长短 实战 记忆pytorch

Git之实战命令使用

[版本回退] · git reset:回退版本,可指定某一次提交的版本。git reset [--soft | --mixed | --hard] commitId。 · git revert:撤销某个提交,做反向操作,生成新的commitId,原有提交记录保留。git revert commitI ......
实战 命令 Git

MySQL实战实战系列 03 事务隔离:为什么你改了我还看不见?

提到事务,你肯定不陌生,和数据库打交道的时候,我们总是会用到事务。最经典的例子就是转账,你要给朋友小王转 100 块钱,而此时你的银行卡只有 100 块钱。 转账过程具体到程序里会有一系列的操作,比如查询余额、做加减法、更新余额等,这些操作必须保证是一体的,不然等程序查完之后,还没做减法之前,你这 ......
实战 事务 MySQL 03

Spring Boot + Vue3前后端分离实战wiki知识库系统<十三>--单点登录开发二

接着https://www.cnblogs.com/webor2006/p/17608839.html继续往下。 登录功能开发: 接下来则来开发用户的登录功能,先准备后端的接口。 后端增加登录接口: 1、UserLoginReq: 先来准备用户登录的请求实体: package com.cexo.wi ......
知识库 实战 知识 Spring 系统

MySQL实战实战系列 02 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?

前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。 那么,一条更新语句的执行流程又是怎样的呢? 之前你可能经常听 DBA 同事说,MySQL 可以恢复到半个月内任意一秒 ......
实战 语句 系统 MySQL 日志

搭建CUDA、CUDNN、Pytorch环境(Windows10/11)

摘要:搭建Windows系统下Cuda+CUDNN环境,注意C盘一定要大,建议1T+SSD 参考: https://blog.csdn.net/weixin_61164016/article/details/127564466 https://blog.csdn.net/qq_43308156/ar ......
Pytorch Windows 环境 CUDNN CUDA

Trino 权限控制讲解与实战操作(资源分组)

目录一、概述二、系统访问权限控制1)系统访问权限控制介绍2)测试验证三、资源分组四、基于文件的访问控制1)基于文件的访问控制介绍2)测试验证1)部署 Trino(docker-compose.yaml)2)启动服务3)测试验证 一、概述 Trino支持两种主要类型的权限控制:系统权限控制和文件权限控 ......
实战 权限 资源 Trino

【小睿的ML之路】Pandas自定义函数(含泰坦尼克号数据分析案例实战)

import pandas as pd titanic_survival = pd.read_csv("titanic_train.csv") # 返回第一百行数据 def hundredth_row(column): hundredth_item = column.loc[99] return h ......
数据分析 函数 实战 案例 数据

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.5 汇聚层

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 最大汇聚和平均汇聚 汇聚层和卷积层类似,区别在于汇聚层不带包含参数,汇聚操作是确定性的,通常计算汇聚窗口中所有元素的最大值或平均值,即最大汇聚和平均汇聚。 def ......
深度 Pytorch 6.5

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.6 卷积神经网络

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成: - 卷积编码器:由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块:由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图(每个卷积块由一个 ......
卷积 神经网络 深度 神经 Pytorch

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.4 多输入多输出通道

import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道 简言之,多通道即为单通道之推广,各参数对上即可。 def corr2d_multi_in(X, K): # 先遍历“X”和“K”的第0个维度(通道维度),再把它们加在一起 return sum ......
深度 通道 Pytorch 6.4

Mysql慢查询优化实战

Mysql慢查询优化实战 效果:效率提升十倍左右 优化前 mysql> use test_old; Database changed mysql> set profiling = 'ON'; Query OK, 0 rows affected mysql> show variables like ' ......
实战 Mysql

Trino HTTPS 与密码认证介绍与实战操作

目录一、概述二、安装 Trino三、配置 HTTPS1)生成证书2)配置 Trino3)修改 Trino docker-compose yaml 文件4)开始部署 Trino5)测试验证四、密码认证1)开启密码认证2)创建密码认证配置文件3)修改 Trino docker-compose yaml ......
实战 密码 Trino HTTPS

RocketMQ 入门实战(4)--Java 操作 RocketMQ

本文主要介绍使用 Java 来操作 RocketMQ,文中所使用到的软件版本:Java 1.8.0_341、RocketMQ 5.1.3、rocketmq-client-java 5.0.5。 1、引入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.rocketmq</gro ......
RocketMQ 实战 Java

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.7 填充和步幅

6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小,每次只会丢失几像素,但是如果应用多层连续的卷积层,累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......
步幅 深度 Pytorch 6.7

Pytorch

创建项目的方式 DataSet类代码实战 read_data.py from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class MyData(Dataset): def __init__(self, root_ ......
Pytorch

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.2 图像卷积

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......
卷积 深度 图像 Pytorch 6.2

《Python从入门到实战》-源码篇-pyspider

pyspider是什么? PySpider是一个开源的网络爬虫框架,使用Python语言编写。高效、易用、可扩展等特点,可以帮助用户快速地开发出高效的网络爬虫程序。 PySpider支持多线程、分布式、异步IO等技术,可以处理大规模的数据爬取任务。同时,PySpider还提供了Web界面,方便用户进 ......
实战 源码 pyspider Python

Java爬虫实战系列2——动手写爬虫初体验

在上面的章节中,我们介绍了几个目前比较活跃的Java爬虫框架。在今天的章节中,我们会参考开源爬虫框架,开发我们自己的Java爬虫软件。 首先,我们下载本章节要使用到的源代码,本章节主要提供了基于HTTPClient和WebDriver两种方式的数据抓取器。在运行该库之前,我们还需要准备一下我们的开发 ......
爬虫 实战 Java

iOS开发实战-仿小红书App开发-2-项目总体设计,TabBarController,启动页,深色模式

1.新建一个LittlePink项目 完成一些配置. 2.在Main中新增一个Tab Bar Controller. 把箭头给TbaBar Controller. 除了原有的一个ViewController外,再拉两个ViewController,使Main中共有5个ViewController. ......
深色 TabBarController 实战 总体 模式

《Python从入门到实战》-源码篇-Scrapy

什么是 Scrapy? Python 写的开源爬虫框架,快速、简单的方式构建爬虫,从网站上提取你所需要的数据。 优点: 功能非常强大的爬虫框架,不仅能便捷地构建request,还有强大的selector能够方便地解析response,最受欢迎的还是它的性能,既抓取和解析的速度,它的downloade ......
实战 源码 Python Scrapy

MySQL实战实战系列 01 基础架构:一条SQL查询语句是如何执行的?

这是专栏的第一篇文章,我想来跟你聊聊 MySQL 的基础架构。我们经常说,看一个事儿千万不要直接陷入细节里,你应该先鸟瞰其全貌,这样能够帮助你从高维度理解问题。同样,对于 MySQL 的学习也是这样。平时我们使用数据库,看到的通常都是一个整体。比如,你有个最简单的表,表里只有一个 ID 字段,在执行 ......
实战 语句 架构 基础 MySQL

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积

6.1.1 不变性 平移不变性(translation invariance): 不管检测对象出现在图像中的哪个位置,神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应,即为“平移不变性”。 局部性(locality): 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域,而不过度在意图像中相隔较远 ......
卷积 全连 深度 Pytorch 6.1

MySQL实战实战系列 00 开篇词 这一次,让我们一起来搞懂MySQL

你好,我是林晓斌,网名“丁奇”,欢迎加入我的专栏,和我一起开始 MySQL 学习之旅。我曾先后在百度和阿里任职,从事 MySQL 数据库方面的工作,一步步地从一个数据库小白成为 MySQL 内核开发人员。回想起来,从我第一次带着疑问翻 MySQL 的源码查到答案至今,已经有十个年头了。在这个过程中, ......
实战 MySQL 开篇 00

神奇均线的实战用法——指标实战

神奇均线的公式如下: VAR1:=(2*C+H+L+O)/5; A1:=(EMA(VAR1,5)+EMA(VAR1,8)+EMA(VAR1,13)+EMA(VAR1,21))/4; A2:=EMA(A1,2); A3:=EMA(A2,2); A4:=EMA(A3,2); A5:=EMA(A4,2); ......
实战 均线 指标

【研究生学习】Pytorch基本知识

本篇博客将记录Pytorch的基本知识,包括Pytorch的环境配置、Pytorch的结构,Pytorch的基本操作等 Pytorch环境配置 我是采用在Anaconda下安装Pytorch的方案,关于这个可以参考网上的大佬写的博客,跟着一步步走就行,比如下面这一篇: 在Anaconda下安装Pyt ......
基本知识 研究生 Pytorch 知识

五分钟k8s实战-使用Ingress

背景 前两章中我们将应用部署到了 k8s 中,同时不同的服务之间也可以通过 service 进行调用,现在还有一个步骤就是将我们的应用暴露到公网,并提供域名的访问。 这一步类似于我们以前配置 Nginx 和绑定域名,提供这个能力的服务在 k8s 中成为 Ingress。 通过这个描述其实也能看出 I ......
实战 Ingress k8s k8 8s

618京东到家APP-门详页反爬实战

一、背景与系统安全需求分析 1. 系统的重要性 上图所示是接口所属位置、对电商平台或在线商店而言,分类查商品都是很重要的,通过为用户提供清晰的商品分类,帮助他们快速找到所需产品,节省浏览时间,提升购物效率,是购物结算产生GMV的核心环节。那么电商平台为什么都很看重商品信息的爬取? a. 数据收集和分 ......
实战 618 APP

【小睿的ML之路】Pandas数据预处理(含泰坦尼克号数据分析案例实战)

import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv",encoding="gbk") print(food_info) 名称 价格(元) 糖分(g) 重量(kg) 含水量(mg) 0 苹果 200 20 10 30 1 香蕉 100 50 ......
数据 数据分析 实战 案例 Pandas

pytest4---项目实战

......
实战 pytest4 项目 pytest

iOS开发实战-仿小红书App开发-1-App创建与Git

1.新建项目 2.添加Git仓库 添加自己的gitHub账号. 3.Token获取方式: Settings. Developer Settings. 获取个人Token. 填写相关内容. 得到Token后复制它,拿到Xcode中登录. 填写相关信息. 创建后打开GitHub,查看自己的所有仓库,发现 ......
实战 App iOS Git