發(fā)簡(jiǎn)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，本質(zhì)是：該表是否由hive進(jìn)行全生命周期的管理。 2...
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妙趣橫生大數(shù)據(jù)-期中作業(yè)
2023年2月27日 Q1.簡(jiǎn)述Hadoop小文件弊端： 在第三章介紹HDFS時(shí)，3.1.2章節(jié)已指出HDFS無法高效存儲(chǔ)大量小文件。針對(duì)had...
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Task 04 PyTorch生態(tài)簡(jiǎn)介本章內(nèi)容 1.圖像 torchvision常用來對(duì)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，模型和圖像處理的方式。 2.視頻...
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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，為模型調(diào)試帶來挑戰(zhàn)?？梢暬W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能直觀呈現(xiàn)模型的參數(shù)、輸入、...
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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(cè)值與真實(shí)值不一致程度的函數(shù)。當(dāng)前已有許多通用的標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)，但在目標(biāo)建模過程中，可能需要通過提出新...
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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(dòng)，這次直接參與到了第二部分的學(xué)習(xí)。于是，趁著這個(gè)機(jī)會(huì)，薅了第一部分開源...