torch cat

ElasticSearch之cat shards API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/shards?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" 执行 ......
ElasticSearch shards API cat

ElasticSearch之cat task management API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/tasks?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" 执行结 ......
ElasticSearch management task API cat

ElasticSearch之cat segments API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/segments?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" ......
ElasticSearch segments API cat

ElasticSearch之cat repositories API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/repositories?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7 ......
ElasticSearch repositories API cat

ElasticSearch之cat recovery API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/recovery?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" ......
ElasticSearch recovery API cat

ElasticSearch之cat plugins API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/plugins?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" 执 ......
ElasticSearch plugins API cat

ElasticSearch之cat pending tasks API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/pending_tasks?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo ......
ElasticSearch pending tasks API cat

ElasticSearch之cat nodes API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/nodes?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" 执行结 ......
ElasticSearch nodes API cat

ElasticSearch之cat nodeattrs API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/nodeattrs?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" ......
ElasticSearch nodeattrs API cat

ElasticSearch之cat master API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/master?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" 执行 ......
ElasticSearch master API cat

ElasticSearch之cat indices API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/indices?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" 执 ......
ElasticSearch indices API cat

torch.max

dim (可选): 沿着哪个维度计算最大值,默认是计算整个张量的最大值 写法1x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) values,_= torch.max(x, dim=0) print(values) # 输出每行的最大值 [3, 6] tensor([ ......
torch max

torch.cpu

将张量从GPU移到CPU上 import torch # 创建一个张量并将其放在GPU上 tensor_gpu = torch.randn((3, 3)).cuda() # 将张量从GPU移动到CPU tensor_cpu = tensor_gpu.cpu() ......
torch cpu

torch.detach

在深度学习中,通常使用自动微分(Autograd)来计算梯度,以便进行反向传播和优化。 在这个过程中,PyTorch会构建一个计算图,用于跟踪张量之间的计算关系。这个计算图是由各个张量之间的运算所构成的,以便在进行反向传播时计算梯度。 .detach()方法的作用是创建一个新的张量,与原始张量共享相 ......
detach torch

torch.cat

拼接tensor torch.cat(tensors, dim): 沿指定维度拼接张量。 tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) tensor2 = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # dim=0 ......
torch cat

torch.add等

数学运算: a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) tensor([[ 7, 8, 9], [10, 11, ......
torch add

ezbypass-cat【目录穿透】

ezbypass-cat【目录穿透】[难度:4] 题目界面 尝试SQL注入无果,看题解发现是目录穿透,需要抓包才能得到flag。 解题步骤 随便输入用户名和密码抓包 更改请求方式(POST→GET),找到flag.html。 ......
ezbypass-cat ezbypass 目录 cat

linux的cat命令

cat查看文件cat 文件路径 cat -n 文件路径通过n参数,在查看文件时可以显示出行号 cat会把整个文件内容输出到控制台,单纯使用cat查看文件内容时,相当与在读取文件,而不能修改文件,所以比较安全 cat 文件 | more加上| more后,不会把整个文件的内容输出到控制台,而是把文件内 ......
命令 linux cat

cat userlist(课上测试)

Linux文件系统的三层抽象是什么? 分别为用户层、虚拟文件系统层和设备驱动层。 写出Cat userlist的过程,要详述目录文件,i-node.数据块,要画图示意 假设文件大小为10KB,块大小为4KB。 目录文件(Directory File): 假设userlist文件位于/home/use ......
userlist cat

cat userlist

Linux文件系统的三层抽象 Linux文件系统的设计目的是用来存储文件和管理文件。Linux文件系统不仅包含文件中的数据,还有文件系统的结构,如文件、目录、软连接以及文件保护信息等。以下是Linux文件系统的三层抽象: 第一层抽象 — 从磁盘到分区 分区可以看作是磁盘,在逻辑上等价于2个512GB ......
userlist cat

torch.cuda

什么时候需要将计算放置再gpt,cuda上 数据,模型放在cuda上计算之后,还用导回cpu吗 用法 torch.cuda.is_available() torch.cuda.device() ......
torch cuda

ElasticSearch之cat health API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/health?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" 执行 ......
ElasticSearch health API cat

ElasticSearch之cat fielddata API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/fielddata?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7F9" ......
ElasticSearch fielddata API cat

ElasticSearch之cat datafeeds API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/datafeeds?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7 ......
ElasticSearch datafeeds API cat

torch保存模型

保存模型有两种方式,方式不同,在调用模型的时候也不同 我更建议用torch.jit。。。这样不需要在写模型的参数 torch.save 保存模型: import torch import torch.nn as nn # 假设 model 是你的 PyTorch 模型 class SimpleMod ......
模型 torch

ElasticSearch之cat data frame analytics API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/data_frame/analytics?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH= ......
ElasticSearch analytics frame data API

ElasticSearch之cat count API

读取当前存储的记录的数量。 命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/count?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+ ......
ElasticSearch count API cat

torch用法--张量操作

创建张量: torch.tensor(data): 从数据中创建张量。用列表创建,numpy创建 维度只看[ ] # 一维张量 data_1d = [1, 2, 3] tensor_1d = torch.tensor(data_1d)# 结果tensor([1, 2, 3]) # 二维张量 data ......
张量 torch

ElasticSearch之cat component templates API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/component_templates?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+ ......
ElasticSearch component templates API cat

ElasticSearch之cat anomaly detectors API

curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/anomaly_detectors?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7 ......
ElasticSearch detectors anomaly API cat