卷积 深度 参数pytorch
12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历（c++）
今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历，其中让我受益匪浅，以下是我的解题思路。 编写程序，实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数，第二行依次输入各顶点，第三行开始依次输入边的两个顶点，用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
参数修改记录查询
1.select * from t_nomen where et_refakf_se in('665930800A','650626300-1','655278300A') and et_typtra='U' and et_refakf_comp is null //查询出id_nomen:3494 ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具，支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档，以实现永久保存。此外，该工具还具有对聊天记录进行分析的功能，可以生成年度聊天报告，帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......
pytorch——房价预测
1、首先对数据进行读取和预处理 2、读取数据后，对x数据进行标准化处理，以便于后续训练的稳定性，并转换为tensor格式 3、接下来设置训练参数和模型 这里采用回归模型，既y=x*weight1+bias1，设置的学习率为0.0006，损失函数采用了MSE（均方误差） 4、绘制图像 由于数据量较少， ......
【转载】Springboot2.x接收参数的多种方式
参考 https://blog.csdn.net/suki_rong/article/details/80445880 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34597391 https://juejin.cn/post/6922469125033820168 环境 环境 版本 ......
【Pytorch基础实战】第一节，BP神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ......
使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B
引言 通过本文，你将了解如何使用 PyTorch FSDP 及相关最佳实践微调 Llama 2 70B。在此过程中，我们主要会用到 Hugging Face Transformers、Accelerate 和 TRL 库。我们还将展示如何在 SLURM 中使用 Accelerate。 完全分片数据并 ......
.NET5_静态文件读取+脚本参数
一、静态文件读取： 1、Nuget引入：Nuget引入Microsoft.Extensions.FileProviders System.IO 2、配置读取静态文件的中间件 ////读取静态文件的中间件 ////Nuget引入Microsoft.Extensions.FileProviders // ......
shell 获取返回值、上一次命令、上次命令参数
前言全局说明 shell 获取返回值、上一次命令、上次命令参数 一、获取上一次命令 1. $?，上一次命令执行结果 成功0； 失败非0 echo $? 2. !!, 执行上一次命令，是!-1的快捷方式 3. !n, 表示执行 history 里第n条命令，如!2表示执行ls 6 7 8 9 10 4 ......
typescript 参数声明，参数之前相互依赖，实例化时能明确传入参数，a参数的取值，依赖b参数的值
// 声明类型 export interface Iform{ Input: { text: string; }, Select: { options: any[]; }, Radio: { checkd: boolean; }, Switch: { checked: boolean; }, } / ......
(C语言)关于printf的新发现: 可以用字符串变量替代第一个字符串参数
char a[] = "hello%d\n%dworld"; printf(a, 2, 3); //输出: //hello2 //2world 事情的起因是使用printf("\033[0;47;30m");改变命令行字体背景和颜色的时候，室友提起能否让用户改变字体颜色。因为那需要改变printf( ......
深度学习面试常用代码：MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析，为啥解构会失去响应式？
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能，在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的，我们一起来看一下，为了方便大家理解和对照，这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
ReactRouter-参数传递与获取参数
1. 动态路由传参 前提配置路由，留好占位 // 1.配置占位 <HashRouter> <Switch> <Route path="/xxx/:id"></Route> //留好占位 </Switch> </HashRouter> // 2.参数传递 import useHistory from ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
函数_可变长参数_名称空间_作用域
【一】函数 函数是一段可重复使用的代码块，用于执行特定的任务或操作。它可以接受输入参数并返回输出结果。函数的作用是将一组相关的代码组织在一起，并通过函数名来调用执行。 在Python中，函数可以帮助我们实现以下几个方面的功能： 代码重用：通过定义函数，可以将一段代码片段封装起来，使其可以在程序的不同 ......
函数的参数
函数的参数 形参和实参的介绍 函数的参数分为形式参数和实际参数，简称形参和实参 形参即在定义函数时，括号内声明的参数。 形参本质就是一个变量名，用来接收外部传来的值。 实参即在调用函数时，括号内传入的值 值可以是常量、变量、表达式或三者的组合 #形参和实参 # #定义的函数名后的()，内部的都是形参 ......
函数的可变长参数
可变长参数 参数的长度可便是指在调用函数的时候，实参的个数可以不固定 在调用函数的时候，实参的定义就是位置参数和关键字参数两种 形参可以提供两种解决方案来分别处理两种形式的可变长度的参数 （1）可变长位置参数（*args） （1）任意类型参数 如果在最后一个形参名的前面加，那么在调用函数的时候，溢出 ......
命名关键字参数
命名关键字参数 （1）在函数内判断 在定义了**kwargs参数后，函数调用就可以传入任意的关键字参数key=value 如果函数体代码的执行需要依赖某个key，就必须在函数内进行判断 def register(name, age, **kwargs): if 'sex' in kwargs: # ......
华为CE6881-48S6CQ-B参数
产品类型 千兆以太网交换机 堆叠支持 可堆叠 端口结构 非模块化 端口数 54个 基本参数 产品类型 千兆以太网交换机 交换方式 存储-转发 包转发率 1600Mpps 地址表大小 支持MAC地址自动学习和老化，支持静态，动态，黑洞MAC表项，支持源MAC地址过滤，支持基于端口和VLAN的MAC地址 ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
select_shape 中features参数解析
Halcon 算子 select_shape- 借助形状特征选择区域（选择轮廓） select_shape - 借助形状特征选择区域。 原型： 1 select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) （ ......
free内存参数介绍
第一部分Mem行: total 内存总数: 15.7G used 已经使用的内存数: 15.6G free 空闲的内存数: 93M shared 当前已经废弃不用,总是0 buffers Buffer 缓存内存数: 298M cached Page 缓存内存数:14G 对操作系统来讲是Mem的参数， ......
C# mysql where in 查询时参数化的问题
大家都知道写代码查询sql的时候是需要对传入的变量参数化的，否则就会有sql注入的风险 具体的原因是拼接传入的字符串会被当做sql语句进行解析，如果在传入的参数上做点手脚，就会导致sql的执行超出预期，具有很大的安全隐患， 比如当登陆时传入的sql语句是 select count(*) from t ......
3.4.1 参数面板
一、参数界面 https://help.fanruan.com/finereport/doc-view-1233.html 1.1 添加参数界面 决策报表的【参数界面】只能添加在决策报表的顶端。 点击设计器左上角【文件-新建决策报表-新建空白模版】。 将【参数界面】拖到body顶部。 组件名称为pa ......
使用PyTorch II的新特性加快LLM推理速度
Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法，包括: Torch.compile: PyTorch模型的编译器 GPU量化:通过降低精度操作来加速模型 推测解码:使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出 张量并行:通过在多个设备上运 ......