1.野荷塘网站源码，提升野荷塘网站模板哪里可以买到
2.修改darknet训练过程中保存权重文件的权重频率
3.[转]Pytorch LayerNorm源码详解
4.指标权重建模系列二：白话CRITIC法赋权（附Python源码）
5.文华软件指标公式大全，文华指标公式源码
6.PyTorch中torch.nn.Transformer的比例源码解读（自顶向下视角）

野荷塘网站源码，野荷塘网站模板哪里可以买到

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修改darknet训练过程中保存权重文件的频率

       在使用darknet进行模型训练时，由于受限于设备条件，如无GPU且CPU处理能力较低，c cad打印源码你可能会注意到备份文件夹中长时间未出现新的权重文件。这是因为darknet的默认设置是每训练个batch（每次训练的样本数）才会保存一次权重，这个频率在detector.c文件中进行定义。

       要调整这个保存频率，你需要深入源代码进行修改。具体来说，你需要定位到detector.c文件，大约在第行的位置进行调整。当然，为了确保代码的正确性，你需要确保改动后的代码块保持格式清晰，例如：

       在detector.c文件中修改的代码片段:

       c

       // 原始代码

       if (cur_batch % == 0) {

        save_weights();

       }

       // 修改后的代码，例如将保存频率改为每个batch

       if (cur_batch % == 0) {

        save_weights();

       }

       修改完毕后，只需重新编译（使用make命令），新的权重保存设置就会生效。这样，即使在CPU资源有限的情况下，你也能更频繁地保存训练进度，以便于监控和调整模型的训练状态。

[转]Pytorch LayerNorm源码详解

       在深度学习框架中，PyTorch的LayerNorm层提供了一种对输入张量进行归一化的手段，适用于卷积神经网络等模型。本文将对LayerNorm的源码进行详细解析，旨在帮助读者深入理解其内部工作原理。

       1. LayerNorm使用介绍

       在PyTorch中，LayerNorm函数的定义遵循数学公式：对输入张量的每个轴进行归一化，使每个轴的平均值为零，方差为1。具体实现时，jq在线客服源码会为输入张量的每个轴计算出一个权重向量和一个偏置向量，然后对输入进行缩放和偏移操作，以达到归一化的效果。

       2. LayerNorm反向推导公式

       在反向传播过程中，LayerNorm的计算涉及三个梯度：对参数的梯度、输入梯度以及中间变量的梯度。其数学公式如下：首先，计算期望和方差，然后利用这些信息对输入进行调整。在计算梯度时，每个梯度都与输入张量的每个元素相关，但权重和偏置的梯度仅与它们自身相关。

       3. 源码实现

       LayerNorm的前向计算和反向计算分别在PyTorch的源码中定义。前向计算主要涉及输入张量的重塑、权重和偏置的初始化以及层归一化的具体实现。反向计算则基于前向计算的结果，通过多线程并行处理进行优化。

       3.1 前向计算

       在计算前，输入张量首先被转换为一个二维矩阵，以便进行层归一化。接着，初始化权重和偏置向量，并通过一个名为LayerNormKernelImplInternal的函数实现归一化操作。

       3.2 反向计算

       反向计算涉及到对多维矩阵的梯度求取，这可以通过将矩阵分解为多个一维向量来进行。在PyTorch的源码中，反向计算主要通过调用一个名为layer_norm_backward_cpu的函数实现，该函数首先初始化相关张量，然后调用内联函数进行计算。筹码锁定指标源码

       4. 参考资料

       本文内容基于对PyTorch源代码的深入分析，参考了PyTorch官方文档以及相关深度学习研究论文。通过解析LayerNorm的源码，读者可以更深入地理解层归一化操作的实现细节，从而在实际项目中进行更有效的利用。

指标权重建模系列二：白话CRITIC法赋权（附Python源码）

       CRITIC权重赋值法，一种数据驱动、客观为指标赋权的方法，不同于信息熵法，其核心概念在于数据波动度和冲突度。波动度衡量指标内取值差异性，冲突度则反映指标间的线性关系。CRITIC法计算流程包括数据模型定义、归一化处理、信息承载量计算和权重计算。数据集由n个样本与m个指标构成，归一化处理需考虑指标类型：正向、负向、中间型与区间型，采用特定公式进行转换。波动度计算与标准差相似，冲突度则通过指标间相关系数衡量，冲突越小权重越小。信息承载量由波动度与冲突度决定，最后根据公式计算指标权重。此法实现过程可借助Python编程，具体步骤和代码实现需根据实际数据集进行编写。

文华软件指标公式大全，文华指标公式源码

       在文华软件电脑端的大预测指标源码图表区域中，你可以根据个人经验灵活运用这些指标公式，无论周期选择何种，都是为了提升分析的准确性。以下是部分指标的源码示例：

       VAR1,VAR2,VAR3:基于不同周期（6, , ）的百分比变化量，然后计算VAR4的平均值。

       VAR5: VAR4的5周期EMA值。

       VAR6: 一个基于5日移动平均的振荡指标。

       VAR7: 两个不同周期的振荡指标之和的周期移动平均。

       VAR8: 当VAR7满足特定条件时，判断为买入信号。

       A函数定义了不同周期的BL值，用于调整后续计算。

       FM和FCL: 计算收盘价的移动平均，用于调整DIF的计算。

       DIF和DEA: 以FM和FCL为权重的百分比变化和其移动平均线。

       其他如ED、VARR3~VARR7、VARR8~VARA的计算同样复杂，涉及不同周期、交叉和比较。

       RSV、K、D和J计算出相对强弱指数和其衍生指标。

       MACD: DIF和DEA的差值，用于识别买卖信号和形态。

       指标中还包括了形态识别、颜色标记和买卖信号的显示。

       理解并灵活运用这些公式，可以帮助你更好地分析和解读文华软件中的价格走势。务必定期更新和调整，以适应不断变化的市场情况。

PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）

       torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文"Attention is All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手，解析torch.nn.Transformer源码。

       在官方文档中，对于torch.nn.Transformer的介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。

       Transformer类实现了模型架构的核心部分，包括初始化和forward函数。初始化时，主要初始化encoder和decoder，其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现，decoder初始化类似。forward函数依次调用encoder和decoder，encoder的输出作为decoder的输入。

       TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers，用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理，输出编码后的结果。

       TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。

       在实现细节中，可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。

       F.multi_head_attention_forward分为三部分：in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换，scaled_dot_product_attention计算注意力权重，拼接变换则将处理后的结果整合。

       TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似，但多了一个mha_block，用于处理多头注意力。

       总结，torch.nn.Transformer遵循论文设计，代码量适中，结构清晰，便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析，可以深入理解其内部实现。

MMDet——Deformable DETR源码解读

       Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构

       Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。

       核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：

Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。

Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。

Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。

       Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。

       在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。

       简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。

       Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。

VS编译部署libtorch-yolov5推理运行自己训练的权重文件/模型（CPU和GPU版本)

       本文主要介绍了如何在Visual Studio (VS)环境中部署libtorch-yolov5，以便运行自己训练的权重文件或模型，包括CPU和GPU版本。首先，需要确保VS环境已经配置好libtorch和opencv，并且版本与PyTorch匹配。接下来，通过torchscript将.pt模型转换为可用格式，然后在VS项目中集成libtorch-yolov5源码，进行代码优化和参数调整以适应不同尺寸的输入。最后，无论是CPU还是GPU版本，都需进行相应的模型导出和参数修改，以便运行和生成.exe文件。如有任何问题或需要测试代码，作者欢迎读者在评论区交流。

       1. 模型转换与项目集成

       如果你已经有了GPU模型，可以跳过模型转换步骤。首先，使用export.py脚本，根据自己的数据集.yaml文件和训练权重文件调整参数。导出后，将模型文件复制到VS项目中相应的文件夹。

       2. VS项目设置

       从官方下载libtorch-yolov5源码，将其文件夹复制到VS项目中。在代码中，可能需要对Run()和main()函数进行修改以支持不同尺寸的输入和标签文件路径。

       3. 运行与测试

       修改运行代码中的参数，包括模型文件路径、路径和尺寸，然后运行。CPU版本和GPU版本的模型导出和推理方法稍有不同，但最终都能成功生成推理结果。

       4. 交流与支持

       作者鼓励读者在评论区提问，私信也是一种沟通方式，作者会尽快回复并提供测试代码。