编码pytorch one-hot one
UTF-8编码
介绍 UTF-8 编码 UTF-8 是一种针对 Unicode 的可变长度字符编码。 针对 Unicode：UTF-8 是 Unicode 的实现方式之一。相当于 Unicode 规定了字符对应的代码值，这个代码值需要转换为字节序列的形式，用于数据存储、传输。代码值到字节序列的转换工作由 UTF-8 ......
Pytorch之Embedding与Linear的爱恨纠葛
最近遇到的网络模型许多都已Embedding层作为第一层，但回想前几年的网络，多以Linear层作为第一层。两者有什么区别呢？ ......
基于pytorch实现模型剪枝
所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。 ......
javaWeb03-请求转发和请求重定向【包含编码格式与路径问题】
本文主要讲述javaWeb的请求转发和请求重定向的区别 一. 请求转发 1. 图解 2. 代码示例 Servlet1的代码示例如下 public class Servlet1 extends HttpServlet { @Override protected void doGet(HttpServl ......
Unicode编码
介绍 Unicode 编码 Unicode 的全称是 Unicode 标准（The Unicode Standard）。 Unicode 又被称为：统一码、万国码、统一字元码、统一字符编码。 Unicode 至今仍在不断增修，每个新版本都加入更多新的字符。目前 Unicode 最新的版本为 2021 ......
闻其声而知雅意,基于Pytorch(mps/cpu/cuda)的人工智能AI本地语音识别库Whisper(Python3.10)
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。 Whisper 是一个开源的语音识别库，它是由Facebook AI ......
Pytorch：单卡多进程并行训练
在深度学习的项目中，我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块，而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方... ......
安装pytorch-gpu的经验与教训
首先说明 本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题 我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu 查看自己安装的CUDA nvcc -V 这里我提供一个安装tensorflow时所用的CU ......
pytorch 配置详细过程
#torch github 项目多 方便，api好调用 cpu版本 ###装torch 安装最新版本的就可以。 ###torchvision 要版本对应 算法： torchvision版本号= torch版本号第一个数字-1.torch版本号第二个数字+1.torch版本号第三个数字 所以我的就是： ......
由char和byte的关系引申出去——总结一下java中的字符编码相关知识
由char和byte的关系引申出去——总结一下java中的字符编码相关知识 一、字符编码 手持两把锟斤拷，口中直呼烫烫烫 在文章伊始，先来复习一下计算机中关于编码的一些基础知识，着重理清以下几个基本概念。 1. 码点（code point） 计算机只能以二进制的形式存储文字，故而计算机中每一 ......
Pytorch优化过程展示：tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
Pytorch建模过程中的DataLoader与Dataset
处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护，在理想情况下，我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化，为此，PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset两个类用于数据... ......
transforms模块—PyTorch图像处理与数据增强方法
计算机视觉任务中，对图像的变换（Image Transform）往往是必不可少的操作，例如在迁移学习中，需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层，又如对数据进行增强以丰富训练数据。
作为深度学习领域的主流框架，pytorch中提供了丰富的图像变换API。本文将对pytorch中torchvi... ......
Pytorch基础-张量基本操作
Pytorch 中，张量的操作分为结构操作和数学运算，其理解就如字面意思。结构操作就是改变张量本身的结构，数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 ......
Pytorch基础-tensor数据结构
torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于 numpy 的 array。 Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成，生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。 ......
All in one入门之All in one和三种PVE、ESXI、Windows Server方案
前言 All in one 前段时间，在某多多上花了446大洋弄了一台J4125准系统小主机，再花了一点钱买个杂牌msata和“全新”三星内存条，入坑了All in one。 All in one是什么呢？从英文直译为“多合一”，所谓的All in one就是将若干个设备的特殊功能赋予一个高性能设备 ......
字符编码：Unicode & UTF-16 & UTF-8
ASCII码 使用一个字节（8位），对128个字符进行编码； 最高位始终为0； 码数范围为0000_0000(0x00)到0111_1111(0x7F)； Unicode 开始的编码设计 使用两个字节（16位），对65536个字符进行编码； 范围为0000_0000_0000_0000(0x0000 ......
Pytorch框架详解之一
Pytorch基础操作 numpy基础操作 定义数组（一维与多维） 寻找最大值 维度上升与维度下降 数组计算 矩阵reshape 矩阵维度转换 代码实现 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # array数组 b = np.arra ......
Pytorch学习笔记之tensorboard
训练模型过程中，经常需要追踪一些性能指标的变化情况，以便了解模型的实时动态，例如：回归任务中的MSE、分类任务中的Accuracy、生成对抗网络中的图片、网络模型结构可视化…… 除了追踪外，我们还希望能够将这些指标以动态图表的形式可视化显示出来。
TensorFlow的附加工具Tensorboar... ......
【机器学习】李宏毅——AE自编码器(Auto-encoder)
1、What 在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是： Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量 Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式 而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing ......
PyTorch Geometric Temporal 介绍 —— 数据结构和RGCN的概念
Introduction PyTorch Geometric Temporal is a temporal graph neural network extension library for PyTorch Geometric. PyTorch Geometric Temporal 是基于PyTo ......
从 Numpy+Pytorch 到 TensorFlow JS：总结和常用平替整理
demo展示 这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。 如何拥有较为平滑的移植体验？ 保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 ......
vulnhub靶场之EVILBOX: ONE
准备： 攻击机：虚拟机kali、本机win10。 靶机：EVILBOX: ONE，下载地址：https://download.vulnhub.com/evilbox/EvilBox One.ova，下载后直接vbox打开即可。 知识点：文件包含漏洞、ffuf爆破参数名、ssh2john和john爆破 ......
ADPCM(自适应差分脉冲编码调制)的原理和计算
ADPCM 用于解决 DPCM 的差值宽度问题, 通过定义一个差值表(例如IMA ADPCM 中使用 89个固定差值, 取值从7到32767), 将差值的范围放宽到16bit, 此时差值在数组中的编号只需要6bit就可以表示(0 - 88), 再进一步只记录编号的变化值, 就将变化量压缩到了4bit... ......