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個人網誌啦~ 內容包含但不限於學習筆記、心情抒發、火星廢文...
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由新到舊
某天,某島國上的花生農老G,因為體力漸衰、氣候異常、地緣政治...等因素,種出的花生品質越來越不穩定,於是邀了其他島上的A格斯先生、高手B爾、阿國兄,四人一起組了個互助會...
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阿國進去....老G嬌喘一聲....對不起我只記得這個...
下圖為程式碼節錄 把 output 印出來看,會發現有五組數字,每一組數字依序對應到驗證碼圖片
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之前個人用AI模型幫助coding大多流程是:prompt問問題-->貼到編譯器-->bug貼回prompt-->直到完成,不過最近找一下新作法...看來碼農末日真的不遠了... https://www.53ai.com/news/qianyanjishu/2024070649765.html 現在只要動嘴巴就好....上面這篇文章已經過半年,可以替換更強大的模型了。讓我們為矽谷的高薪碼農們默哀,準備裁員了
資料集有了,模型兜好了,再來可以開始訓練了。 首先準備 train.py,下圖僅節錄部分程式碼。 圖中包含了大部分的程式和註解,整段 code 也幾乎是公版了,建議簡單看過再自己融會貫通,有問題可以根據執行時的 error log 去解決,也可以留言討論。 此時資料夾應該長這樣
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不太確定捲積式神經網路 (CNN) 的精確定義,但大致上是用捲積層 (convolution layer) 取代 DNN 中的幾個全連接層 (fully connected layer),這些捲積層概念跟 feature filter 類似。 先大概有個概念就夠,實作時跟前一篇 DNN 一樣,這些
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這篇會示範,只要稍微會寫 python,儘管對 AI 只有極淺的認識,也能輕易兜出一個,專家們眼中可能很白癡的 AI 模型。若題目不難、訓練資料夠多,這個白癡模型仍可以莫名其妙的變聰明。 全都的程式碼都在下圖,20行就能兜出一個全連層 (fully connected layer ) 組成的全
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抓圖&標記 沒別招,只能一張張把圖片抓下來,少說抓個幾百~幾千張吧。抓下來的圖可以用遞增數字當檔名。 再來這步更麻煩,標記。 新增一個文字檔,或跟我一樣用 label.csv 都可以,然後把一張張圖片上的驗證碼正確答案記錄下來。 儘管步驟再簡單,只靠自己人工抓圖和標記,既耗時又煩
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本文是以 Windows 電腦為主,但理論上 macOS 的步驟也差不多。 主要就兩個步驟 安裝 Python (我裝 3.12) 安裝 PyTorch
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1.python 3.1應該算蠻舊的的啦,我目前用3.8 2.我自己是用Conda+Jypyter notebook要除錯啥的很方便 3.我自己最近是在玩tensorflow,其實應該跟pytorch差不多,就一些指令不太一樣,反正問AI就好了XD e.g.我有以下程式碼:幫我換成pytorch (or其他語言) 4.你這個專案我之前有看過有開放的XD 麻煩的東西在蒐集那些圖示和做標記,應該找的到有人做好的包吧
最近工作剛好有用到 PyTorch,由於僅止於些簡單的功能和除錯,事後對這個熱門的 AI 框架還是一知半解。想了下,如果連用 PyTorch 做個簡單的 AI 模型都辦不到,不就浪費了這段時間的接觸? 於是訂個簡單的題目並試著去完成,順手做個紀錄。內容非常初階,篇幅也不多,主要著重在...
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烏龍轉桌,常用來形容股市網紅在預測股票失準後,硬要自圓其說的行為,常見的情況大概是.. 漲了就 PO 文: 一切預告在前!恭喜有跟上的粉絲! 跌了就改口: 早就提醒要賣!有跟著賣的都在數錢了! 等風頭過了就改推別檔,然後再輪迴一次。 這種網紅勝率永遠 100%,非常厲害,然而...
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太複雜了,腦子已打結@@,我還是單純一點好!
最近多變的天氣, 和複雜的心情, 讓我常在上班時間, 看著天花板發呆, 任由白日夢覆蓋我的思緒, 看著看著,便想起一段念書時的往事...
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JN真是太有才了!