240 發(fā)簡信
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  • 妙趣橫生大數(shù)據(jù)-期末作業(yè)

    2023年3月7日 Q1.hive外部表和內(nèi)部表的區(qū)別: 1)hive外部表和內(nèi)部表的區(qū)別骑歹,本質(zhì)是:該表是否由hive進(jìn)行全生命周期的管理。 2)具體的區(qū)別體現(xiàn)在: a.外部...

  • 妙趣橫生大數(shù)據(jù)-期中作業(yè)

    2023年2月27日 Q1.簡述Hadoop小文件弊端: 在第三章介紹HDFS時(shí)耀里,3.1.2章節(jié)已指出HDFS無法高效存儲大量小文件半等。針對hadoop小文件弊端揍愁,我想從三個(gè)方...

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    Task 04 PyTorch生態(tài)簡介

    本章內(nèi)容 1.圖像 torchvision常用來對圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),該工具包含了在計(jì)算機(jī)視覺中常常用到的數(shù)據(jù)集杀饵,模型和圖像處理的方式莽囤。 2.視頻 PytorchVideo 提...

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    Task 03 PyTorch可視化

    本章內(nèi)容 1.可視化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型深度的增長,使得模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越加復(fù)雜切距,為模型調(diào)試帶來挑戰(zhàn)朽缎。可視化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能直觀呈現(xiàn)模型的參數(shù)、輸入话肖、輸出情況北秽,便于模型調(diào)優(yōu)、最優(yōu)化...

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    Task 02 PyTorch進(jìn)階訓(xùn)練技巧

    本章內(nèi)容 1.損失函數(shù) 損失函數(shù)是估量模型預(yù)測值與真實(shí)值不一致程度的函數(shù)狼牺。當(dāng)前已有許多通用的標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)羡儿,但在目標(biāo)建模過程中,可能需要通過提出新的損失函數(shù)來提升模型表現(xiàn)是钥,此時(shí)...

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    Task 01 PyTorch模型定義

    前言 由于前期本人沒有參加《深入淺出PyTorch》第一部分的開源學(xué)習(xí)活動掠归,這次直接參與到了第二部分的學(xué)習(xí)。于是悄泥,趁著這個(gè)機(jī)會虏冻,薅了第一部分開源學(xué)習(xí)的羊毛,過了一遍一到四章的...

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