飞桨大规模分类（PLSC: PaddlePaddle Large Scale Classification）库是基于飞桨平台构建的超大规模分类库，为用户提供从训练到部署的大规模分类问题全流程解决方案。
下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
PLSC 特性
- 支持超大规模分类：单机8张V100 GPU配置下支持的最大类别数扩大2.52倍，支持的类别数随GPU卡数的增加而增加；
- 训练速度快：单机8张V100 GPU配置下，基于ResNet50模型的百万类别分类训练速度2,122.56 images/s, 并支持多机分布式训练和混合精度训练;
- 支持训练训练卡数的调整：加载模型参数的热启动训练可以使用和预训练不同的GPU卡数，并自动进行参数转换；
- base64格式图像数据预处理：提供base64格式图像数据的预处理，包括数据的全局shuffle，数据自动切分；
- 支持自定义模型：PLSC内建ResNet50、ResNet101和ResNet152模型，并支持用户自定义模型；
- 支持模型参数在HDFS文件系统的自动上传和下载；
- 全流程解决方案：提供从训练到部署的大规模分类问题全流程解决方案。
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在yii中，是使用widget::GridView小部件做列表的，如果要使用checkbox，自己写估计要费一番周折，好在yii提供了CheckboxColumn， 这个类为我们提供了checkbox，我们可以直接使用。 'columns' => [ [ 'class' => 'yii\grid\CheckboxColumn',
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class Reader(Dataset): ... class CTCLoss(paddle.nn.Layer): 来回报错： ValueError: (InvalidArgument) The type of data we are trying to retrieve (int32) does not match the type of data (int64) currently cont
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一直都看大佬的面经学习，也写点面经回馈一下。 0822 一面 自我介绍 依次介绍项目 这块还是得重视，写在简历上的每个字都要烂熟于心 特别是小吹牛的部分。 C++相关 1.指针和引用的区别，引用和指针的自增自减有什么区别？sizeof指针和sizeof引用有什么区别？ 2.指针常量和常量指针区别？ 3.函数重写和重载有什么区别？ 4.父类、子类和成员对象的析构顺序？ 5.Vector末端插值和中间
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我正在做一个突破克隆，在球与桨的碰撞中遇到了一些小麻烦。我用一个矩形表示球和桨，当它们相交时，表示球速度的Y向量为负数（如下所示）。这一切都很好。问题是当球拍向右移动时，我希望它将球稍微向右移动（与正常反射相反），我希望在相反方向发生相同的情况，即球拍向左移动。我不知道该怎么做，我已经找遍了。任何帮助都将不胜感激。谢谢 编辑：基本上我想根据球拍移动的方向稍微改变球从球拍上反弹的角度。如果桨叶不移动
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谢谢
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可扩展性问题 sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer和sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer类受到许多可伸缩性问题的困扰，这些问题都源于vocabulary_属性（Python 字典）的内部使用，它用于将 unicode 字符串特征名称映射为整数特征索引。 主要的可扩展性问题是： 文本向
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本文向大家介绍python pygame模块编写飞机大战，包括了python pygame模块编写飞机大战的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了python pygame模块编写飞机大战的具体代码，供大家参考，具体内容如下 该程序没有使用精灵组，而是用列表存储对象来替代精灵组的动画效果。用矩形对象的重叠来判断相撞事件。该程序可以流畅运行，注释较为详细，希望可以帮助大家。 以