Colab配置SwinTransformer环境. Colab系统： Ubuntu 18.04.6 LTS；CUDA 11.2。 预安装cuda10.2；安装apex失败；why:cuda版本不一致；solution：将Colab的cuda降级到10.2。

nerf_pl 更新： （狂野的NeRF）实现已添加到分支！ 更新：最新的代码（使用最新的库）将更新到分支。 master分支仍然支持colab文件。如果不使用colab，建议切换到dev分支。 目前只会考虑dev和nerfw分支的问题。 :gem_stone:（实时演示！） 使用pytorch（ ）非官方实现 （神经辐射场）。这个仓库不是以重现性为目标，而是旨在提供一个更简单，更快速的培训过程（也就是带有详细注释的更简单的代码，以帮助您理解工作）。此外，我尝试通过将此算法集成到Unity等游戏引擎中来扩展更多的机会。 官方实现： ..参考pytorch实现： 推荐阅读：详细的NeRF扩展列表： :milky_way:特征 多GPU培训：针对合成数据集，在1小时内完成了8个GPU的培训！ 可轻松使用笔记本！ 彩色网格！ Unity中的！ Unity中的！ ，让您与其他人的场景一起玩！ 您可以在找到包括网格，混合

tensorflow在线colab网站，训练代码

优化方法 该资料库包含针对控制与应用数学系三年级学生的“优化方法”课程的研讨会资源。 每个研讨会都会对讲座中涉及的理论的必要部分进行简要回顾，并提供所考虑主题的标准任务示例。 开发高效优化方法的主要工具是数值线性代数。 要刷新您的知识，可以使用速成课程（ ， ）。 此存储库中的几乎所有数值测试都是通过库执行的，您可以在其中找到易于使用的各种优化方法的实现。 同样，我们使用进行比较。 秋季学期 初步的 数值线性代数（ ， ）的速成过程 问题 秋季学期中有关主题的最少问题列表（ ）。 Spring学期 初步的 使用PyTorch（ 有纪律的凸编程和autograd ，en） 凸优化能力演示（ ，en） 问题 有关Spring学期主题的最低限度的问题列表（ ）。 高级和其他主题 Nesterov方法和ODE（ ，en） 顺序二次规划 最佳方法理论和较低的复杂性界限 镜面下

DLology博客 怎么跑 简单方法：运行 。 另外，如果您想使用图像而不是图像，则此仓库随附。 需要安装 。 分叉并将此存储库克隆到本地计算机。 https://github.com/Tony607/object_detection_demo 安装所需的库 pip3 install -r requirements.txt 第1步：注释一些图像 使用自定义对象保存一些照片，最好将jpg扩展名保存到./data/raw目录。 （如果您的对象很简单，例如此存储库随附的对象，则20张图像就足够了。） 将那些照片调整为统一大小。 例如(800, 600)与 python resize_images.py --raw-dir ./data/raw --save-dir ./data/images --ext jpg --target-size "(800, 600)" 调整大小的图像位于.

Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt

ssh_Colab ssh_Colab是一个Python模块，可通过受第三方软件ngrok保护的安全外壳（SSH）连接，促进对Google Colaboratory（Colab）的远程访问。 ssh_Colab使繁琐的例程自动化，以设置TPU运行时应用程序和TensorBoard之类的服务所需的ngrok隧道。 它还包括自动执行Kaggle API安装/验证例程和下载竞赛数据的功能。 先决条件 隧道authtoken。 使用Google帐户访问笔记本。 本地代码编辑器（例如VS Code或PyCharm）可以充分利用Colab上的代码。 用法 启动Colab笔记本。 选择您喜欢的运行时类型。 安装ssh_Colab。 在笔记本单元中键入并运行以下命令： ! pip install ssh_Colab 开始建立隧道： import ssh_Colab ssh_Colab . c

在Google Colab上运行CARLA模拟器 是用于自动驾驶研究的开源模拟器。 由于对硬件的要求很高，因此对于学生在colab上运行它可能很有用。 该存储库中的笔记本显示了如何在colab上运行和可视化CARLA。

快速AI Colab笔记本测试Fastbook的代码

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