张量 示例 机制pytorch
从C++CLI工程的依赖库引用问题看.Net加载程序集机制
问题 最近在为某第三方MFC项目写C++/CLI工程插件时遇到了如下一个问题： MFC的工程不允许把.Net的依赖程序集放到执行程序的目录（防止影响其稳定性），依赖库只能放到非执行程序子目录的其他目录中。但无论是调用 // 使用windows API 需要 #include <windows.h> ......
AntDesignBlazor示例——暗黑模式
本示例是AntDesign Blazor的入门示例，在学习的同时分享出来，以供新手参考。 示例代码仓库：https://gitee.com/known/BlazorDemo 1. 学习目标 暗黑模式切换 查找组件样式 覆写组件样式 2. 添加暗黑模式切换组件 1）双击打开MainLayout.raz ......
net8实现MediatR小示例C#
MediatR是.net下的一个实现消息传递的库，简洁高效，它采用中介者设计模式，通过进程内消息传递机制，进行请求/响应、命令、查询、通知和事件的消息传递，可通过泛型来支持消息的智能调度，用于领域事件中。 实践： 新建一个net8 WebApi标准项目，选择启用OpenAPI支持和使用控制器； 添加 ......
Go语言defer的延迟执行机制
1 题目（单选题） 如下Go语言程序的输出结果是（） package main import "fmt" func f1(name string) string { fmt.Println("in f1", name) return name } func f2(name string) strin ......
YAML示例：nginx使用configmap配置并开启镜像
# use nginx to be a proxy, mirror each request to other services, 10.96.2.58 send back the reponse to user client. m1 and m2 just mirror the request, ......
Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的？
本文主要关注输入输出的形状，通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置：假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像，计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 import torch nn as nn net = AutoEncod ......
C# MemCached学习笔记（三）-MemCached使用示例 (4个月前)
代码地址：CSharp_DistributedCache_Simple 一、WinForm版（System.Runtime.Caching） 1、MemoryCache示例 2、引用Negut包 3、MemoryCacheHelper 查看代码 二、Web应用Net7版（框架内置） 1、Memory ......
YAML示例：创建单幅本nginx容器到指定节点及其service
# one rc deployment, schedule it to the node that has a label "ip" equals to "172.18.8.241" apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: 241-d ......
线程安全问题的例子以及解决方案示例代码
1.多线程安全问题，出现重复卖票的现象 package net.bbd.spider.lock; public class Ticket implements Runnable { static Integer tickets = 10; @Override public void run() { ......
【LeetCode 2989. 班级表现】T-SQL 动态sql编程示例
题目地址 https://leetcode.cn/problems/class-performance/description/ 题目大意 编写一个查询，计算学生获得的 最高分 和 最低分 之间的 总分差（3 次作业的总和）。 代码 /* Write your T-SQL query stateme ......
数学基础(一)-标量、向量、矩阵、张量以及各范数的含义
1.标量、向量、矩阵、张量： ①标量指有大小没有方向的数。 ②向量指既有大小也有方向的一组数。 ③矩阵指二维的一组数，一行是一个对象，一列是一个对象的一个特征【一行一对象，一列一特征】。 ④张量指一个数组分布在多维网格坐标中。 2.向量的范数： ①向量的1范数(L1范数)：向量的各元素绝对值之和。 ......
基于k8s Deployment的弹性扩缩容及滚动发布机制详解
k8s第一个重要设计思想：控制器模式。k8s里第一个控制器模式的完整实现：Deployment。它实现了k8s一大重要功能：Pod的“水平扩展/收缩”（horizontal scaling out/in）。该功能从PaaS时代开始就是一个平台级项目必备编排能力。 若你更新了Deployment的Po ......
22-安全机制：Kubernete 如何保障集群安全？
（https://rancher.com/blog/2019/2019-01-17-101-more-kubernetes-security-best-practices/） 你好，我是正范。 Kubernetes 作为一个分布式集群的管理工具，提供了非常强大的可扩展能力，可以帮助你管理容器，实现业 ......
js 垃圾回收机制
一 、概述 垃圾回收机制是为了防止内存的泄漏（已经不需要的某一块内存还一直存在着），垃圾回收机制就是不停歇的寻找这些不再使用的变量，并且释放掉他所指向的内存。 2、变量的生命周期 变量被声明、赋值（修改）、读取、不需要时释放，是变量的生命周期。js中的变量分为局部变量和全局变量。局部变量在他当前的函 ......
DM7_SQL语言使用手册_第 2 章 手册中的示例说明
第 2 章 手册中的示例说明 为方便读者阅读并尽快学会使用 DM 系统，本手册在介绍利用 DM 建立、维护数据库以 及对数据库进行的各种操作中，使用了示例库 BOOKSHOP。本章将对该示例库进行说明。 2.1 示例库说明 示例库 BOOKSHOP 模拟武汉代理图书的某销售公司，该公司欲建立在线购物 ......
SpringBoot中使用SpringRetry实现重试机制(重试调用第三方API)
场景 Springboot+FastJson实现解析第三方http接口json数据为实体类(时间格式化转换、字段包含中文)： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/134872936 在调用第三方接口时，可能会出现因为网络 ......
测试驱动的Spring Boot应用程序开发数据层示例
前言 在敏捷开发中，学会纵向划分产品需求，可以在构建软件时节省大量时间。这意味着不需要等待一个完整的层完成后再进行下一层的开发，而是要进行多层开发确保业务功能可正常运行。这种开发方式也有助于构建更好的产品或服务。 通过前面的前后端开发，完成了用户猜数游戏，可以进行试用，那么，就可能得到更进一步的需求 ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
手册中的示例说明
为方便读者阅读并尽快学会使用 DM系统，本手册在介绍利用 DM建立、维护数据库以 及对数据库进行的各种操作中，使用了示例库 BOOKSHOP。本章将对该示例库进行说明。 2.1 示例库说明 示例库 BOOKSHOP 模拟武汉代理图书的某销售公司，该公司欲建立在线购物平台来拓 展其代理产品的销售渠道， ......
数据库_DuckDB_数据库应用示例
通用的问题 数据库存储的位置在那里; 数据库的所有者是谁； 其它用户如何来访问这个数据库； duckdb DuckDB 是阿姆斯特丹 Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)数学和理论计算研究中心的学者们的创意， 它嵌入在一个主机进程中。无需安装、更新或维护 DBMS 服务 ......
使用CompletableFuture提升代码执行效率示例
代码示例 /** * 全国 / 区域数据统计: * 1. 新能源规模 * 2. 电网容量 * 3. 输配线路 * 4. 变电站 * 5. 工作场站 * * @param area area * @param user user * @return the object * @since 3.0.0 ......
详解GaussDB(DWS)通信安全的小妙招：连接认证机制
连接认证机制就是GaussDB(DWS)数据安全的一套有效防护机制，连接认证机制可以防止非法用户入侵GaussDB(DWS)系统内部。 ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
什么是刷新缓存机制
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
消息缓存机制有什么好处
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
什么情况用到缓存机制
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
什么是缓存变量机制
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
类的加载器和双亲委派机制
引导类加载器:负责加载支撑JVM运行的位于JRE的lib目录下的核心类库，比如rt.jar、charsets.jar等,java中无法获取因为它是由c++编写的。 扩展了加载器:负责加载支撑JVM运行的位于JRE的lib目录下的ext扩展目录中的JAR类包。 应用程序类加载器:负责加载ClassPa ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......