one_hot独热编码，是一个稀疏向量，实质是先把分类进行编码，然后按照分类编码对应的索引进行编码，这样做其实是把离散的点扩展到了欧氏空间，有利于计算 foward = tf.matmul(x,W) + b #矩阵shape一直才可以相加，但b…

这篇论文旨在解决，CLIP存在类间混淆问题。 CLIP通过对比学习在大规模图文对上进行预训练，而不是直接优化分类边界，因此在分类任务中区分类别能力不足，存在明显的类间混淆。 而且，下游数据与预训练数据之间存在显著…

TensorFlow1: import tensorflow as tf print(tf.__version__) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle %matplotlib notebook df = pd.read_csv…

完整教程：由JoyAgent观察AI Agent 发展pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: "Consolas", "Mo…

Linux 内核空间 并发竞争处理 共享资源&线程同步 - 实践2025-10-26 12:26 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏 举报pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !importa…

TensorFlow2默认采用Eager执行模式即动态图模式，TensorFlow默认采用Graph执行模式即静态图模式，动态图模式相比静态图模式而言，在开发过程中更易于调试，可以像debug python代码一样，去debug TensorFlow计算图的执…

TensorFlow1: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf np.random.seed(5) x_data = np.linspace(-1,1,100) #help(np.random.randn) #print(np.random.randn…

Spark是一个基于MapReduce思想的分布式通用计算框架，相对于MapReduce,它的升华主要体现在处理结果驻留在了内存中(RDD,即分布式内存的概念，也是将数据进行切片，计算的中间结果驻留在内存中，可以设置切片数，也可以…