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23.网络编程之网络基础概念
# 23.网络编程之网络基础概念 ## 学习目标 - 了解OSI七层、TCP/IP四层模型结构 - 了解常见网络协议格式 - 掌握网络字节序和主机字节序之间的转换（大端法和小端法） - 说出TCP服务器端通信流程 - 说出TCP客户端通信流程 - 独立写出TCP服务器端代码 - 独立写出TCP客户端 ......
NLP中关键概念 词干提取（Stemming），词形还原（Lemmatization），命名实体识别简介
词干提取（Stemming）和词形还原（Lemmatization）是自然语言处理中常用的文本预处理技术，用于将单词转化为它们的原始形式，以减少词汇的变形形式，从而简化文本分析和比较。 1. 词干提取（Stemming）：词干提取是一种基于规则的文本处理方法，通过删除单词的后缀来提取词干（stem） ......
系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能测试概念和公式
系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能测试概念和公式 PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.10 实战Kaggle比赛：预测比赛
# 4.10.1 下载和缓存数据集 ```python import hashlib import os import tarfile import zipfile import requests #@save DATA_HUB = dict() DATA_URL = 'http://d2l-dat ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.9 环境和分布偏移
# 4.9.1 分布偏移的类型 整节理论，详见书本。 # 4.9.2 分布偏移示例 整节理论，详见书本。 # 4.9.3 分布偏移纠正 整节理论，详见书本。 # 4.9.4 学习问题的分类法 整节理论，详见书本。 # 4.9.5 机器学习中的公平、责任和透明度 整节理论，详见书本。 # 练习 （1） ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化
# 4.8.1 梯度消失和梯度爆炸 整节理论，详见书本。 1. 梯度消失 ```python %matplotlib inline import torch from d2l import torch as d2l x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_ ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.7 前向传播、反向传播和计算图
# 4.7.1 前向传播 整节理论，详见书本。 # 4.7.2 前向传播计算图 整节理论，详见书本。 # 4.7.3 反向传播 整节理论，详见书本。 # 4.7.4 训练神经网络 整节理论，详见书本。 # 练习 （1）假设一些标量函数 $X$ 的输入 $X$ 是 $n\times m$ 矩阵。$f$ ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.6 暂退法
```python import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l ``` # 4.6.1 重新审视过拟合 整节理论，详见书本。 # 4.6.2 扰动的稳健性 整节理论，详见书本。 # 4.6.3 实践中的暂退法 整节理论 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 4.5 权重衰减
# 4.5.1 范数与权重衰减 整节理论，详见书本。 # 4.5.2 高维线性回归 ```python %matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l ``` ```python # ......
关于包mamba安装和官网pytorch安装顺序的问题（基于anaconda）
如题，有以下几点需要特别注意： 1.对于anaconda，base环境旨在维护依赖关系，所以强烈建议不要在base环境中安装任何其他东西，因为可能会中断安装或者出现别的问题。实践证明，在base环境中安装mamba包，就算安装到天荒地老，也装不上，哈哈！！！ 2.在虚拟环境中如果要用官方代码安装最新 ......
操作系统 1.1_1 操作系统的概念、功能
**学习教程**：【王道计算机考研 操作系统-哔哩哔哩】 https://b23.tv/S5kW8ZM # 操作系统的概念、功能 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3008601/202309/3008601-20230901082722197-16 ......
pytorch分布式训练报错：Duplicate GPU detected : rank 1 and rank 0 both on CUDA device 35000
之前使用的比较老的torch 1.8.1，换到torch 2.0后报错 "rank 1 and rank 0 both on CUDA device 35000" 将main函数开头部分的初始化 ```python distributed.init_process_group(backend='nc ......
循环神经网络--基于pytorch框架
import matplotlib.pyplot as plt import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as f from d2l import torch as d2l batch_ ......
Doris--数据表基本概念和字段类型
1.doris表基本概念 在 Doris 中，数据都以关系表（Table）的形式进行逻辑上的描述。 1.1.1Row & Column 一张表包括行（Row）和列（Column） Row 即用户的一行数据 Column 用于描述一行数据中不同的字段 在默认的数据模型中，Column 只分为排序列和非 ......
封装、继承、多态的概念
https://www.xdnf.cn/news/91995.html 继承（Inheritance）、封装（Encapsulation）和多态（Polymorphism）是面向对象编程中的三大核心概念，它们构成了面向对象编程的基础，有助于创建更加模块化、可扩展和可维护的代码。这三个概念在C#及其他 ......
Web相关概念和新技术
## Uniform Resource Identifier (URI) [W3C](https://www.w3.org/TR/webarch/#identification) [SpeakingURL](https://github.com/pid/speakingurl) [URI.js](h ......
NLP 概念
序列标注，给定一个序列，找出序列中每个元素对应的标签。 中文分词、词性标注、命名实体识别都可以转化为序列标注问题。 词法分析：中文分词、词性标注、命名实体识别 中文分词：将文本分隔为有意义的词语 词性标注：确定每个词语的类别和浅层的歧义消除 命名实体识别：识别出较长的专有名词（人名、地名、机构名） ......
§1. 连续性概念
掌握连续的概念，特别是连续和函数有极限的关系以及不同点。掌握各种间断点的定义，能够区分不同的间断点。掌握例3的结论和证明方法。 注意函数有极限与连续的定义的差别 对任意的, 存在, 使得当时, 有. 对任意的, 存在, 使得当时, 有. 连续的意义在于极限可以与函数符号交换。 若在点连续，则，也在连 ......
03 - 通用编程概念
通用编程概念：变量、基本类型、函数、注释和控制流等。 ## 一、变量与可变性 在之前也提到过，Rust 中的变量默认是不可变的，单从变量这个名称来讲，变量按理说量是可变的，但在 Rust 中却不可变，原因是 Rust 的核心是要保证安全，不过也提供让你可以使用的可变变量方法。在变量声明时使用 `mu ......
pytorch优化器
#torch.optim.SGD 常用参数列表： params 需要学习的参数 lr 学习率 momentum 冲量 加入冲量后权重更新公式由v=−dx∗lr+v变成v=−dx∗lr+v∗momemtum weight_decay 权重衰减 防止过拟合，原理见[这里](https://zhuanla ......
发布策略：蓝绿部署、金丝雀发布(灰度发布)、AB测试、滚动发布、红黑部署的概念与区别
发布策略：蓝绿部署、金丝雀发布(灰度发布)、AB测试、滚动发布、红黑部署的概念与区别 蓝绿发布(Blue-Green Deployment) 蓝绿发布提供了一种零宕机的部署方式。不停老版本，部署新版本进行测试，确认OK，将流量切到新版本，然后老版本同时也升级到新版本。始终有两个版本同时在线，有问题可 ......
进程概念
### **1. 基本概念** - 程序：编译后产生的，格式为ELF的，存储于硬盘的文件 - 进程：程序中的代码和数据，被加载到内存中运行的过程 - 程序是静态的概念，进程是动态的概念 ELF格式程序与进程 在Linux中，程序文件的格式都是ELF，这些文件在被执行的瞬间，就被载入内存，所谓的载入内 ......
【矩阵论】含卷积求导
本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html)，书接上回[《含卷积矩阵优化问题的闭式解》](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17664923.html)，那么为什么会有这篇呢。 主要是求导部分不 ......
Kibana日志分析（一）基础概念与常用查询
来源：https://blog.daas.ai/2018/09/05/%20kibana-series-tutorial-section-1/ 最近发现，很多技术同事对强大的ELK“相逢见面不相识”，甚是遗憾！为了让这些朋友早日踏上ELK的康庄大道（不归路），让他们了解、使用，最终精通ELK，特制作 ......
发布策略：蓝绿部署、金丝雀发布(灰度发布)、AB测试、滚动发布、红黑部署的概念与区别
### 蓝绿发布(Blue-Green Deployment) 蓝绿发布提供了一种零宕机的部署方式。不停老版本，部署新版本进行测试，确认OK，将流量切到新版本，然后老版本同时也升级到新版本。始终有两个版本同时在线，有问题可以快速切换。 蓝绿部署中，一共有两套系统： - 一套是正在提供服务系统，标记为 ......
Python中列表的概念
在编程中，列表（List）是一种常用的数据结构，用于存储一组有序的元素。列表是Python中的内置数据类型之一，它允许你在一个变量中存储多个值，并且这些值可以是不同的数据类型，包括整数、浮点数、字符串、其他列表等。 Python中的列表使用方括号 [] 来定义，其中的元素之间用逗号 , 分隔。以下是 ......
量化自定义PyTorch模型入门教程
在以前Pytorch只有一种量化的方法，叫做“eager mode qunatization”，在量化我们自定定义模型时经常会产生奇怪的错误，并且很难解决。但是最近，PyTorch发布了一种称为“fx-graph-mode-qunatization”的方方法。在本文中我们将研究这个fx-graph- ......
『学习笔记』狄利克雷卷积
## 定义 对于两个数论函数 $f, g$，存在运算 $* $，满足 $f * g = h$。其中 $* $ 读作“卷”。 计算式为： $$h(x) = \sum _ {k \times \lambda = x} f(k) \times g(\lambda).$$ ## 一些有意思的性质 然后我们再 ......
自定义CUDA实现PyTorch算子的四种简单方法
### 背景 在探索新的深度学习算法的时候，我们可能会遇到PyTorch提供的算子不能满足需求的情况，这时候就需要自定义PyTorch算子，将我们的算法集成到PyTorch的工作流中。同时，为了提高运算效率，算子往往都需要使用CUDA实现。所幸，PyTorch及很多其他Python库都提供了简化这一 ......
【小记】狄利克雷卷积trick
# 定义 单位函数$\epsilon(n)=[n=1]$ 幂函数$Id_k(n)=n^k$特别的$Id(n)=n$ 除数函数$\sigma_k(n)=\sum_{i\mid n}i^k$ 欧拉函数$\phi(n)=\sum_{i=1}^n[\gcd(i,n)=1]$ 莫比乌斯函数$\mu(n)=\b ......