长短 实战 记忆pytorch
koa2，koa-jwt中token验证实战详解
koa2，koa-jwt中token验证实战详解 用户身份验证通常有两种方式，一种是基于cookie的认证方式，另一种是基于token的认证方式。当前常见的无疑是基于token的认证方式。以下所提到的koa均为koa2版本。 token认证的优点是无状态机制，在此基础之上，可以实现天然的跨域和前后端 ......
Kbaor_2023_9_28_Java第一次实战项目_ELM_V1_食品的实体类、工具类与实现类
Kbaor_2023_9_28_Java第一次实战项目_ELM_V1_食品的实体类、工具类与实现类 ELM_V1_食品的实体类 package elm_V1; /** * [食品实体类] * * @author 秦帅 * @date 2023-9-25 */ public class Food { ......
Django实战项目-学习任务系统-需求说明
一，需求说明 在我最近的阅读中，我深深被一些关于智能或系统的小说吸引。这些小说的主角意外获得某种神秘的智能或系统，然后通过完成系统发布的各种任务，逐渐提升自己的知识和能力。即使是普通的屌丝，也能在系统的管理和奖励下，一步步实现自己的梦想。这种情景让我深感兴趣，于是我决定开发一个简单的学习任务系统，用 ......
记忆化搜索
记忆化搜索 记忆化搜索是啥： 不依赖任何 外部变量 答案以返回值的形式存在, 而不能以参数的形式存在(就是不能将 dfs 定义成 dfs(pos,tleft,nowans), 这里面的 nowans 不符合要求). 对于相同一组参数, dfs 返回值总是相同的 说白了，记忆化搜索就等于动态规划，只不 ......
博科交换机划zone实战
1、查看主Esxi主机的wwn号，登录博科A交换机，输入以下命令查看端口对应的WWN号， switchshow 2、再登录ESXI主机确认WWN是否能对应得上 3、对博科交换机创建别名和划zone，两台博科交换机都必须做配置。 alicreate "ESXI_F7PDUX060","51:40:2e ......
实战指南，SpringBoot + Mybatis 如何对接多数据源
本文分享自华为云社区 《实战指南，SpringBoot + Mybatis 如何对接多数据源》，作者：战斧。 在我们开发一些具有综合功能的项目时，往往会碰到一种情况，需要同时连接多个数据库，这个时候就需要用到多数据源的设计。而Spring与Myabtis其实做了多数据源的适配，只需少许改动即可对接多 ......
高质量持续集成：VectorCAST与Jenkins实战指南
持续集成（Continuous Integration，简称CI）是一种软件开发/测试方法。它要求开发及测试人员频繁地将代码提交到用于共享的开发分支中，经过充分的测试和审查，然后通过自动化的构建和测试流程，对代码进行构建、单元测试、集成测试等步骤以确保代码的质量和可交付性。 早在2000年代初，就有 ......
【matplotlib 实战】--折线图
折线图是一种用于可视化数据变化趋势的图表，它可以用于表示任何数值随着时间或类别的变化。 折线图由折线段和折线交点组成，折线段表示数值随时间或类别的变化趋势，折线交点表示数据的转折点。 折线图的方向表示数据的变化方向，即正变化还是负变化，折线的斜率表示数据的变化程度。 1. 主要元素 折线图主要由以下 ......
Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战之二：生产和发送消息
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战之》系列的第二篇，咱们直奔bridge的重点：常用接口，用实际操作体验如何用brid ......
深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。C ......
Flex布局【实战】
实战：使用 Flex 布局构建如下界面 分析： 竖向：使用 flex 布局将页面分为三部分，即头部、主体和底部。其中头部和底部需要固定高度，其余的高度分配给主体部分（使用 flex-direction=column; 和 flex-grow: 1;） 主体部分：使用 flex 布局排列多个卡片，这里 ......
腾讯云 Cloud Studio 实战训练营结营&活动获奖公示
点击链接了解详情 “腾讯云 Cloud Studio 实战训练营” 是由腾讯云联合 CSDN 推出的系列开发者技术实践活动，通过技术分享直播、动手实验项目、优秀代码评选、有奖征文活动等，让广大开发者沉浸式体验腾讯云开发者工具 Cloud Studio 的同时，实现技术实战能力提升。 本次实战训练营活 ......
在A6000上使用rppg-toolbox 产生当前pytorch不支持sm86
问题描述 最近使用rppg-toolbox来训练一些模型，直接按照rppg-toolbox主页上的安装方式安装，在A6000主机上使用torch时产生了warning，并且程序运行十分缓慢 原因 产生这个问题的原因是因为按照rppg-toolbox的安装方式，安装的pytorch1.12.1是不支持 ......
OpenVINO实战一：U2-Net大、小模型实战部署
本文展示在pytorch框架下将 pth格式转为onnx格式，然后在openvino框架下部署，并进行效果展示对比。 U2-Net模型分为大小两种： U2NET 173.6 MB （参数量：4千万） U2NEP 4.7 MB （参数量：1 百万 上述两种模型结构是一样的，唯一不同的是：U2NET在编 ......
LibTorch实战三：人脸检测综述
基于深度学习人脸检测算法已经非常成熟。这里，我们采用WilderFace来验证各个模型性能，以下图表是6个轻量级的网络模型性能对比 什么是WilderFace？ 在人脸检测大赛中，百度的pyramidBox赢得当年冠军，他的成绩为：0.961 0.950 0.889，比下面最好的模型还要好。但是，类 ......
云计算实战手册（1）
目录openflow概述历史概述 openflow概述 历史 以美国为中心，从零开始重新构建网络的新一代网络技术研究。 技术人员提出了各种新一代网络技术的方案，实现比以往互联网通信设备更精确的控制。 OF的最初概念始于2008年的斯坦福大学。到2009年12月，OpenFlow交换规范1.0版发布。 ......
五分钟k8s入门到实战-应用配置
背景 在前面三节中已经讲到如何将我们的应用部署到 k8s 集群并提供对外访问的能力，x现在可以满足基本的应用开发需求了。 现在我们需要更进一步，使用 k8s 提供的一些其他对象来标准化我的应用开发。 首先就是 ConfigMap，从它的名字也可以看出这是用于管理配置的对象。 ConfigMap 不管 ......
Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战之一：简介和部署
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于《Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战》 在strimzi技术体系中，桥接(bridge)是很要的功能，内容也很丰富，因此将桥接相关的 ......
5、SimGNN实战
一、概述 文献标题：SimGNN： A Neural Network Approach to Fast Graph Similarity Computation来源：WSDM2018（ 网络搜索和数据挖掘国际会议）论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.05689代码链接：h ......
面向对象实战后的总结
面向对象 封装 继承 多态 类 对象（实例） 方法 消息 面向对象编程：1.使用对象和对象之间的交互来设计系统，2.数据和相关的逻辑封装在一起 什么是面向对象 面向对象是：一种程序设计思想，它的核心概念是“对象”。“对象”是指具有特定属性和行为的实体，能够接收消息、处理消息并返回结果。 重载和重写的 ......
新手指引：前后端分离的springboot + mysql + vue实战案例
使用springboot + mysql + vue实现前后端分离的用户查询功能：
1、mysql：创建test数据库 -> 创建user数据表 -> 创建模拟数据；
2、springboot: 配置mysql -> 使用mybatis操作mysql数据库 -> 接口开发；
3、vue：使用a... ......
strimzi实战之三：prometheus+grafana监控（按官方文档搞不定监控？不妨看看本文，已经踩过坑了）
通过strimzi部署的kafka集群，如何部署prometheus+grafana去监控呢？官方文档信息量太大，即便照着做也可能失败，这里有一份详细的保姆级操作指南，助您成功部署监控服务 ......
渗透测试实战-漏洞利用MS17-010
★关于道德伦理的忠告★ 以下内容摘自《Metasploit渗透测试指南》 作为一名渗透测试者，我们可以击败安全防御机制，但这是仅仅是我们工作的一部分。当你进行渗透攻击时，请记住如下的忠告： 不要进行恶意的攻击； 不要做傻事； 在没有获得书面授权时，不要攻击任何目标； 考虑你的行为将会带来的后果； 如 ......
NebulaGraph实战：3-信息抽取构建知识图谱
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在 ......
开源防火墙实战手册(4)－linux/unix基础（3）
目录配置文件主机名主机名和 IP 地址的映射域名系统(DNS)解析器 配置文件 主机名 [waterruby@localhost ~]$ cat /etc/hostname waterruby-server 主机名和 IP 地址的映射 [waterruby@localhost ~]$ cat /et ......
pytorch(3-0) 可视化训练误差折线图有
缺点 必须手动点击下关闭才能刷新最新的图，起码不会阻塞训练过程 ### 画图 训练损失 训练精度 测试精度 import matplotlib.pyplot as plt import threading import time import matplotlib.animation as anim ......
盘点一个使用Python自动化处理GPS、北斗经纬度数据实战（下篇）
大家好，我是皮皮。 一、前言 上一篇文章我们使用了Python来实现数据的导入和分列处理，最终可以得到符合预期的结果，不过还可以继续深挖优化下，这一篇文章一起来看看吧。优化的背景如下图所示： 二、实现过程 这里【瑜亮老师】继续给了一个优化指导，如下图所示： 并且给出的代码如下： with open( ......
1、pytorch_geometric基本使用
工具包安装方法： 一定参考其GITHUB：https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric (千万不要pip直接安装，肯定不行的) %matplotlib inline import torch import networkx as nx import ma ......
pytorch(3-2) 多层 线性回归 训练和预测代码
脱离网页化python 没有可视化 #%matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import ......