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复习深度学习必要的理论，可参考该复习线路。该文内容学自李沐动手学深度学习，更基础详尽的理论可以学习吴恩达深度学习。 # 线性神经网络 # 线性回归 学习视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1PX4y1g7KC/?spm_id_from=333.1387.collection.video_card.click&vd_source=3d14560c28f90efdd1f3e6caf7bf4277 线性回归是对 n 维输入的加权，外加偏差，通常用于预测，方程形式： y=w1x1+w2x2+...+by = w_1x_1 + w_2x_2...
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摘自 Hexo-Shoka 主题拥有者的使用说明：Step.4 主题特殊功能 - Theme Shoka Documentation - 二进制杂谈 - 计算机科学 | Yume Shoka = 有夢書架 = 吾乃天，壶中之天 (lostyu.me) # 文字特效 ++ 下划线 ++++ 波浪线 ++{.wavy}++ 着重点 ++{.dot}++ 紫色下划线 ++{.primary}++ 绿色波浪线 ++{.wavy .success}++...
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一般在一个新的 trick 和 experience 开坑时，都会先暂时粗略地搬运一些其他地方的内容，或者简略描述。偶尔精进与专门研究时，会特别地丰富和细致化该内容。 # pytorch_mssim.ssim 的使用 以下面计算 ssim 的代码为例： ssim_value = ssim(final, gt_batch, data_range=2.0, size_average=True)data_range 表示图像像素值的动态范围（最大值与最小值的差）。如果输入图像经过归一化处理（如 transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5,...
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收集一些做具身智能的导师和实验室。 # 中大 - 电子与通信工程学院（报着乐） 郭裕兰，导师主页：https://scholar.google.com/citations?user=WQRNvdsAAAAJ&hl=zh-CN、实验室主页：https://www.yulanguo.cn/ 人机物智能融合实验室（ HCP Lab ）：https://www.sysu-hcp.net/home/ #...
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学习自李宏毅与蘑菇书。蘑菇书链接：蘑菇书 EasyRL (datawhalechina.github.io) 搭配李宏毅的强化学习课程使用最佳。 这篇博文内容结合了自己的理解，不可避免地会存在不当，欢迎指正。 # 情景定义 智能体 Actor 、环境 Environment 与奖励 Reward 。在后面的内容中，你都可以将智能体理解为玩游戏的机器人，将环境理解为游戏主机，奖励理解为机器人玩游戏干掉怪兽得到的分数。 # 策略梯度算法（Policy gradient Algorithm） 智能体通常作为 Actor ，在 策略...
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# Pip 用 Pip 安装需要的 Python 包已经是开发过程的刚需，其中，遇到超时和缓慢的问题也是家常便饭。这里总结一下解决这类问题的方法。 以 Tensorflow 的安装为例，只需要增加镜像的使用即可实现。 有以下命令供选择，具体到其他包可以替换 Tensorflow ： pip install tensorflow -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.compip install tensorflow -i...
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目的：为了备战蓝桥杯（4 月 12 日）和夏令营预推免的机试。 每一题目标：彻底弄懂该题思路。 # 哈希表 简单： LeetCode—— 罗马数字转整数：https://leetcode.cn/problems/roman-to-integer/?envType=problem-list-v2&envId=hash-table LeetCode—— 多数元素：https://leetcode.cn/problems/majority-element/?envType=problem-list-v2&envId=hash-table LeetCode——...
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# 基础 局部作用域、全局变量、变量生命周期：https://www.runoob.com/js/js-scope.html 如果变量在函数内部没有声明（没有使用 var 关键字），则该变量为全局变量。 所有全局变量属于 Window 对象。 函数的语法 **、参数传递、** 返回值：https://www.runoob.com/js/js-functions.html return 可接返回值，返回值可有可无。 在函数内部声明的变量（使用 var...
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# 基于 CLIP 的图像物体辨别 具身智能依赖多模态，因此学 CLIP 是必不可少的。看了朱毅老师对 CLIP 论文的逐段精读，觉得 CLIP 这篇工作简直无愧于多模态的开山之作。于是自然而然想到做一些基于 CLIP 的实践，以表示有所学成。 本实践是基于 CLIP 实现对图像内物体的分类和辨别。 CLIP 是基于对比学习的多模态模型，能够学习到文本和图像之间的联系，可以做到文本和图像的匹配。 # 运行环境 # 基础 IDE ：我的 IDE 是 Pycharm 2023.3.4 专业版，当然用 Visual Studio Code 也行，只需要有 Python 插件即可。 Python...
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# 我的科研杂谈 分享一些，在科研中随感所想的东西。受主观因素以及本人所在科研环境条件的影响，相关观点仅供参考。甚至一些观点可能随着时间的推移而落后，我也会相应地纠正过来。 2025-02-09 ：如何做出有价值的工作？我的第一篇工作是失败的，毫无创新可言，实验效果也很差，但是为我积累了丰富的科研经验。在放弃第一篇工作后，第二篇工作仅在 2 周的时间内就实现了 idea 的确定，仅在 2 个月内就进入了论文初稿的撰写，实验结果还是可以说得过去。我并没有取低光照图像增强领域的 SOTA 作为 baseline...