长短 实战 记忆pytorch

[toc] # 机器学习基础 ## 机器学习的关键术语 1、属性：将一种事务分类的特征值称为属性，例如我们在做鸟类分类时，我们可以将体重、翼展、脚蹼、后背颜色作为特征,特征通常时训练样本的列，它们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本 2、目标变量：就是我们要分类的那个结果 3 ......

在使用这个HPC平台的时候发现了这么一个问题，那就是编译好的pytorch-cuda和anaconda官方安装的pytorch-cuda均不能调用cuda计算，这个现象十分的诡异，经过长时间的调查发现了问题所在——NVIDIA驱动版本过低。 给出该HPC的显卡驱动版本： ......

create database hufei; use hufei; create table user_info(id int,device_id int(10),gender varchar(14),age int,university varchar(32),province varchar(3 ......

本文主要基于黑马的[redis视频](https://www.bilibili.com/video/BV1cr4y1671t) 编写 redis实战-商城系统 * 短信登录：使用redis共享session来实现 * 商户查询缓存：理解缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩等问题 * 优惠卷秒杀：Redis的 ......

0. 什么是LSTM LSTM，全称 Long Short Term Memory (长短期记忆) 是一种特殊的递归神经网络 。这种网络与一般的前馈神经网络不同，LSTM可以利用时间序列对输入进行分析；简而言之，当使用前馈神经网络时，神经网络会认为我们 � 时刻输入的内容与 �+1 时刻输入的内容完 ......

要将两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个，你可以使用`nn.Sequential`的`add_module`方法或者直接使用`*`操作符来解包Sequential模型并将它们合并。以下是两种方法的示例： 方法一：使用`add_module`方法 ```python import ......

深入浅出关于微服务架构实战指南：分布式系统的设计与部署技巧 微服务架构实战指南：分布式系统的设计与部署技巧 摘要：随着互联网应用的快速发展，传统的单体应用架构已经无法满足高可用、可扩展、快速迭代等需求。微服务架构的出现为解决这些问题提供了一种新的思路。本文将深入探讨微服务架构的设计与部署技巧，包括服 ......

# 一、前言 [从零玩转系列之微信支付实战PC端支付微信退款接口搭建 | 技术创作特训营第一期](https://cloud.tencent.com/developer/article/2308396) 继前文章取消订单接口和查询订单接口此篇为申请退款流程,此篇文章过长我将分几个阶段的文章发布(项目 ......

# 一、前言 [从零玩转系列之微信支付实战PC端支付微信取消接口搭建 | 技术创作特训营第一期 ](​https://cloud.tencent.com/developer/article/2308342) halo各位大佬很久没更新了最近在搞微信支付,因商户号审核了我半个月和小程序认证也找了资料并 ......

源码请到：自然语言处理练习: 学习自然语言处理时候写的一些代码 (gitee.com) 数据来源：麦卡里价格建议挑战Mercari Price Suggestion Challenge | Kaggle 如果不会使用魔法可以使用百度云 链接：https://pan.baidu.com/s/1EM2M ......

原代码 O(n2): 772ms #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; const int N=1e6+10,M=1e4+10; int n,m,res,f[N],p[N],a[N],s,k,level[ ......

在本篇文章中，我们将通过一个实际的 Flutter 应用来综合运用最近学到的知识，包括保存到数据库、进行 HTTP 请求等。我们将开发一个简单的天气应用，可以根据用户输入的城市名获取该城市的天气信息，并将用户查询的城市列表保存到本地数据库中。 ## 第一步：需求分析和设计 ### 1. 确定项目目标 ......

## 系列文章 * [Cilium 系列文章](https://ewhisper.cn/tags/Cilium/) ## 前言 今天我们进入 Cilium 安全相关主题, 基于 Cilium 官方的《星球大战》 Demo 做详细的 CiliumNetworkPolicy 实战演练。 ## 场景 您是 ......

[TOC] ## 一、概述 `jq` 是一个强大的命令行工具，用于处理 `JSON` 格式的数据。它可以帮助你查询、过滤、修改和处理 `JSON` 数据，使得在命令行环境下处理 `JSON` 变得非常方便。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/6fdd2 ......

[TOC] # 变量 - 定义 ```html php demo php hello,world ``` ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3225286/202308/3225286-20230807224616446-1405572452.png ......

一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......

收费业务作为物企的支柱性业务，是企业稳健发展的重要保障。但随着物企服务面积不断扩大，所接管的项目数量多、分布区域广、业态多等特征，让物企数据量庞杂等问题愈发凸显，也让物企收费管理工作更加地复杂和困难。为推动收费业务更好地开展，越来越多的物企开启了数字化转型，以满足企业经营所需。 作为极致科技的深度合 ......

 ### 前言 * 最近也是有机会参与到了腾讯云举 ......

[TOC] # 编码声明 Python 脚本第一或第二行的注释匹配正则表达式 `coding[=:]\s*([-\w.]+)` 时，则该注释为源代码的编码声明；这个表达式的第一组指定了源码文件的编码。 **编码声明必须独占一行，在第二行时，则第一行必须也是注释**。编码表达式的形式如下： ```py ......

两种方法：保存和加载参数 和 保存加载整个模型 保存和加载参数 #保存 torch.save(model.state_dict,PATH) #PATH推荐格式为.pt #加载 model=TheModelClass(*args, **kwargs ) model.load_state_dict(to ......

一、环境部署 拉取镜像 使用命令 docker pull prom/node-exporter 拉取镜像 启动服务 使用命令如下命令启动即可： docker run -d \ -p 9090:9090 \ -v /var/lib/docker/tmp/prometheus/prometheus.ym ......

[TOC] ## 一、概述 在数据仓库中，`Hive HA（High Availability）` 是指为 `Apache Hive` 这个数据仓库查询和分析工具提供高可用性的架构和解决方案。Hive是建立在Hadoop生态系统之上的一种数据仓库解决方案，用于处理大规模数据的查询和分析。为了确保Hi ......

1，df.info( ) 与 df.describe( )如果字段太多，使用df.info( )返回结果如下图，如果想查看各字段的情况，需写作df.info( verbose = True ), verbose冗长的； 2，如果想只取文件的某几列，需按如下形式，将待读取的列名放在两个中括号中，如果只 ......

代码摘自：https://github.com/sovit-123/Semantic-Segmentation-using-Fully-Convlutional-Networks 预备知识： 下载预训练权重，抽取出网络层实例：运行如下代码，自动下载到 C:\Users\**\.cache\torch ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def nin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding): return nn.Sequenti ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Inception(nn.Module): # c1-c4是每条路径的输出通道数 def ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def vgg_block(num_convs,in_channels,out_channels): layers = [] for _ in range(num_convs ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 实现池化层的正向传播 def pool2d(x,pool_size,mode='max'): # 获取窗口大小 p_h,p_w=pool_size # 获取偏移量 y=t ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1 ......