长短 实战 记忆pytorch
从【抓包分析】到【代码实战】，实现下载某破站视频（附源码）
一、前言 前两天，我的邻居找到我，问我某破站的视频能否帮她下载成mp4格式？ 网上应该有很多的下载工具，但是如果直接让她网上找，那么无法彰显我程序员大神的威武形象。因此我回复她，程序员大神是无敌的，只要在浏览器上能看到的东西，都能用程序拿到。只要在浏览器上用手能操作的东西，都能用程序操作。只要... ......
【matplotlib 实战】--漏斗图
漏斗图，形如“漏斗”，用于展示数据的逐渐减少或过滤过程。它的起始总是最大，并在各个环节依次减少，每个环节用一个梯形来表示，整体形如漏斗。一般来说，所有梯形的高度应是一致的，这会有助人们辨别数值间的差异。 需要注意的是，漏斗图的各个环节，有逻辑上的顺序关系。同时，漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个 ......
client-go实战之九：手写一个kubernetes的controller
如何用client-go的informer实现一个简化版的kubernetes controller，监听资源变化并做出响应，本篇通过实战来揭晓，代码略多，但有分析有设计更有详尽的注释，喜爱golang和kubernetes的您不要错过 ......
爬取4k图片到本地实战
from lxml import etree import os import requests if __name__ == "__main__": #爬取4k壁纸的网站url url = "http://pic.netbian.com/4kfengjing/" hearder = { 'User ......
云计算实战（2）-MariaDB（1）
目录概述 概述 MariaDB社区服务器设置了开源关系数据库的标准，具有Oracle数据库兼容性(例如，序列和PL/SQL)，时态表，透明分片，即时模式更改，时间点回滚和现代SQL(即，通用表表达式，窗口函数，JSON函数等)。 MariaDB社区服务器现在包含了用于大规模实时分析的ColumnSt ......
基于LangChain的LLM应用开发3——记忆
此情可待成追忆，只是当时已惘然。我们人类会有很多或美好或痛苦的回忆，有的回忆会渐渐模糊，有的回忆午夜梦醒，会浮上心头。 然而现在的大语言模型都是没有记忆的，都是无状态的，大语言模型自身不会记住和你对话之间的历史消息。根本用不着“时时勤拂拭”，天然就是“本来无一物”。每一次的请求交互、api调用都是独 ......
区块链安全技术全方位掌握：从基础知识到公链开发和智能合约实战
区块链安全技术全方位掌握：从基础知识到公链开发和智能合约实战 0x00 前言 区块链的安全需求越来越多，下面就将这些需求一一拆分，看看区块链安全需求到底是个什么样子。 0x01 拆分 目前针对安全服务行业的区块链安全需求，更多的是基于其上层应用（红色箭头指向）比如数字货币交易平台、移动数字货币钱包、 ......
人人都该懂密码学通用密码学原理与应用实战，学会自主设计安全技术方案
人人都该懂密码学通用密码学原理与应用实战，学会自主设计安全技术方案 密码与我们的生活息息相关，远到国家机密，近到个人账户，我们每天都在跟密码打交道： 那么，密码从何而来？生活中常见的加密是怎么实现的？怎么保证个人信息安全？本文将从这几方面进行浅谈，如有纰漏，敬请各位大佬指正。 代码部分从第二章节—— ......
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师 免费自动批量生成NFT图片和批量部署NFT 一、环境准备 1.注意：需合理上网 2.准备素材：准备一套多个属性元素的不一样的图层素材，比如10张背景图、10张face图、10张眼睛图层、10张头发图层等，每 ......
实战攻防演练-利用Everything搜索软件进行内网后渗透利用
前言 Everything是一款很出名的文件搜索工具，基于文件、文件夹名称的快速搜索的轻量级的软件，而早在几年前就有很多apt组织利用everything来进行文件查找等，前几年在T00ls上也有人发过相关的文章，渗透测试技巧|Everything的利用，事实上在实战中用到的地方还是很多，而且他还是 ......
windows的深度学习环境软件版本（cuda/cudnn/pytorch）
恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置，推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
MySQL多主模型实战
MySQL AB解决了数据备份的问题，但是当A由于某些原因宕机后，WEB服务器就没有办法在往数据库写或者读写了。线上业务中断了，完了，出事故了。这该怎么办呢？ 本节课主要给大家讲解如果处理因为MySQL主服务器宕机造成的业务中断问题，保障MySQL业务高可用。 一、实验拓扑图 二、架构原理 1、My ......
逻辑卷实战案例-逻辑卷应用
案例需求： 创建一个2.5G大小的逻辑卷 案例思路： 物理的设备 将物理设备做成物理卷 创建卷组并将物理卷加入其中 创建逻辑卷 格式化逻辑卷 挂载使用 案例实现 步骤： 1. 物理设备 [root@zutuanxue ~]# lsblk /dev/sdb NAME MAJ:MIN RM SIZE R ......
Web3.0-DApp开发热门技术项目实战课程+智能合约编写+交易所的实战项目
web1.0~3.0，很多年前，互联网没有那么发达，刚出来的时候，仅仅只能在网上浏览观看信息，这就是1.0，后来出现了很多的软件，人们不仅可以浏览还可以发表自己的看法，手机app百花齐放，每个应用都有自己的数据库，存储数据，这就是2.0，现如今出现了3.0，去中心化的思想摆脱了数据库，即可实现不用数 ......
基于以太坊Ethereum & IPFS的去中心化Ebay区块链项目实战
基于以太坊Ethereum & IPFS的去中心化Ebay区块链项目实战 1. 介绍 1.1 eBay简介 eBay，（EBAY，中文电子湾、亿贝、易贝）是一个管理可让全球民众上网买卖物品的线上拍卖及购物网站。ebay于1995年9月4日由Pierre Omidyar以Auctionweb的名称创立 ......
接入层高可用架构设计：EdgeOne实战
1. 背景 接触多家客户后，发现大家的接入层架构大都如下图所示，WAF/DDoS组件客户要么选其中之一，要么都不选或自荐。CLB后面挂CVM，CVM上面部署Nginx或者Kong等组件。从这个架构图可以看出，客户有考虑高可用，但仅关注自己的组件层面，没有关注外部基础设施(如DNS)、政策法规的影响、 ......
hadoop集群 大数据项目实战_电信用户行为分析_day04
进行HIVE环境配置 1.上传相关的包 2.对上传的包进行下载和创建软连接 3.配置相关的文件 4.分别发送给其他机子 假设你需要在所有机器执行同一个指令，则你就需要相关设置 5.在hive的onf文件中创建hive-site.xml进行相关设置 ```xml<configuration> <-- ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
游戏服务器性能压测实战分析
今天遇到一个性能压测的问题，也是很多同学做游戏服务器开发经常会遇到的，今天记录一下分享给大家。 性能压测遇到的问题 服务器硬件情况: 8核16G服务器, 带宽1000M, redis假设在独立的内网云服务上,通过内网连接; 性能压测: 压测功能接口1: 查询当前服务器的时间戳,并返回给客户端; 压测 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索
本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
Java对接科大讯飞星火大模型实战
Java对接讯飞认知大模型教程，先注册账号领取免费测试额度 获取个人免费额度 个人免费 购买 星火认知大模型V2.0 获取秘钥 平台地址： 讯飞开放平台 pom.xml 文件 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot< ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构
为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）
循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点： “<eos>”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停 ......
实战攻防演练--利用微软自带Certutil命令ByPassAV上传C2
Certutil Certutil.exe是Windows操作系统中的合法程序，主要用于管理证书相关操作。它提供了转储和显示证书颁发机构（CA）的配置信息、配置证书服务、备份和还原CA组件，以及验证证书、密钥对和证书链等功能，然而，由于其功能强大，很多攻击者滥用Certutil.exe程序将其用于攻 ......
使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。 链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一 ......
shell脚本自动化实战
Shell脚本自动化部署实战（二） 原创 叶凡Jonas 软件测试成长之路 2023-09-01 00:00 发表于上海 收录于合集#UI自动化系列54个 三丶shell语法 4.程序结构 2.循环结构 说明：在上一篇博客中讲到了for循环，现在开始讲解while循环 a)格式 while [ 条件 ......
【matplotlib 实战】--气泡图
气泡图是一种多变量的统计图表，可以看作是散点图的变形。与散点图不同的是，每一个气泡都表示三个维度的数据，除了像散点图一样有X，Y轴，气泡的大小可以表示另一个维度的数据。例如，x轴表示产品销量，y轴表示产品利润，气泡大小代表产品市场份额百分比。 它可以帮助我们发现变量之间的模式、趋势和异常值。通过气泡 ......
PyTorch大更新，编译代码速度暴增35倍！视觉模型一键部署，头显Quest 3可用
前言 最近，在Pytorch发布会上，发布移动端Pytorch解决方案ExecuTorch，实现在移动端设备上大范围地部署AI工具，并推出最新版本Pytorch2.1，推理速度大幅提升。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新 ......
深度学习（pytorch载入onnx测试）
测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
Flex 布局项目实战，好像没那么难！
在上篇文章别再用 float 布局了，flex 才是未来！中，我们聊到 Flex 布局才是目前主流的布局方式。在文章最后，我们还贴了一个案例，并且还浅浅地讲解了一下。 有些小伙伴说，这讲解得太粗了，要是能够再深入讲解一下，顺便把代码分享分享就好了。那么，今天我们就继续来扒一扒这个项目的布局实现。 大 ......