feat: 使用bili组件
This commit is contained in:
camera-2018
@@ -144,11 +144,17 @@ conda config --set show_channel_urls yes
|
||||
|
||||
#### 教程
|
||||
|
||||
[在 Windows 上配置 pytorch！（CPU 和 GPU 版）](https://www.bilibili.com/video/BV1YY4y1B7cA?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8e0b454d3850af2ce4435d1ca2d9e040)
|
||||
[在 Windows 上配置 pytorch！（CPU 和 GPU 版）](https://www.bilibili.com/video/BV1YY4y1B7cA)
|
||||
|
||||
[Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版](https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY?p=1&vd_source=8e0b454d3850af2ce4435d1ca2d9e040)
|
||||
<Bilibili bvid='BV1YY4y1B7cA'/>
|
||||
|
||||
[最新 TensorFlow 2.8 极简安装教程](https://www.bilibili.com/video/BV1i34y1r7dv/?spm_id_from=333.788&vd_source=8e0b454d3850af2ce4435d1ca2d9e040)
|
||||
[Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 CPU GPU 版](https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY)
|
||||
|
||||
<Bilibili bvid='BV1S5411X7FY'/>
|
||||
|
||||
[最新 TensorFlow 2.8 极简安装教程](https://www.bilibili.com/video/BV1i34y1r7dv)
|
||||
|
||||
<Bilibili bvid='BV1i34y1r7dv'/>
|
||||
|
||||
#### 思考题：为什么需要 CUDA 版本？？？
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -2,7 +2,10 @@
|
||||
|
||||
## <strong>刘二大人(Pytorch)</strong>
|
||||
|
||||
## [【速成课：人工智能】Ai - [21 集全/中英双语] - Artificial Intelligence_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1P7411r7Dw/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2cb6252f9211ae9d29cf1f76f0aea8d7)
|
||||
## 速成课：人工智能
|
||||
[【速成课：人工智能】Ai - [21 集全/中英双语] - Artificial Intelligence_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1P7411r7Dw)
|
||||
|
||||
<Bilibili bvid='BV1P7411r7Dw'/>
|
||||
|
||||
Crash course 的课程，可以基本了解pytorch的内容，但是当然有很多内容已经有些过时
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -197,7 +197,7 @@ def resnet101(num_classes=1000, include_top=True):
|
||||
|
||||
## 视频
|
||||
|
||||
https://www.bilibili.com/video/BV1P3411y7nn
|
||||
<Bilibili bvid='BV1P3411y7nn'/>
|
||||
|
||||
## 思考
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -45,7 +45,7 @@ U-net 网络的结构如图所示，蓝色箭头代表卷积和激活函数，
|
||||
|
||||
## 视频
|
||||
|
||||
https://www.bilibili.com/video/BV1Vq4y127fB
|
||||
<Bilibili bvid='BV1Vq4y127fB'/>
|
||||
|
||||
## 思考 1
|
||||
::: warning 🤔
|
||||
|
||||
@@ -42,4 +42,4 @@
|
||||
在成功搭建起知识图谱这个数据库后，接下来就是最重要的一步了，让计算机理解——表示学习。目前这个方向，最重要的就是向量化，将节点和关系全部向量化，一方面有向量的平移不变性的好处，另一方面也方便计算，在从中穿插点图论的相关知识，例如将知识图谱看成特大号异构图进行处理。不过这方面方向太多，难以一一列举。
|
||||
|
||||
- [https://www.cnblogs.com/fengwenying/default.html?page=5](https://www.cnblogs.com/fengwenying/default.html?page=5) 胡萝不青菜的博客
|
||||
- [https://space.bilibili.com/497998686?spm_id_from=333.337.0.0](https://space.bilibili.com/497998686?spm_id_from=333.337.0.0) up 主骰子 AI，知识图谱在推荐系统上的利用
|
||||
- [up主 骰子 AI](https://space.bilibili.com/497998686?spm_id_from=333.337.0.0) up 主 骰子 AI，知识图谱在推荐系统上的利用
|
||||
|
||||
@@ -70,4 +70,4 @@
|
||||
|
||||
## 视频
|
||||
|
||||
https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jb
|
||||
<Bilibili bvid='BV15P4y137jb'/>
|
||||
|
||||
@@ -74,6 +74,8 @@ BERT 因为是以完型填空训练的，因此不能用于文本生成任务，
|
||||
|
||||
# 相关资料：
|
||||
|
||||
李沐的【BERT 论文逐段精读【论文精读】】 [https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ/?share_source=copy_web&vd_source=59df19b7fca15c3fb440b91c21605fc6](https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ/?share_source=copy_web&vd_source=59df19b7fca15c3fb440b91c21605fc6)
|
||||
李沐的【BERT 论文逐段精读【论文精读】】https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ
|
||||
|
||||
<Bilibili bvid='BV1PL411M7eQ'/>
|
||||
|
||||
原论文：[https://arxiv.org/pdf/1810.04805v2](https://arxiv.org/pdf/1810.04805v2)
|
||||
|
||||
@@ -44,6 +44,8 @@ cv 领域，其实预训练模型早已推广，一般是在 imagenet 上进行
|
||||
|
||||
更具体的比如模型性能对比最好还是去看原论文或者李沐老师的讲解
|
||||
|
||||
李沐【MAE 论文逐段精读【论文精读】】 [https://www.bilibili.com/video/BV1sq4y1q77t/?share_source=copy_web&vd_source=59df19b7fca15c3fb440b91c21605fc6](https://www.bilibili.com/video/BV1sq4y1q77t/?share_source=copy_web&vd_source=59df19b7fca15c3fb440b91c21605fc6)
|
||||
李沐【MAE 论文逐段精读【论文精读】】 https://www.bilibili.com/video/BV1sq4y1q77t
|
||||
|
||||
<Bilibili bvid='BV1sq4y1q77t'/>
|
||||
|
||||
原论文：[https://arxiv.org/pdf/2111.06377v2.pdf](https://arxiv.org/pdf/2111.06377v2.pdf)
|
||||
|
||||
@@ -38,7 +38,9 @@
|
||||
|
||||
论文的优秀讲解
|
||||
|
||||
[Transformer 中 Self-Attention 以及 Multi-Head Attention 详解_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV15v411W78M?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=2cb6252f9211ae9d29cf1f76f0aea8d7)
|
||||
[Transformer 中 Self-Attention 以及 Multi-Head Attention 详解_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV15v411W78M)
|
||||
|
||||
<Bilibili bvid='BV15v411W78M'/>
|
||||
|
||||
除此之外就是相关代码，不要求你可以完全自己复现，但是要保证非常重要的知识都懂
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -4,11 +4,10 @@ author:zzm
|
||||
|
||||
讲讲某个人在大一的悲惨经历来为大家串起来一个精简的数据科学工作包括了哪些步骤，同时给各位介绍一些优质的教程
|
||||
|
||||
同时，这章内容将详细阐述[与人合作的生死疲劳](https://www.bilibili.com/video/BV1494y1o7jp/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=2cb6252f9211ae9d29cf1f76f0aea8d7)
|
||||
同时，这章内容将详细阐述[与人合作的生死疲劳](../1.杭电生存指南/1.5小组作业避雷指南.md)
|
||||
|
||||
# 悲惨世界
|
||||
|
||||
|
||||
::: danger 若有雷同，纯属瞎编~~根据真实事件改编
|
||||
|
||||
后人哀之而不鉴之，亦使后人而复哀后人也！
|
||||
@@ -219,7 +218,9 @@ The End~~~~~~~~~~
|
||||
|
||||
数据科学是当今计算机和互联网领域最热门的话题之一。直到今天，人们已经从应用程序和系统中收集了相当大量的数据，现在是分析它们的时候了。从数据中产生建议并创建对未来的预测。[在这个网站中](https://www.quora.com/Data-Science/What-is-data-science)，您可以找到对于数据科学的更为精确的定义。
|
||||
|
||||
同时，我向各位推荐一个非常有趣的科普视频想你讲解数据分析师到底在做什么：[怎么会有这么性感的职业吶？](https://www.bilibili.com/video/BV1ZW4y1x7UU/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2cb6252f9211ae9d29cf1f76f0aea8d7)
|
||||
同时，我向各位推荐一个非常有趣的科普视频想你讲解数据分析师到底在做什么：[怎么会有这么性感的职业吶？](https://www.bilibili.com/video/BV1ZW4y1x7UU)
|
||||
|
||||
<Bilibili bvid='BV1ZW4y1x7UU'/>
|
||||
|
||||
# Datawhale的生态体系
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -73,7 +73,9 @@
|
||||
|
||||
但是，现在我会说，也许当时的我真的错了。我并没有思考过所谓人类的智能和AI的智能的关系，也忽视了当某一个趋势或方向发展到极致之后，量变会引发什么样的质变。
|
||||
|
||||
[推荐大伙可以看看这个](https://www.bilibili.com/video/BV11c41157aU/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2cb6252f9211ae9d29cf1f76f0aea8d7)
|
||||
[推荐大伙可以看看这个](https://www.bilibili.com/video/BV11c41157aU)
|
||||
|
||||
<Bilibili bvid='BV11c41157aU'/>
|
||||
|
||||
## 看山是山
|
||||
> 孟德尔出生于奥地利帝国（今天的捷克共和国）的西里西亚，是现代遗传学的创始人。尽管几千年来农民就知道动植物的杂交可以促进某些理想的性状，但孟德尔在1856年至1863年之间进行的豌豆植物实验建立了许多遗传规则，现称为孟德尔定律。
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user