测粒子进行评价，添加不同的权重，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；否则，就加的权重小一些。步骤：（1）初始状态：开始认为x(0)在全状态空间内平均分布。然后将所有采样输入状态转移方程，得到预测粒子。（2）预测阶段：粒子滤波首先根据x(t-1)的概率分布生成大量的采样，这些采样就称之为粒子。那么这些采样在状态空间中的分布实际是x(t

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • TensorFlow学习－－学习率衰减/learning rate decay

    TensorFlow学习－－学习率衰减/learning rate decay

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 学习率衰减学习率衰减（learning rate decay） 在训练神经网络时，使用学习率控制参数的更新速度．学习率较小时，会大大降低参数的更新速度；学习率较大时，会使搜索过程中发生震荡，导致参数在极优值附近徘徊． 为此，在训练过程中引入学习率衰减，使学习率随着训练的进行逐渐衰减．TensorFlow中实现的学习率衰减方法：tf.train.

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • cs231n - Deep Learning Hardware and Software

    cs231n - Deep Learning Hardware and Software

    preface这一节就来讲讲深度学习的一些软件和硬件相关的内容，包括 CPU 和 GPU ，以及一些主流的深度学习框架CPU & GPU这里就是一个机箱里面 GPU 和 CPU 的安装位置，连我这个装机小白都清楚这些，看见绿色的 GEFORCE 就是财富的象征训练神经网络就是吃显卡的性能，所以一台好的工作站通常会有好几块高性能的显卡我们的训练数据放在硬盘中，模型在显卡中，因此要从硬盘中读取

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Deep Reinforcement learning – 2. 基于tensorflow的DDPG实现

    Deep Reinforcement learning – 2. 基于tensorflow的DDPG实现

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Deep Reinforcemen learning – 2. 基于tensorflow的DDPG实现基于我上一篇博客的算法介绍， 使用tensorflow的代码实现，仿真环境使用gym torcs 为了快速训练出结果，我没有使用driver view图像作为输入，而是使用low dimension传感器数据作为输入， 总共29个数据，包括：

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 李航《统计学习方法》笔记之监督学习Supervised learning

    李航《统计学习方法》笔记之监督学习Supervised learning

    监督学习Supervised learning1.1 监督学习(supervised learning）指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。标注数据表示输入输出的对应关系，预测模型对给定的输入产生相应的输出。监督学习的本质是学习输入到输出的映射的统计规律。1.1.1 特征空间(feature space)每个具体的输入是一个实例(instance)，通常由**特征向量(feature vec

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • bnlearn：an R package for Bayesian network learning and inference

    bnlearn：an R package for Bayesian network learning and inference

    bnlearn is an R package for learning the graphical structure of Bayesian networks, estimate their parameters and perform some useful inference. It was first released in 2007, it has been under continu

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

    【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

    目录 01 研究背景 02 技术背景 03 实验方法 04 工作启迪 附录 GPU底层结构与执行流程        不管是解方程还是机器学习，最后在数值上，都是矩阵的计算。        对于非常大的矩阵，需要消耗大量的内存，并且拖慢计算速度。        通常，矩阵的大部分值都是零，因此在矩阵中，将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目，并且非0元素分布无规律时，称为稀疏矩阵；反之，则称

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Deep Learning Chapter01：机器学习中线性代数

    Deep Learning Chapter01：机器学习中线性代数

    Deep Learning Chapter01：机器学习中线性代数好久不见，大家好，我是北山啦。机器学习当中需要用到许多的数学知识，如今博主又要继续踏上深度学习的路程，所以现在在网上总结了相关的考研数学和机器学习中常见相关知识如下，希望对大家有所帮助。线性代数行列式1.行列式按行（列）展开定理(1) 设A = ( a_{{ij}} )_{n \times n}，则：a_{i1}A_{j1} +a_

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Deep Learning Chapter01：机器学习中高数知识

    Deep Learning Chapter01：机器学习中高数知识

    Deep Learning Chapter01：机器学习数学知识 好久不见，大家好，我是北山啦。机器学习当中需要用到许多的数学知识，如今博主又要继续踏上深度学习的路程，所以现在在网上总结了相关的考研数学和机器学习中常见相关知识如下，希望对大家有所帮助。 高等数学1.导数定义：导数和微分的概念f'({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to 0}{\mathop{\

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【论文阅读】ALBERT:A lite BERT for self-supervised learning of language representations

    【论文阅读】ALBERT:A lite BERT for self-supervised learning of language representations

    【论文阅读】ALBERT: A lite BERT for self-supervised learning of language representationsMetadataauthors:: Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut container:

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【阅读】2021 OSDI——P3: Distributed Deep Graph Learning at Scale 论文翻译

    【阅读】2021 OSDI——P3: Distributed Deep Graph Learning at Scale 论文翻译

    转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.blog.csdn.net] 原文、视频与PPT：P3: Distributed Deep Graph Learning at Scale | USENIX 目录摘要1 Introduction2 Background & Challenges2.1 Graph Neural Networks2.2 Distributed T

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 【强化学习】Q-Learning算法详解

    【强化学习】Q-Learning算法详解

    【强化学习】Q-Learning详解 https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-1-general-rl/ 莫凡大神的有趣的强化学习视频通俗易懂 发现了很多RL资料搬砖过来，刚入门的可以用得上 David Silver 博士的 UCL 公开课：http://www0.cs.uc

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • with for什么意思_learning through interaction

    with for什么意思_learning through interaction

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Identification（MGN） 论文：Learning Discriminative Features with Multiple Granularities for Person Re-Ide

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 主动学习（Active Learning） 概述、策略和不确定性度量

    主动学习（Active Learning） 概述、策略和不确定性度量

    点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。主动学习的动机在于认识到并非所有标有标签的样本都同等重要。主动学习通过为专家的标记工作进行

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Learning VPP: VXLAN tunnel

    Learning VPP: VXLAN tunnel

    vxlan简介 VXLAN（Virtual eXtensible Local Area Network，虚拟扩展局域网），是由IETF定义的NVO3（Network Virtualization over Layer 3）标准技术之一，是对传统VLAN协议的一种扩展。VXLAN的特点是将L2的以太帧封装到UDP报文（即L2 over L4）中，并在L3网络中传输.vxlan报文基本格式 1、Vxl

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning：MSS application in IPSec tunnel

    learning：MSS application in IPSec tunnel

    本文主要学习在ipsec协议在隧道模式下ESP封装格式，通过调整tcp mss以解决ipsec加密后导致大于接口mtu而导致分片的问题。vpp在最新版本中已经支持mss clamp功能。learning：tcp mss clamp。 在《解决 GRE 和 IPsec 中的 IPv4 分段、MTU、MSS和PMTUD 问题》文章中纯ipsec隧道下性能损耗预估:Note:当使用

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning： arping

    learning： arping

    昨天更新了一下最新的vpp master分支代码，发现新加了一个arping的插件，所以就想了解一下arping命令的作用及用法。百度了一下介绍arping的资料还是很多的。下面一起来学习一下吧。简介 arping 命令是用于发送 arp 请求到一个相邻主机的工具，arping 使用 arp 数据包，通过 ping 命令检查设备上的硬件地址。能够测试一个 ip 地址是否是在网

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning：vppsb router插件编译

    learning：vppsb router插件编译

    前面文章中介绍了一篇博客：Learning VPP: OSPF routing protocol，文章中介绍使用VPPsb的router插件，它实现了将控制报文推到Linux网络堆栈的逻辑，以及一个基于netlink的机制，它将Linux的路由表同步到VPP的FIB中。本文主要尝试vppsb router查询在最新vpp21.06版本编译。并配置简单的ping业务正常。基本逻辑可以查询vp

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning:Buffers monitoring plugin

    learning:Buffers monitoring plugin

    本文介绍一下buffer监控插件，这个插件可以跟踪vpp所有node节点buffer缓冲区的使用情况。主要用途是检测buffer缓存区是否存在泄漏。通过跟踪node节点中缓存区分配和释放的数量，以及node节点输入帧和输出帧buffer的数量。计算一个节点中buffered缓存区的数量=alloc+input-free-output。需要注意一点是buffer监控会影响性能。此插件功能代码就一个C

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • 主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案

    主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案

    0.引言在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种学习的简单描述如下：监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类deepwalk、node2vec模型[系列四]

    Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类deepwalk、node2vec模型[系列四]

    Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四]更多详情参考：Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1相关项目参考：关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning vpp：span

    learning vpp：span

    镜像介绍介绍镜像功能的定义和目的。1、定义镜像是指将经过指定端口（源端口或者镜像端口）的报文复制一份到另一个指定端口（目的端口或者观察端口）。2、目的在网络运营与维护的过程中，为了便于业务监测和故障定位，网络管理员时常要获取设备上的业务报文进行分析。 镜像可以在不影响设备对报文进行正常处理的情况下，将镜像端口的报文复制一份到观察端口。网络管理员通过网络监控设备就可以分析从观察端口复制过来的报文，判

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning:vpp bond

    learning:vpp bond

    前几天有人在微信群里询问bond相关的一些问题，在上家公司使用过bond功能，但当时是基于vpp 16.9版本。最近看了一下21.10版本的发现差异很大，bond node节点跳转方式完全不同了。本文基于21.10搭建环境，通过cli来配置和验证bond功能。链路聚合下面内容来自华为配置文档介绍以太网链路聚合的定义及目的。 1、定义 以太网链路聚合Eth-Trunk简称链路聚合，它通过将多条以太网

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning:vpp bond（2）

    learning:vpp bond（2）

    上一篇文章介绍了vpp bond的特性功能及cli相关的配置，这章节介绍一下bond相关的命令行设置参数及说明。在阅读bond代码前，建议先上网搜索一下bond模式的相关介绍和说明，便于理解代码的实现。bond cli说明：1、创建、删除bond接口创建bond接口时必须设置mode，否则提示报错。vpp目前支持五种常见模式： 1、round-robin：轮训策略模式； 2、active

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning：vpp bonding lacp

    learning：vpp bonding lacp

    前面两篇文章介绍了bond静态模式的基本配置及转发流程。learning:vpp bond learning:vpp bond（2）本文主要介绍一下bond mode lacp 动态链路聚合模式的配置，lacp相关协议的学习请阅读参考资料内容，本文不过多介绍。基本介绍lcap相关介绍可以参考文章中H3c的基本介绍，下面通过思维导图方式来从以下几个方面来了解.LACPDU（Link Agg

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning:Wireguard plugin

    learning:Wireguard plugin

    本文主要介绍wireguard的vpp的基本配置与转发流程，其他相关wireguard原理及理论实现可以阅读参考文章。简介 wireguard插件是VPP的wireguard协议的实现。它允许创建安全的V**隧道。基于wireguard-openbsd的实现的。最初是在vpp的20.09版本加入的，但是后期又做了很多的优化，本文测试环境基于21.10release版本。下面是vpp代码中特性描述

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning:vpp/classify(2)

    learning:vpp/classify(2)

    classify table cli讲解classify table [miss-next|l2-miss_next|acl-miss-next <next_index>] mask <mask-value> buckets <nn> [skip <n>] [match <n>] [current-data-flag <n>

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • learning：vrrp plugins （2）

    learning：vrrp plugins （2）

    上一节介绍了learning：vrrp基本配置（1），本文主要介绍vrrp 单播模式及vrrp上行链路监测功能。vrrp 单播模式 VRRP默认工作在组播模式下，所有通告报文都会向224.0.0.18的组播地址发送，产生众多的无用信息，并且会产生干扰和冲突，所以需要将其组播的模式改为单播。这是一种安全的方法，避免局域网内有大量的vrrp造成虚拟路由id的冲突。 vpp的vrrp插件已

    日期 2023-06-12 10:48:40     
  • MIT 6.S91 Introduction Deep Learning Notes

    MIT 6.S91 Introduction Deep Learning Notes

    1.Introduction to Deep learning 震撼，第一节课直接放大招，用自己拍摄的视频和奥巴马合成来介绍这门课程。不管老师在课程上讲什么，希望你们能真正的思考为什么这一步是重要而且必须的，正是这些思考才能做出真正令人惊讶的突破。2.Deep Sequence Model Three way to solve gradient vanishGated CellsLSTMForge

    日期 2023-06-12 10:48:40