长短 实战 记忆pytorch
Unity Addressable资源管理方案实战详解
Unity 推出了全新的Addressable的资源管理方案, 全网一夜间觉得不用Addressable感觉自己的资源管理方案会低一个档次，本节我们将详细的分析Addressable资源管理系统。本节主要从以下3个点来进行分析: (1) Addressable的本质是什么？AssetsBundle是 ......
解密长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示
本文深入探讨了长短时记忆网络（LSTM）的核心概念、结构与数学原理，对LSTM与GRU的差异进行了对比，并通过逻辑分析阐述了LSTM的工作原理。文章还详细演示了如何使用PyTorch构建和训练LSTM模型，并突出了LSTM在实际应用中的优势。 关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。 ......
PyTorch+昇腾 共促AI生态创新发展
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/s8jNzTo0DM_LjyUwYDVgGg 2023年10月5日（北京时间），PyTorch社区正式发布2.1版本，经过PyTorch社区与昇腾的持续合作和共同努力，Pytorch 2.1版本已同步支持昇腾NPU，意味着开发者可直接 ......
云计算实战（2）- LINUX系统管理(1)
目录hostnamectltimedatectl hostnamectl Hostnamectl可用于查询和更改系统主机名及相关设置。 [waterruby@192 init.d]$ hostnamectl -h hostnamectl [OPTIONS...] COMMAND ... Query ......
从零构建以太坊智能合约到项目实战：掌握区块链编程的精髓 成为区块链编程大师
从零构建以太坊智能合约到项目实战：掌握区块链编程的精髓 成为区块链编程大师 为什么说现在学习区块链才是最好的时机？ 区块链技术不只是能开发数字货币，不只是能进行ICO。当我分享一些区块链文章的时候，偶尔总会有人艾特我说，春哥，现在国家都不让炒币了，还弄个毛的区块链啊。我一般会很平静的告诉他，数字货币 ......
区块链技术软件开发师：打造区块链应用的专家，掌握开发实战技能
区块链技术软件开发师：打造区块链应用的专家，掌握开发实战技能 专业技能：一、编程语言方面C/C++（必须熟悉C++语言）,Golang（必须熟悉GO语言）、Python、Java、Solidity，能独立开发Chaincode熟练掌握golang的goroutine, channel,gRPC等技术 ......
Unity 3D定点数物理引擎实战系列
1.1 BEPUphysicsint 3D定点数物理引擎介绍 帧同步的游戏中如果用物理引擎，为了保证不同设备上的结果一致,需要采用定点数来计算迭代游戏过程中的物理运算。也就是我们通常说的定点数物理引擎(确定性物理引擎)。本系列教程给大家详细的讲解如何在你的项目中内置一个确定性物理引擎。确定性物理引擎 ......
Unity 3D定点数物理引擎实战系列2
1.2 BEPUphysicsint定点数3D物理引擎使用 上一节給大家介绍了BEPUphysicsint的一些基本的情况，这节课我们来介绍它的基本使用,本节主要从以下5个方面来介绍: (1) 创建一个物理世界Space，并开启模拟迭代; (2) 添加一个物理物体Entity到世界; (3) 物理引 ......
Unity ILRuntime 实战教程系列
1.1 Unity 搭建ILRuntime开发环境 Unity热更新目前主流的方案有; Lua, ILRuntime, puerts, huatuo方案。前两个大家都比较熟悉了，puerts 是基于TypeScript开发的热更新，huatuo是基于C#的方案。后两个大家会比较陌生。本系列分享基于I ......
实战攻防演练-利用长亭百川云平台上线远控提权
前言 长亭百川云平台是北京长亭未来科技有限公司旗下的 SaaS 产品服务平台，专注于云安全解决方案。其提供牧云·主机管理助手、网站监测、牧云·云原生安全平台、雷池 Web 应用防火墙等一系列在线安全产品，帮助企业用户更轻松地治理云安全问题，使云上业务更加安全可靠。在使用中发现该产品可以用于攻防对抗中 ......
pytorch(10.2) 自注意力理论 固定C变化到可变C
1早先的预测模型 让我们首先定义预测函数来生成prefix之后的新字符， 其中的prefix是一个用户提供的包含多个字符的字符串。 在循环遍历prefix中的开始字符时， 我们不断地将隐状态传递到下一个时间步，但是不生成任何输出。 这被称为预热（warm-up）期， 因为在此期间模型会自我更新（例如 ......
Oracle特殊恢复原理与实战_12 Oracle坏块处理
http://dbase.cc/2018/05/22/oracle/Oracle%E7%89%B9%E6%AE%8A%E6%81%A2%E5%A4%8D%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98-%E8%AF%BE%E7%A8%8B%E5%AD%A6% ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.3 注意力评分函数
上一节使用的高斯核的指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function），简称评分函数（scoring function）。 后续把评分函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。最后，注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。该过程可描述为下图： ......
基于AidLux的互联网图片安全风控实战-相似度对比模型训练以及在AidLux中部署引用
在当今数字化世界中，随着互联网的快速发展，图片信息的交换与共享变得日益普遍。然而，与此同时，由于互联网图片的高度自由性和匿名性，不良信息的传播也日益增多，给用户带来了安全风险。在这样的背景下，基于AidLux的互联网图片安全风控实战方案应运而生。本文将重点介绍基于AidLux平台的相似度对比模型训练 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 1964 年提出的 Nadaraya-Watson 核回归模型是一个简单但完整的例子，可以用于演示具有注意力机制的机器学习。 10.2.1 生成数据集 根据下面的非线性函数生 ......
UTM虚拟机在MAC M1下Kali Linux实战
title: UTM虚拟机在MAC M1下Kali Linux实战 date: 2023-10-11 8:55:48 tags: [MAC, M1, KALI, Linux, UTM] categories: - UTM - KALI MAC M1 实测 开源虚拟机软件 UTM，安装及使用KALI ......
docker入门加实战—项目部署之DockrCompose
docker入门加实战—项目部署之DockrCompose 我们部署一个简单的java项目，可能就包含3个容器： MySQL Nginx Java项目 而稍微复杂的项目，其中还会有各种各样的其它中间件，需要部署的东西远不止3个。如果手动的逐一部署，就太麻烦了，同时也无法保证完整性。 而Docker ......
用pytorch 2.1 加速 numpy 代码
参考 https://pytorch.org/blog/compiling-numpy-code/ 在mac M2 机器上, 快了50%， 但没有好几倍。可能和依赖libomp有关 brew install libomp python test_np.py test_np.py 代码如下 impor ......
几何分布无记忆性的感性理解
几何分布：在独立重复试验中，实验次数预先不能确定，设每次实验成功的概率为p,将实验进行到成功一次为止，以\(X\)表示所需的实验次数，则\(X\)的分布律为 \[P\{X=k\}=(1-p)^{k-1}p,k=1,2,3... \] 无记忆性 ： \[P(X>n|X>m) = P(X>n-m) \] ......
根据以往面经，计网部分很少有相关知识的深刻问题，主要问题集中在TCP的三次握手和四次挥手方面。 根据自己的理解来进行以下记忆。
SYN（Synchronize）和ACK（Acknowledge）是TCP协议中用于连接建立和数据传输的两个非常重要的标志位。 建立一个 TCP 连接需要“三次握手”，缺一不可： 一次握手:client客户端发送带有 SYN（SEQ=x） 标志的数据包 -> 服务端，然后客户端进入 SYN_SEND ......
pytorch(10.5) Transformer 用到视觉模块
ViT｜ Vision Transformer ｜理论 + 代码_哔哩哔哩_bilibili 1 不用卷积神经网络那些东西（CNN）了全部用Transforme 。 2 大规模数据训练，小规模数据应用。 3 效果相当 计算训练资源更少。 转换思想 224*224像素图像 - 单个像素（视为一个词to ......
pytorch(10.4) 多层堆叠
多层堆叠 多头得到到多个结果 z1 z2 z1 z2经过 feed forward neural network网络 全连接层得到向量r1 r2. 既然是向量，就可以重复输入网络了 然后就可以重复堆积层了。 layernorm 应用了残差网络思想（确保加的层不会导致比原来系统差） 1 加操作：输出+ ......
pytorch(10.3) 多头注意
10.5. 多头注意力 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) Multi-Head Attention | 算法 + 代码_哔哩哔哩_bilibili 代码实现 x[1,4,2] 1几个样本（句子） 4 预测步长（4个单词） 2每个单词的编码后特征长度 ......
URP渲染管线实战教程系列3
1.3 URP渲染管线光照核心机制剖析 上一节通过剖析URP 摄像机了解摄像机的机制，本节来分析URP的光照的主要机制，并通过与内置的向前渲染管线做对比，来比较它们的与不同。 1: URP渲染管线重新定义了光源 不出意外，UPR渲染管线重新定义了光源组件, 接下来看下相比向前渲染管线摄像机机制的核心 ......
Makefile基础使用和实战详解
一、基础 Makefile 其实只是一个指示 make 程序如何为我们工作的命令文件，我们说 Makefile 其实是在说 make。而对于项目来说，Makefile 是指软件项目的编译环境。 Makefile 的好坏对于项目开发有些什么影响呢？设计得好的 Makefile，当我们重新编译时，只需编 ......
URP渲染管线实战教程系列2
1.2 URP渲染管线摄像机核心机制剖析 上一节从项目的目录结构与示例场景的内容分析了UPR渲染管线项目的基本组成，接下来分析URP的主要机制，并通过与内置的向前渲染管线做对比，来比较它们的与不同。按照先后顺序本节首先来分析URP渲染管线的摄像机的策略。 1: URP渲染管线重新定义了摄像机 相比于 ......
URP渲染管线实战教程系列1
1.1 URP渲染管线实战解密(一) 现在越来越多的手游开发都采用URP渲染管线，来代替之前Unity引擎默认的向前渲染管线，本节通过一下几个方面来阐述URP 渲染管线,对URP渲染管线有个全面认识。 (1)为什么使用URP渲染管线; (2)如何创建一个URP渲染管线的项目; (3)基于URP渲染管 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.1 注意力提示
10.1.1 生物学中的注意力提示 “美国心理学之父” 威廉·詹姆斯提出的双组件（two-component）框架： 非自主性提示：基于环境中物体的突出性和易见性 自主性提示：受到了认知和意识的控制 10.1.2 查询、键和值 注意力机制与全连接层或汇聚层区别开来的元素：是否包含自主性提示 在注意力 ......
《玩转翻译》实战连载№2：如何批量实现多语言翻译的格式对齐？
一般的方法，可能会破坏原始的段落结构，或者翻译后内容被合并或被拆开，发生错行或错位情况，造成很大的额外调整的工作量。那么如何解决这个问题呢？ ......
《玩转翻译》实战连载№1：如何批量实现多语言翻译的格式对齐？
生活和工作很多时候都会遇到翻译的情况，如果是几个单词或几句话，则有很多途径可以实现翻译。但如果需要翻译的词汇量比较大、句子、段落比较多，又需要保持原先的格式或者保持行或段落，如何解决？ ......