深度学习笔记--修改、增加和删除预训练模型的特定层

news2024/11/17 12:26:29

目录

1--前言

2--初始化 VGG16 模型

3--修改特定层

4--新增特定层

5--删除特定层

6--固定预训练模型的权重

7--综合应用

1--前言

        基于 Pytorch，以 VGG16 模型为例；

2--初始化 VGG16 模型

from torchvision import models

# 初始化模型
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) # 使用预训练权重

# 打印模型
print(vgg16)

        原始 VGG16 模型打印结果如下：

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
  )
)

3--修改特定层

        这里以修改 VGG16 最后一层为例，将输出类别更改为120类；

from torchvision import models
import torch

# 初始化模型
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)
#print(vgg16)

# 修改特定层
num_fc = vgg16.classifier[6].in_features # 获取最后一层的输入维度
num_class = 120 # 类别数
vgg16.classifier[6] = torch.nn.Linear(num_fc, num_class)# 修改最后一层的输出维度，即分类数
print(vgg16)

        修改后 VGG16 模型的打印结果如下，显然 vgg16.classifier[6] 层的输出类别被修改为120类：

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=120, bias=True)
  )
)

        比较修改前和修改后模型的参数值：

from torchvision import models
import torch

# 初始化模型
vgg16_1 = models.vgg16(pretrained=True)
vgg16_2 = models.vgg16(pretrained=True)
#print(vgg16_1)

# 修改特定层
num_fc = vgg16_2.classifier[6].in_features # 获取最后一层的输入维度
num_class = 120 # 类别数
vgg16_2.classifier[6] = torch.nn.Linear(num_fc, num_class)# 修改最后一层的输出维度，即分类数
#print(vgg16_2)

for name, param in vgg16_1.named_parameters():
    if name == 'classifier.0.weight':
        vgg16_1_data1 = param.data
    elif name == 'classifier.6.weight':
        vgg16_1_data2 = param.data

for name, param in vgg16_2.named_parameters():
    if name == 'classifier.0.weight':
        vgg16_2_data1 = param.data
    if name == 'classifier.6.weight':
        vgg16_2_data2 = param.data
        break

# classifier.0.weight 层是没有修改的，所以修改前和修改后模型的参数是相同的
print(vgg16_1_data1 == vgg16_2_data1)
# classifier.6.weight 层是被修改的，所以其维度和数据都不相同
print(vgg16_1_data2.shape)
print(vgg16_2_data2.shape)

         从上面代码的执行结果可知：模型在修改前和修改后，被修改层的参数不同，未修改层的参数保持相同；

4--新增特定层

        在原模型的基础上，在特定位置新增新的网络模块；

from torchvision import models
import torch.nn as nn

# 初始化模型
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)

# 新增特定层（在 vgg16 的 classifier 最后位置新增一个线性层）
vgg16.classifier.add_module('7', nn.Linear(120,60)) # 7 表示别名

print(vgg16)

        新增后 VGG16 模型的打印结果如下，显然 vgg16 模型在 classifier 的最后位置新增了一层线性层：

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)
    (7): Linear(in_features=120, out_features=60, bias=True)
  )
)

5--删除特定层

        简单的实现方式是：使用 del 指令删除指定的网络层；

from torchvision import models

import torch.nn as nn

# 初始化模型
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)
# print(vgg16)

# 删除特定层 (删除vgg16.classifier[6]层)
del vgg16.classifier[6]
print(vgg16)

        删除后 VGG16 模型的打印结果如下，显然原 vgg16 模型的最后一层被删除了：

VGG(
  (features): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU(inplace=True)
    (4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (5): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (6): ReLU(inplace=True)
    (7): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (8): ReLU(inplace=True)
    (9): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (10): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU(inplace=True)
    (12): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (13): ReLU(inplace=True)
    (14): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (15): ReLU(inplace=True)
    (16): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (17): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (18): ReLU(inplace=True)
    (19): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (20): ReLU(inplace=True)
    (21): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (22): ReLU(inplace=True)
    (23): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (24): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (25): ReLU(inplace=True)
    (26): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (27): ReLU(inplace=True)
    (28): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (29): ReLU(inplace=True)
    (30): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU(inplace=True)
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU(inplace=True)
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
  )
)

6--固定预训练模型的权重

        首先固定预训练模型的权重，再对特定层进行修改。

from torchvision import models
import torch.nn as nn

# 初始化模型
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)
# print(vgg16)

# 固定预训练模型的所有
for param in vgg16.parameters():
    param.requires_grad = False

# 修改最后一层
num_fc = vgg16.classifier[6].in_features
num_class = 120 
vgg16.classifier[6] = nn.Linear(num_fc, num_class)

# 模型修改后，打印参数的可训练情况
for name, param in vgg16.named_parameters():
    print(name, param.requires_grad)

features.0.weight False
features.0.bias False
features.2.weight False
features.2.bias False
features.5.weight False
features.5.bias False
features.7.weight False
features.7.bias False
features.10.weight False
features.10.bias False
features.12.weight False
features.12.bias False
features.14.weight False
features.14.bias False
features.17.weight False
features.17.bias False
features.19.weight False
features.19.bias False
features.21.weight False
features.21.bias False
features.24.weight False
features.24.bias False
features.26.weight False
features.26.bias False
features.28.weight False
features.28.bias False
classifier.0.weight False
classifier.0.bias False
classifier.3.weight False
classifier.3.bias False
classifier.6.weight True
classifier.6.bias True
features.0.weight False
features.0.bias False
features.2.weight False
features.2.bias False
features.5.weight False
features.5.bias False
features.7.weight False
features.7.bias False
features.10.weight False
features.10.bias False
features.12.weight False
features.12.bias False
features.14.weight False
features.14.bias False
features.17.weight False
features.17.bias False
features.19.weight False
features.19.bias False
features.21.weight False
features.21.bias False
features.24.weight False
features.24.bias False
features.26.weight False
features.26.bias False
features.28.weight False
features.28.bias False
classifier.0.weight False
classifier.0.bias False
classifier.3.weight False
classifier.3.bias False
classifier.6.weight True
classifier.6.bias True

        上述代码结果表明：被修改的层，其参数状态变为可学习，未修改层的参数仍保持原状态；

7--综合应用

        采用 vgg16 预训练模型作为新网络的 backbone，对 backbone 进行增删改等操作，最后增加自定义的网络模块：

from torchvision import models
import torch.nn as nn
import torch

class My_Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(My_Net, self).__init__()
        self.backbone = models.vgg16(pretrained=True) # 以 vgg16 作为 backbone
        self.backbone = self.process_backbone(self.backbone) # 对预训练模型进行处理

        self.linear1 = nn.Linear(in_features = 25088, out_features = 120)

    def process_backbone(self, model):

        # 固定预训练模型的参数
        for param in model.parameters():
            param.requires_grad = False

        # 删除 classifier 层
        # 这里不能直接删除 classifier 层，即不能 del model.classifier，因为可能会涵盖其它 Flatten 等操作在此
        del model.classifier[0:7]

        return model
    
    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.linear1(x)
        return x


if __name__ == "__main__":

    model = My_Net() # 初始化模型

    input_data = torch.rand((1, 3, 224, 224)) # 初始化输入数据

    output = model(input_data)

    print(output.shape) # [1, 120]

    torch.onnx.export(model, input_data, "./My_Net.onnx") # 保存导出的模型

    print("All done !")

        利用 netron 对导出的模型进行可视化：

# python

import netron

netron.start("./My_Net.onnx")

 

 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/339046.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Java 反射详解

Java 反射详解

一、反射 1、什么是反射 反射允许对成员变量、成员方法和构造器的信息进行编程访问。 补充:暴力反射,非public修饰需要打开权限 setAccessible(boolean) 2、反射的作用 利用反射创建的对象可以无视修饰符调用类里面的内容可以跟配置文件结合起来使用，把要创建的对象…
阅读更多...
【Jest】Jest单元测试环境搭建

【Jest】Jest单元测试环境搭建

文章目录前言1、项目环境搭建初始化仓库安装ts环境安装jest环境2、初始化项目文件夹前言 今天开始！！！学习vue源码，那么要学习源码前首先要了解Jest。 https://www.jestjs.cn/ 官网自带中文非常友好！ 1、项目环境搭建…
阅读更多...
【C++面试问答】搞清楚深拷贝与浅拷贝的区别

【C++面试问答】搞清楚深拷贝与浅拷贝的区别

问题 深拷贝和浅拷贝的区别是面试中的常见问题之一，对于不同的编程语言，这个问题的回答可能稍有差别，下面我们就来探索一下它们之间的异同吧。 先来看看在JavaScript对象的深拷贝与浅拷贝的区别： 浅拷贝：只是复制了…
阅读更多...
Postgresql 根据单列或几列分组去重row_number() over() partition by

Postgresql 根据单列或几列分组去重row_number() over() partition by

Postgresql 根据单列或几列分组去重row_number() over() partition by 一般用于单列或者几列需要去重后进行计算值的 count(distinct(eid)) 可以 比如有个例子，需要根据名称，城市去筛选覆盖的道路长度，以月因为建立了唯一索引是ok的&#…
阅读更多...
前端项目集成Vite配置一览无余

前端项目集成Vite配置一览无余

Vite配置文件 默认指定&#xff1a;vite.config.js。自定义指定&#xff1a;vite --config 自定义名称.js。 Vite相关命令 查看Vite有哪些命令&#xff1a;npx vite -help。 --host [host]// 指定域名 --port <port>// 指定端口 --https // 使用 TLSHTTP/2 --cors //…
阅读更多...
Spring 中 ApplicationContext 和 BeanFactory 的区别

Spring 中 ApplicationContext 和 BeanFactory 的区别

文章目录类图包目录不同国际化强大的事件机制&#xff08;Event&#xff09;底层资源的访问延迟加载常用容器类图 包目录不同 spring-beans.jar 中 org.springframework.beans.factory.BeanFactoryspring-context.jar 中 org.springframework.context.ApplicationContext 国际…
阅读更多...
HTTP 和 HTTPS 的区别

HTTP 和 HTTPS 的区别

文章目录前言一、HTTP 与 HTTPS 的基本概念HTTPHTTPS二、HTTP 和 HTTPS协议的区别前言 浏览网站时&#xff0c;我们会发现网址有两种格式&#xff0c;一种以http://开头&#xff0c;一种https://开头。好像这两种格式差别不大&#xff0c;只多了一个s&#xff0c;实际上他们有…
阅读更多...
Java零基础教程——数组

Java零基础教程——数组

目录数组静态初始化数组数组的访问数组的动态初始化元素默认值规则&#xff1a;数组的遍历数组遍历-求和冒泡排序数组的逆序交换数组 数组就是用来存储一批同种类型数据的容器。 20, 10, 80, 60, 90 int[] arr {20, 10, 80, 60, 90}; //位置 0 1 2 3 4数组的…
阅读更多...
死锁的原因及解决方法

死锁的原因及解决方法

❣️关注专栏&#xff1a; JavaEE 死锁☘️1.什么是死锁☘️2.死锁的三个典型情况☘️2.1情况一☘️2.2情况二☘️2.2.1死锁的代码展示☘️2.3多个线程多把锁☘️3死锁产生的必要条件☘️3.1互斥性☘️3.2不可抢占☘️3.3请求和保持☘️3.4循环等待☘️4如何避免死锁☘️4.1避免…
阅读更多...
【Spark分布式内存计算框架——Spark Core】6. RDD 持久化

【Spark分布式内存计算框架——Spark Core】6. RDD 持久化

3.6 RDD 持久化 在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间&#xff0c;如果这些RDD后续还会频繁的被使用到&#xff0c;那么可以将这些RDD进行持久化/缓存&#xff0c;这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了&#xff0c;提高了程序运行的效率。 缓存函数 可以…
阅读更多...
Kubernetes集群-部署Java项目

Kubernetes集群-部署Java项目

Kubernetes集群-部署Java项目&#xff08;SSG&#xff09; k8s部署项目java流程图 第一步 打包制作镜像 打包 java源码&#xff1a; application.properties #在有pom.xml的路径下执行 mvn clean package制作镜像&#xff1a; 将刚才打包后的文件夹传到&#xff0c;装有dock…
阅读更多...
（考研湖科大教书匠计算机网络）第三章数据链路层-第十一节：虚拟局域网VLAN概述和实现机制

（考研湖科大教书匠计算机网络）第三章数据链路层-第十一节：虚拟局域网VLAN概述和实现机制

获取pdf&#xff1a;密码7281专栏目录首页&#xff1a;【专栏必读】考研湖科大教书匠计算机网络笔记导航 文章目录一&#xff1a;VLAN概述&#xff08;1&#xff09;分割广播域&#xff08;2&#xff09;虚拟局域网VLAN二&#xff1a;VLAN实现机制&#xff08;1&#xff09;IEE…
阅读更多...
LeetCode题目笔记——15. 三数之和

LeetCode题目笔记——15. 三数之和

文章目录题目描述题目链接题目难度——中等方法一&#xff1a;暴力&#xff08;参考&#xff09;代码/Python 参考方法二&#xff1a;哈希代码/Python参考方法三&#xff1a;排序双指针代码/Python代码/C总结题目描述 龙门阵&#xff1a;这个n个数之和是不是有什么深意啊&#…
阅读更多...
Python中的类和对象（6）

Python中的类和对象（6）

文章目录1.多态2.类继承的多态3.自定义函数的多态4.鸭子类型5.思维导图1.多态 多态在编程中是一个非常重要的概念&#xff0c;它是指同一个运算符、函数或对象在不同的场景下&#xff0c;具有不同的作用效果&#xff0c;这么一个技能。 我们知道加号&#xff08;&#xff09;…
阅读更多...
加载sklearn新闻数据集出错 fetch_20newsgroups() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden解决方案

加载sklearn新闻数据集出错 fetch_20newsgroups() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden解决方案

大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理…
阅读更多...
大数据框架之Hadoop：入门（五）Hadoop编译源码（面试重点）

大数据框架之Hadoop：入门（五）Hadoop编译源码（面试重点）

5.1 前期准备工作 1.CentOS联网 配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的 注意&#xff1a;采用root角色编译&#xff0c;减少文件夹权限出现问题 2.jar包准备(hadoop源码、JDK8、maven、ant 、protobuf) &#xff08;1&#xff09;hadoop-2.7.7-sr…
阅读更多...
【TCP的拥塞控制】基于窗口的拥塞控制

【TCP的拥塞控制】基于窗口的拥塞控制

TCP的拥塞窗口CWND大小和传输轮次n的关系如下所示。&#xff08;本题10分&#xff09; cwnd12481632333435363738394041422122232425261248N1234567891011121314151617181920212223242526 问题&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;慢开始阶段的时间间隔&#xff1f;&#…
阅读更多...
NFC enable NFC使能流程

NFC enable NFC使能流程

同学，别退出呀，我可是全网最牛逼的 WIFI/BT/GPS/NFC分析博主，我写了上百篇文章，请点击下面了解本专栏，进入本博主主页看看再走呗，一定不会让你后悔的，记得一定要去看主页置顶文章哦。 NFC enable NFC使能流程 认识nfc系统如何工作，最好的方法就是了解nfc的各个流程，…
阅读更多...
linux系统下SVN服务器搭建

linux系统下SVN服务器搭建

linux新手&#xff0c;整了好几天才搞好&#xff0c;做下笔记以备后续使用&#xff1a; 1、下载svn服务器 yum -y install subversion 2、创建仓库 svnadmin create /opt/svn/pro/respos1 svnadmin create /opt/svn/pro/respos2 3、配置用户以及权限 1:cd到仓库目录下&#…
阅读更多...
py3常用返回规则字符串的函数+ascii与char的转换

py3常用返回规则字符串的函数+ascii与char的转换

文章目录py3常用返回规则字符串的函数字符转ascii以及ascii转字符的方法为&#xff1a;py3常用返回规则字符串的函数 注明原来的网址为&#xff1a;https://docs.python.org/3.8/library/string.html string.ascii_letters 返回所有的大写、小写字母 string.ascii_lowercase 返…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023