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docker正确使用GPU参数的问题
请教下docker挂载GPU的问题： 在x86服务器上，使用ubuntu:20.04的镜像启动容器，设置--runtime=nvidia和--gpus参数，有什么具体区别？ 我测试了下，发现--run
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如何实现python代码对多路视频，多个模型进行多进程、多线程的并行化处理？
目前有个需求，希望可以使用python代码实现接入多个摄像头的数据，对不同路的摄像头数据，进行多个模型的并行推理，然后将每路视频流的预测结果，进行视频流外推操作。 尝试了很久，目前还是没有解决。 我目
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目标检测任务，要如何对遮挡物体进行正确标注？
请教下各位，目标检测任务对于物体遮挡的情况下，要如何标注？ 是将完整的物体全部标注进去，还是只标注暴露出来的部分？ 如果完整的物体被遮挡比较严重（物体可能被切分成相距较远的几个部分），这样也是尽量把完
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关于抽样分布的一个基础问题
遇到这个抽样分布的问题，一直不太理解，想请教下： 抽样分布的定义为：设X1，X2， …… ，Xn是来自总体X的一个样本，g(X1， x2， ……，Xn)中不含未知参数，称其为一统计量。。 这里提到，对
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关于参数估计和非参数估计的几点疑问
有几点疑问，还请各位指点： 参数估计是用样本的统计量，来估计总体的统计量。那我们如何确信样本统计量与总体统计量之间的关系呢？ 我们能确保所使用的样本，就是从总体中随机、或是均匀抽样出来的？ 假设样本统
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pyspark连接hbase获取数据的报错求解
本人需求是本地或远程直接使用pyspark连接hbase数据库，进行相关查询，并将结果保存到本地。目前是进行了前面的连接操作，好像就一直报错。。恳请指点迷津~~ 上述这张图片，是否可以说明已经成功连接
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ubuntu系统修复问题
ubuntu1804，系统突然断电后启动无法进入桌面。。 选择第2个进行修复页面 各种子项修复后，选择第一项，尝试进入桌面 结果登录界面上，输入登录密码，却无法进入桌面。（如果输错，会提示认证失败。如
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Ubuntu桌面版的进程，是否可以杀死
如上面截图所示，gnome-shell和Xorg的进程占用了一些显存资源，我想请教下，这两个进程是否可以用kill方法杀死。。 我试过杀掉一个，桌面直接崩溃。。。主要是强迫症患者，想学习下具体情况。。
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无法成功安装detectron2 和ABCNet的问题请教
基础环境：Ubuntu18.04, cuda10.1， python3.6, pytorch 1.6.0+cu101。 早先做其他模型，早已经安装好了opencv-python， 也根据相关教程，事先
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如何查看机器学习模型的pkl文件中的特征名称
请教下，有没人调用过训练的好的pkl模型文件？？ 我用pickle.load将文件载入好了。。但是貌似只能查看相关的权重值、及相关的参数值。。。并没有看到模型所用到的特征名称。。 难道是说模型文件并没
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关于损失函数表达式的疑问
想请教下： 线性回归模型的平方损失函数，其代数表达式，比较清楚：∑（f(x) -y）^2。 而用矩阵来表达却是：1/2 (Xθ -Y) ^T (Xθ -Y)。 搞不懂为什么这里会多了个转置。。 2 .
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如何在tensorflow的LSTM单元中，增加BN层？
我想定义一个多层LSTM_cell，需要对每层输出增加一个BN层和激活函数，代码如下： def get_lstm_cell(rnn_size,keep_prob): lstm_cell = tf.co
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运行Keras模型，设置CPU使用上限时，会报错是怎么回事呢？
跑个keras算法库的模型，为防止电脑被占用过多资源，我设置了CPU的使用内核数，具体代码如下： import tensorflow as tf import keras.backend.tensor
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运行Keras模型，设置CPU使用上限时，会报错
跑个keras算法库的模型，为防止电脑被占用过多资源，我设置了CPU的使用内核数，具体代码如下： import tensorflow as tf import keras.backend.tensor
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TensorFlow代码运行报错：ImportError: DLL load failed with error code 3221225501
py3.7.4版本，其中的代码涉及到scikit learn，TensorFlow，keras, pandas ,numpy。 CPU环境 其他包安装都正常，就是TensorFlow安装时折腾了点。。
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如何理清楚多元函数的偏导数的连续性，和多元函数可微，可导的关系？
对于多元函数而言，一直没有理解偏导数的连续，可以推出函数的可微。函数可微却不能推出偏导的连续。。可微又可以推出可导。。。 首先谈几点我个人的理解： 函数的连续，可以看成图像上，在某个变元的维度上其没有
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关于时间序列模型的几点疑问
这几天一直看ARIMA模型的相关资料，感觉越看越迷糊。。 求指点~~ ARIMA模型中，纳入建模的数据，应该是平稳化后的数据，还是原始数据呢？ 见过一篇文章（博客园里的大熊猫淘沙写的python时间序
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关于ARIMA模型的几点疑问
关于这个ARIMA模型，一直有些不理解之处，恳请高手指点下： 这个数据的平稳化处理，是否就是剥离趋势和周期因素？ 剩余一个残差部分？ 平稳化处理，据说有几种方法，比如对数化，差分，移动平均法，分解。对
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LSTM模型如何进行新数据的预测？
训练好LSTM模型（单变量）后，现在需要进行数据预测。请教下该怎么做？ 早期的LSTM模型训练时，数据是每隔4小时为一个数据，time-step设置为7. 现在要预测未来7天的数据。有点不清楚具体该如
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如何用pandas的apply方法，进行多列的数据处理
手头一组数据，需要进行缺失值填充。要求是：对缺失数量超过数据量一半以上的，填充数值0。而对缺失数量少于数据总量一半的，按照线性插值填充。 我的代码如下： def insert(x,i): if x[i
