长短 实战 记忆pytorch

确定用户价值是整个[用户运营](https://www.dtstack.com/easydigit/userinsight?src=szsm)过程中极其重要的一环。传统的工作流程中，业务人员向数据部门提出数据需求，等待返回结果后再进行价值分析是主要的准备工作，但这个过程非常耗时。为了提高[工作效率] ......

场景 Java中基于JDK的LRU算法实现 LRU算法-缓存淘汰算法-Least recently used,最近最少使用算法 根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是：如果有数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高 在Java中可以利用LinkedHashMap容器简单实现LRU算法 ......

场景 Java中不可变容器的使用 Java工具库Guava的不可变集合和新集合类型Multiset、Multimap、BiMap、RangeSet、RangeMap等的使用示例： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/12 ......

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......

# 声明 本文章中所有内容仅供学习交流，抓包内容、敏感网址、数据接口均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关，若有侵权，请联系我立即删除！ # 网站 > https://match.yuanrenxue.cn/match/5 # 网站分析 首先 刚进入页面即显示 ......

@，torch.matmul，torch.mm:矩阵相乘,第一个矩阵的列和第二个矩阵的行维度相同 *,torch.mul：矩阵对应元素相乘，所以两个矩阵维数相同，同维矩阵 torch.dot:一维的张量进行相乘再相加，结果是一个值 ......

本文通过介绍体验度量模型升级研究过程、研究方法及研究结果等内容，结合实际C端产品应用，观测新模型运行周期的表现，验证了其在高速发展的业务形态和日益变化的用户需求上的适用性和有效性。 ......

一、前戏1、在项目中连接kafka，因为是外网，首先要开放kafka配置文件中的如下配置（其中IP为公网IP）， advertised.listeners=PLAINTEXT://112.126.74.249:9092 2、在开始前我们先创建两个topic：topic1、topic2，其分区和副本数 ......

一、命令 cat requirements.txt | xargs -n 1 pip install 环境 python3.7 二、requirements.txt absl-py==1.4.0 astor==0.8.1 autograd==1.5 backcall==0.2.0 Bottlenec ......

# Pytorch高级api搭建多层感知机实战 代码 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transf ......

# 多分类问题实战 定义一个简单的神经网络模型，并使用SGD优化算法进行训练和测试MNIST数据集 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim """ torchvision 可 ......

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......

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初始化1： LC576class Solution { int MOD=(int)(1e9 + 7); int[][][] memo; int m,n; int[][] dir=new int[][]{{-1,0},{0,1},{1,0},{0,-1}}; public int findPaths( ......

[toc] #混杂模式 混杂模式（Promiscuous Mode）是指网络设备接口的一种特殊工作模式。当网络接口处于混杂模式下，它可以捕获经过该接口的所有数据包，而不仅仅是发送给自己的数据包。这意味着，无论是单播、广播还是组播数据包，只要通过该接口，它都会被捕获和处理。 混杂模式通常在以下场景中使 ......

## Kubernetes 入门实战 ### Docker ##### Docker 的安装 安装 docker.io 为了方便，你还可以使用 -y 参数来避免确认，实现自动化操作： ```shell sudo apt install -y docker.io #安装Docker Engine `` ......

1、前言 Shell脚本的语法规则不复杂，在Linux系统很重要，一些操作可以整合成一个shell脚本，节省时间，本文不去讲述shell的语法规则，相关的资料网上很多，只需要多使用即可，此处记录在实际工作中用到shell脚本，积累一些常用的用法，后续也可以参考。 2、功能点 因为项目原因，c++代码 ......

# AI实战营环境配置-快速安装 [toc] ## 前言： 介绍如何快速配置实战营实战项目的所依赖环境，分本地配置和服务器配置。 ## 本地配置环境 ### mmpretrain - github：https://github.com/open-mmlab/mmpretrain - 快速安装： `` ......

#! https://zhuanlan.zhihu.com/p/624744452 # 《Node.js 后端全程实战》自序 >  > > - 《JavaScript全栈开发》：https://book.douban.com/subject ......

001、 [root@PC1 test4]# ls a.txt [root@PC1 test4]# cat a.txt ## 测试数据 ee ff 88 fff aa ff uuk fff uuuu kkk yyy fff kkkk [root@PC1 test4]# awk '{print len ......

### LRU缓存 请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 实现 LRUCache 类： * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于 ......

定义模型类： from django.db import models from django.contrib.auth.models import User ''' Django-ORM多表关联 ''' ''' 需要创建的表： 1. 书籍表 2. 出版社表 3. 作者表 4. 作者详情表 ''' ......

例1： 简单的加锁顺序导致的死锁： ```java public class LeftRightDeadlock { private final Object left = new Object(); private final Object right = new Object(); public ......

1、简介 Tengine 是由淘宝网发起的 Web 服务器项目。它在 Nginx 的基础上，针对大访问量网站的需求，添加了很多高级功能和特性。Tengine 的性能和稳定性已经在大型的网站如淘宝网，天猫商城等得到了很好的检验。它的最终目标是打造一个高效、稳定、安全、易用的 Web 平台。 Tengi ......

# 阅读《java并发编程实战》第五章 ## Semaphore的应用举例 - Semaphore的应用举例：实现一个固定大小的Set。当容器满了之后，无法add，线程阻塞。 ```java public class BoundedHashSet { // invariant: size of Se ......

前提： Anaconda安装的10个坑 1没有系统环境变量(有的安装包没有系统环境变量，勾选安装，需要自己配置环境变量，否则会后面会让你重新安装) 2安装pytorch前，要conda activate myenv //激活环境，不然安装默认路径，用不了，白安装了 第一步 一劳永逸，设置镜像源 pi ......

在训练模型时，我们经常会使用两个神经网络模型进行融合，若两个模型的复杂度不同，或者激活函数不同，导致训练后的模型训练损失忽高忽低，差距巨大，有可能是陷入了`局部最优`的状况。这时候采用`分层学习率`的策略可能帮助模型度过局部最优困境。 下面是一个简单的示例： 对于一个继承于`nn.Module`的神 ......

1，models模型 class BookInfo(models.Model): title=models.CharField(verbose_name="图书名称",max_length=32) pub_date=models.DateField(verbose_name="发布日期") read ......

[toc] #广播流量 广播流量是指在计算机网络中，发送者将数据包（通常是单播）传输给局域网内所有设备的通信方式。广播流量数据包具有特殊的目标地址，即“广播地址”，这使得接收到该数据包的所有设备都必须处理它。 广播主要用于在局域网内实现一些关键功能，如请求IP地址、寻找其他设备等。然而，过多的广播流 ......