提交结果 分别使用两种框架，加载预训练模型，对句对进行分类 数据下载：千言数据集：文本相似度 1....Paddle 可以使用 paddlenlp 直接加载预训练模型，比较方便 # %% # 比赛地址 # https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail...self.train_ds, self.dev_ds, self.test_ds = load_dataset(datasetname, splits=["train", "dev", "test"]) # 使用预训练模型的...str(label) + "\n") if __name__ == "__main__": dist.init_parallel_env() # 初始化并行环境 # 启动命令 python...'cpu') self.train_ds, self.dev_ds, self.test_ds = load_dataset(self.datasetname) # 使用预训练模型的
如果深度学习模型有3维池化或3维卷积层，那么在转换到onnx文件后，使用onnxruntime部署深度学习是一个不错的选择。...onnxruntime库读取，对输入blob的高增加10个像素单位，在run这一步出错了。...使用opencv读取onnx文件，代码和运行结果的截图如下，可以看到依然出错了。...此外，DBNet的官方代码里提供了转换到onnx模型文件，于是我依然编写了一套使用opencv部署DBNet文字检测的程序，依然是包含C++和Python两个版本的代码。...使用opencv部署DBNet文字检测的程序发布在github上，程序依然是包含c++和python两种版本的实现，地址是： https://github.com/hpc203/dbnet-opencv-cpp-python
其它的是一些小区别，比如yolov5的第一个模块采用FOCUS把输入数据2倍下采样切分成4份，在channel维度进行拼接，然后进行卷积操作,yolov5的激活函数没有使用Mish)。...起初我是想使用OpenCV部署的，但是opencv读取onnx文件总是出错，于是我换用ONNXRuntime部署。...使用ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测，包含C++和Python两个版本的程序。...但是我在程序里尝试使用这个函数来获得输入张量的形状信息，但是出错了。.../yolov7-head-detect-onnxrun-cpp-py 起初想使用opencv部署的，可是opencv读取onnx文件后在forward函数出错了， 无赖只能使用onnxruntime部署
文主要是介绍使用prerender-spa-plugin插件在针对前端代码进行预渲染。 预渲染（SSG）和服务端 渲染有一定的区别。...背景 因为之前的网站是使用Vue开发的，这种前端JavaScript渲染的开发模式，对于搜索引擎来说非常的不友好，没有办法抓取到有效的信息。因此为了进行SEO，我们需要对页面进行一些预渲染。...这里需要注意的是，vue的hash路由策略是没有办法进行预渲染的，所以如果要进行预渲染，需要改成history路由，然后预渲染后会变成多个HTML文件，每个文件都带全量路由功能，只是默认路由不一样而已。...- renderAfterDocumentEvent：这个的意思是在哪个事件触发后，进行预渲染的抓取。这个事件是需要在代码中自己使用dispatchEvent来触发的，这样自己可以控制预渲染的时机。...，我们可以使用替换的插件，针对处理前后的内容进行替换，来达到我们的诉求。
使用ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测，包含C++和Python两个版本的程序。...转换生成onnx文件的方法 2021年9月在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然是包含C++和Python两种版本的程序。...起初我是想使用OpenCV部署的，但是opencv读取onnx文件总是出错，于是我换用ONNXRuntime部署。...根据官方提供的.pth文件，生成onnx文件后，我本想使用OpenCV作为部署的推理引擎的，但是在加载onnx 文件这一步始终出错，于是我决定使用ONNXRuntime作为推理引擎。...在编写完c++程序后，编译运行，感觉onnxruntime的推理速度要比 opencv的推理速度快，看来以后要多多使用onnxruntime作为推理引擎了，毕竟onnxruntime是微软推出的专门针对
接下来的一系列文章尝试对ONNXRuntime的源码进行阅读学习，对理解深度学习框架的工作原理还是很有帮助的。...和其他所有主流框架相同，ONNXRuntime最常用的语言是python，而实际负责执行框架运行的则是C++。...使用ONNXRuntime部署DAMO-YOLO目标检测，包含C++和Python两个版本的程序。...起初，我想使用opencv做部署的，但是opencv的dnn模块读取onnx文件出错， 无赖只能使用onnxruntime做部署了。...读取时出错了，在程序里的choices参数里声明了 27个模型文件的名称。
起初我是想使用OpenCV部署的，但是opencv读取onnx文件总是出错，于是我换用ONNXRuntime部署。...根据官方提供的.pth文件，生成onnx文件后，我本想使用OpenCV作为部署的推理引擎的，但是在加载onnx 文件这一步始终出错，于是我决定使用ONNXRuntime作为推理引擎。...12月28日，我在github发布了使用OpenCV部署NanoDet-Plus，包含C++和Python两个版本的程序；使用ONNXRuntime部署NanoDet-Plus，包含C++和Python...使用ONNXRuntime部署ByteTrack目标跟踪，包含C++和Python两个版本的程序。...使用ONNXRuntime部署yolov5旋转目标检测，包含C++和Python两个版本的程序。
下面是一个关于使用Python在几行代码中分析城市轮廓线的快速教程 说一句显而易见的话：轮廓线很美。 在本文中，我们将学习如何从图片中获取轮廓线轮廓。类似于： 让我们开始吧。...最终，即使使用B&W图像，我们也能分辨出轮廓线。 1.2模糊步骤 中值和归一化滤波器步骤都是用于在保持边的同时对信号的噪声进行滤波的步骤。...它解释了如何使用拉普拉斯滤波器以非深度学习的方式应用边缘检测 它解释了如何使用图像进行从头到脚的实验，以及如何创建一个有效的图像处理管道 当然，这本身很有趣，因为它为你提供了一个分析不同城市轮廓线的工具...你可以看到，城市A和城市B有不同的概况，特别是使用提取的信号，我们可以通过以下方式深化这项研究： 提取轮廓线的平均值、中值和标准差 使用深度学习对城市轮廓线进行分类 对轮廓线与时间进行统计研究（轮廓线如何随时间演变...我们还可以使用这种方法作为更复杂研究的起点，并且可以使用编码器-解码器来改进这些结果。
中类对象的使用。...namedtyuple的时候要注意其中的名称不能使用Python的关键字，如：class def等；而且也不能有重复的元素名称，比如：不能有两个’age age’。...但是，在实际使用的时候可能无法避免这种情况，比如:可能我们的元素名称是从数据库里读出来的记录，这样很难保 证一定不会出现Python关键字。...这种情况下的解决办法是将namedtuple的重命名模式打开，这样如果遇到Python关键字或者有重复元素名时，自动进行重命名。...可以看到第一个集合中的class被重命名为 ‘_2′ ； 第二个集合中重复的age被重命名为 ‘_3′，这是因为namedtuple在重命名的时候使用了下划线 _ 加元素所在索引数的方式进行重命名。
repeater 进入repeater分析数据包 {"mobile":"13xxxxxx","type":"signup"} 这个是发送的数据，go走起 看返回的包可以看到是成功的 然后开始写我们的python...进行循环发包对目标进行轰炸 import requests import json headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64.../send_token',data=json.dumps({"mobile":"手机号码","type":"signup"}),headers=headers) print(r.text) 先进行测试
并发方式 线程（Thread） 多线程几乎是每一个程序猿在使用每一种语言时都会首先想到用于解决并发的工具（JS程序员请回避），使用多线程可以有效的利用CPU资源（Python例外）。...然而在python中由于使用了全局解释锁（GIL）的原因，代码并不能同时在多核上并发的运行，也就是说，Python的多线程不能并发，很多人会发现使用多线程来改进自己的Python代码后，程序的运行效率却下降了...远程对象最广为使用的规范CORBA，CORBA最大的好处是可以在不同语言和平台中进行通信。...SCOOP SCOOP （Scalable COncurrent Operations in Python）提供简单易用的分布式调用接口，使用Future接口来进行并发。...这里推荐使用线程或者伪线程，因为在响应时间类似的情况下，线程和伪线程消耗的资源更少。 总结 Python提供了不同的并发方式，对应于不同的场景，我们需要选择不同的方式进行并发。
在进行医学图像标注时，我们常使用XML格式文件来存储标注，以下展示了使用Python来提取标注的坐标值。 测试文本样例： <?xml version="1.0" ?...print(x[0].firstChild.data, " ", y[0].firstChild.data) except Exception: # 因为坐标个数不确定，所以我们使用异常来结束
============================================================================= # reconnect : 重新进行拨号
，要进行更深入的分析就需要掌握一些常用的建模方法，本文将讲解如何利用Python进行统计分析。...Statsmodels简介 在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。...回归系数值、P-value、R-squared等评估回归模型的参数值全部都有，还可以使用dir(results)获得全部变量的值并调取出来 print('Parameters: ', results.params...对于本例，我们将使用pandas时间序列并建立模型 dates = sm.tsa.datetools.dates_from_range('1980m1', length=nobs) y = pd.Series...) ####结果 [('F statistic', 1.1002422436378152), ('p-value', 0.3820295068692507)] 回归诊断：多重共线性 检查多重共线性可以使用
对于Python来说，并不缺少并发选项，其标准库包括了对线程、进程和异步I/O的支持。在许多情况下，通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块，Python简化了各种并发方法的使用。...使用多队列： 因为上面介绍的模式非常有效，所以可以通过连接附加线程池和队列来进行扩展，这是相当简单的。在上面的示例中，您仅仅输出了 Web 页面的开始部分。...这个示例中所进行的工作包括使用一个名为 Beautiful Soup 的第三方 Python 模块来解析 Web 页面。...一种思想是使用Beautiful Soup从每个页面提取链接，然后按照它们进行导航。...最后，还有很重要的一点需要指出，线程并不能解决所有的问题，对于许多情况，使用进程可能更为合适。特别是，当您仅需要创建许多子进程并对响应进行侦听时，那么标准库子进程模块可能使用起来更加容易。
很早之前就接触过python，也玩过python许多有趣的东西，比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python...^_^ 使用python进行中文词频分析 首先什么是“词频分析”？ 词频分析，就是对某一或某些给定的词语在某文件中出现的次数进行统计分析。 我们需要使用python的jieba库。...的确这个样子就可以用了 使用pip也要用python进行安装（本文章设计的所有资料末尾会给出） 解压pip文件包后 在pip目录下cmd,输入命令"python setup.py install...这个案例中分析出了使用数量前三十的词语 如果直接分析的话，会存在非常多的垃圾数据。因为把文档中的标点、空格、没有意义的字、词语全部进行了统计。这并不是我们想要的数据。...python进行英文词频统计 英文单词词频统计比较简单，就是根据空格来对文本进行切割，然后统计其单词出现的数量。
yfinance yfinance国内不能使用，可以使用tushare、akshare代替 import yfinance as yf # 输入股票代码 stock_symbol = 'AAPL'...ak df = ak.stock_zh_a_hist("001379", start_date="2024-02-01") print(df) pip install tushare，tushare需要使用...start_date='20210101', end_date='20210131') # 打印数据 print(df.head()) 账户接入 券商的api接口通常不会公开，你需要直接与券商进行沟通和合作
想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。...如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。...使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。 微调模型是用于特征提取的冻结的卷积基，将其顶部的几层“解冻”，并将这几层和新增加的Dence层一起联合训练。...因为我们打算使用自己的分类器（只有两个类别：cat和dog），所以不用包含。...tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image_path,train_image_label)) AUTOTUNE=tf.data.experimental.AUTOTUNE#根据你的计算机CPU的个数自动的进行并行运算
(2)单纯地将残基和原子信息结合起来，同时在原子和残基层面进行预训练任务，并不能提高性能。...对于节点编码而言，节点嵌入结合了原子类型和残基类型，使用大规模语言模型（如ESM）来利用序列信息。对于键距离编码而言，使用高斯核编码原子或残基之间的距离。...传统的蛋白质预训练模型使用残基之间的距离来编码结构信息。然而，对于原子建模来说单纯的距离编码信息不足。本文通过在残基局部坐标系和绝对全局坐标系中编码边的方向来解决这个问题。...结合位点预测的基线模型通常没有经过预训练，因此作者将未预训练的Vabs-Net与表现最好的基线模型进行了比较。...结论 在本研究中，作者介绍了Vabs-Net模型，并采用跨跨度掩码策略对3D蛋白质链进行预训练，旨在学习原子级别表示并改进残基级别表示。
3.10（它可能适用于不同的版本，但已在 Linux/MacOS 上使用 3.10 进行了测试）。...• 使用 GPU 计算以获得最佳性能（强烈建议）。...好下面我们正式开始 打开anaconda prompt 键入以下命令 conda create -n ai-models python=3.10 conda activate ai-models...将报错喂给神奇海螺，神奇海螺建议我再装一次onnxruntime库 于是你需要键入以下 conda install -c conda-forge onnxruntime 然后再次下载预训练数据，文件较大需要耐心等待下载...虽然直接运行完整版的大模型可能超出大多数个人电脑的能力范围，但通过合理的技术选择和配置调整，例如使用轻量化版本的模型或在云服务上进行部分处理，个人用户仍然可以体验到大模型的部分功能，并在此基础上进行创新性的探索
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