Pytorch-卷积神经网络
pytorch-卷积神经网络一、卷积图像（红绿蓝三个通道 Height Width）-> 一次或多次卷积 -> 所需向量
1.卷积操作
（一）尺寸计算：
卷积核：卷积核深度=输入通道
卷积核个数=输出通道
卷积核长宽自己定（一般用奇数）
（二）卷积实现：
1234567891011121314151617181920import torchin_channels,out_channels=5,10width,height = 100,100kernel_size = 3 #(3*3的卷积核，一般用奇数)batch_size=1input = torch.randn(batch_size, in_channels, width, height)conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, ...
Pytorch-多分类问题
pytorch-多分类问题一、softmaxsoftmax计算公式：
P(y = i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=0}^{K-1} e^{z_j}}, \quad i \in \{0, \dots, K-1\}交叉熵损失函数：（p(i)真实分布，q(i)预测）
H(p, q) = -\sum_{i} p(i) \log q(i)相对熵（KL散度）：
D_{\mathrm{KL}}(p \| q) = \sum_{i} p(i) \log \frac{p(i)}{q(i)}交叉熵损失与nll损失
eg.numpy:
123456import numpy as npy = np.array([1,0,0])z = np.array([0.2,0.1,-0.1])y_pred = np.exp(z)/np.exp(z).sum()loss = (- y*np.log(y_pred)).sum()print(loss)
pytorch:
123456import torchy = torch.LongTensor([0])z = torch.Tensor([0.2 ...
Hexo博客搭建图片无法显示问题
Hexo博客搭建图片无法显示问题（路径解析错误）一、具体问题因为图片无法显示的原因有很多，一定要根据自己的具体情况解决问题，不要还没了解自己是不是同一个问题就盲目更改。
在进行博客文章的发布时，我发现我的使用相对路径加载的图片一直无法显示，而我确实是按照以下步骤设置的相对路径，路径按理来说是没有问题的：
下载hexo-asset-image的依赖
1npm install https://github.com/CodeFalling/hexo-asset-image --save
将根目录下_config.yml中的post_asset_folder设为true，增加同名文件夹，存放照片
将照片存放进同名文件夹，路径设置为(./Hexo博客搭建图片无法显示问题/404.png)或(404.png)
但是打开博客界面检查，却发现：
点开图片路径：H
却发现解析成了(https://blog.brisrcu.cn/2025/01/20/数据结构-线性表.htm/image-20250114144055624.png)按理来说该是(https://blog.brisrcu.cn ...
数据结构|树
五、树（一）基本概念1.定义：n个节点构成的一个层次结构（n=0,空树，n>0,只有各个节点，其余节点互不相交）
2.基本术语：
父节点(双亲)与子节点(孩子)如A是B、C、D的父节点，B、C、D是A的孩子，除根节点外，每个节点有且只有1个父节点
祖先与子孙：如A、B是E的祖先，B、C、D、E、F是A的子孙
兄弟:具有同一父节点，如B、C、D是兄弟
堂兄弟：父节点在同一层
根节点：非空树中无前驱节点的结点，1个，无父节点叶节点：无子节点分支节点：其余
节点的入度(ID)：指向节点的分支数目节点的出度(OD)：子节点数树的度(TD)：max(所有节点的出度)如OD(A)=3，OD(B)=1。叶节点的出度为0.根的入度为0，其它各节点的入度=1.
度=K 的树称为K叉树，但二叉树有特定的定义。
有序树:树中任一节点的各子树从左到右有序无序树:否则
森林(或树林)：m(m≥0)棵互不相交的有序树的有序集合
3.性质：
树中节点总数n（n≥0）等于树中各节点的出度之和加1 。
度＝K的树（K叉树）第i(i≥1)层至多有Ki-1个节点。
深度＝h(h≥1)的K（K＞1 ...
数据结构|数组与广义表
四、串、数组和广义表（一）串零个或多个任意字符组成的有限序列
子串；空串；主串；字符位置；子串位置（第一个字符）；空格串！=空串；串相等 ······略 KMP算法
（二）数组定义：n维同类型元素组成的序列，且连续存储 ElemType array[m][n]
1.数组抽象数据类型略
2.数组的存储结构1）静态存储
行主次序+列主次序
数组元素地址计算：（起始地址b，每个元素占L个字节）
一维数组 $Loc(e)=b+i*L$
二维数组 $Loc(e)=b+(in+j)L$
三维数组 $Loc(e)=b+(inp+jp+k)L$
n维数组 $Local(e)=b+ \left( \sum_{j=1}^{n-1} i_j \cdot \prod_{k=j+1}^{n} u_k + i_n \right) \cdot L$
2）动态存储
n维数组映射到一维数组
3.特殊矩阵的压缩存储1）常规存储：二维存储
2）对称矩阵：$a_{ij}=a_{ji}$ -> 只存上三角或下三角 -> $n*(n+1)/2$
存放在一个一维数组，算存储位置$a_{ij}$
3）三角矩阵:只 ...
数据结构|栈与队列
三、栈与队列（一）栈（stack LIFO）“先进后出”：只能在表尾（栈顶）插入（入栈），在表尾（栈底）删除（出栈）
1.抽象数据类型1234567891011121314151617181920212223ADT Stack{ 数据元素集：D={ai|ai∈datatype, i=0,1,2, ∙∙∙, n-1, n≥0} 数据关系集：R={<ai, ai+1>|ai, ai+1∈D, 0≤i≤n-2}约定an-1为栈顶元素 基本操作集：PStackInit(&S) 操作结果：创建一个空栈S。ClearStack(&S) 初始条件：栈S存在。 操作结果：将S清为空栈。EmptyStack(S) 初始条件：栈S存在。 操作结果：若S为空栈，则返回TRUE(或1)，否则返回FLASE(或0)。Push(&S, e) 初始条件：栈S存在且未满。 操作结果：插入数据元素e，使之成为新栈顶元素。Pop(&S) 初始条件：栈S存在且非 ...
数据结构|线性表
数据结构一、绪论（一）数据结构抽象数据类型的标识和实现:
eg. 抽象复数数据类型
1234567891011121314151617181920212223242526#include<iostream>using namespace std;struct Complex { double real; double imag; Complex(double r=0.0,double i=0.0):real(r),imag(i){} double modulus() const { return sqrt(real * real + imag * imag); }}com1,com2;int main(){ com2.real=1.0; com2.imag = 2.0; Complex com(1.0,2.0); cout << com.modulus() << endl; cout << ...
Pytorch-数据加载预处理
PyTorch–数据加载和处理一、数据处理与加载 torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader是pytorch中高效地处理数据，帮助我们管理数据集、批量加载和数据增强的强大工具。
full-batch:直接加载所有的样本数据.
mini-batch:将样本数据分成等量的子集，训练或测试时将所有子集进行迭代，遍历完所有的样本后算作一个epoch.
mini-batch优点：可以加快训练速度；可以更有效地更新模型参数，克服鞍点；减少内存占用，尤其是处理大型数据集时，不需要一次性将整个数据集加载到内存中。
Mini-Batch 的缺点：由于每次梯度下降只使用部分数据，可能导致模型的精度较低；在训练过程中，损失函数可能会出现上下波动，但总体趋势是下降的。
epoch:所有的训练次数
batch-size:一次训练用的数据
iteration:内层迭代
1.dataset通过继承 torch.utils.data.Dataset这个抽象类 来加载自己的数据集。
Dataset 两种使用方式
将所有数据一次性加载进内存：适用于数据规模 ...
个人博客搭建hexo+github pages避坑
个人博客搭建hexo+github pages避坑这是我尝试写的第一篇博客，因为刚刚搭建的博客，搭建过程也是遇到了一些问题，搭建流程网上基本都有，在这儿就分享一些我遇到的问题，及最终的解决办法。
一、域名DNS检查不通过我用的是阿里云的域名，其中注意：
1.要进行域名持有者的实名认证
2.要进行域名过户邮箱的实名认证
3.添加 CNAME 记录时，
主机记录：填写www(eg.我填的blog 注意这里不要选@)
记录类型：选择 CNAME（别名的意思）
记录值：填写 用户名.github.io（写用户名，注意不是仓库名）
二、本地和用户名.github.io加载没有问题，更改域名后css,js无法加载原因：路径错误
更改域名之前使用用户名.github.io加载应为：
12url: https://用户名.github.ioroot: /仓库名.github.io/
更改域名之后应为：
12url: https://blog.brisrcu.cnroot: / #这儿不要再写仓库名了
三、修改主题后网页没有变化修改主题主要是通过修改主题里的_config.yml文件来完成的，像这个路径 ...