Pytorch实践

DeepSeek实战指南：AI股票分析软件（一）—— 开发思路梳理

虽然不精通大模型开发，但通过深度实践发现：借助DeepSeekAPI+Cursor智能编码，完全可以从零搭建专业级股票分析平台。我决定每天坚持打卡，并记录研究成果。感兴趣的朋友可以交流一下。
Ai财富密码·2025-05-30 23:29

国产大模型在体育竞技中的深度应用：赛事预测与运动表现分析实战路径

本文基于国产大模型如DeepSeek与千问的工程实践，从数据采集、模型训练到实际部署，系统剖析了如何构建一个精准的赛事结果预测系统与运动员状态评
观熵·2025-05-30 23:29

异构硬件平台模型统一编译与部署体系构建实战：多引擎兼容、跨架构适配与高效分发全流程解析

异构硬件平台模型统一编译与部署体系构建实战：多引擎兼容、跨架构适配与高效分发全流程解析关键词异构编译框架、跨架构模型适配、统一推理部署、多引擎集成、模型格式转换、推理部署流水线、系统级落地实践摘要随着人工智能系统向多终端
观熵·2025-05-30 23:56

第十三篇：MySQL 运维自动化与可观测性建设实践指南

本篇重点介绍MySQL运维自动化的关键工具与流程，深入实践如何构建高效可观测体系，实现数据库系统的持续稳定运行与故障快速响应。一、为什么需要MySQL运维自动化与可观测性？
厚衣服_3·2025-05-30 22:52

深入PowerPC架构下的VxWorks BSP开发

涵盖了从VxWorks基础到PowerPC硬件接口处理，从中断管理到系统配置及调试技术，最终通过案例分析和最佳实践指导开发者编写高效的BSP。1.VxWorks操作系统概述
飞翔的袋鼠弟·2025-05-30 21:14

鸿蒙OS&UniApp 开发实时天气查询应用 —— 鸿蒙生态下的跨端实践#三方框架 #Uniapp

使用UniApp开发实时天气查询应用——鸿蒙生态下的跨端实践在移动互联网时代，天气应用几乎是每个人手机中的"标配"。无论是出行、旅游还是日常生活，实时获取天气信息都极为重要。
淼学派对·2025-05-30 21:41

基于Web的分布式图集管理系统架构设计与实践

引言：为什么需要分布式图集管理？在现代Web图形应用中，纹理图集（TextureAtlas）技术是优化渲染性能的关键手段。传统的图集制作流程通常需要美术人员使用专业工具（如TexturePacker）离线制作，这种模式在面对用户生成内容（UGC）场景时显得力不从心。本文将详细介绍一套基于Web技术的分布式图集管理系统解决方案。一、系统架构全景（示意图：两套系统协同工作流程）1.1图集制作系统用户友
ttod_qzstudio·2025-05-30 20:05

HarmonyOS 5 应用开发导读：从入门到实践

一、HarmonyOS5概述HarmonyOS5是华为推出的新一代分布式操作系统，其核心设计理念是"一次开发，多端部署"。与传统的移动操作系统不同，HarmonyOS5提供了更强大的跨设备协同能力，支持手机、平板、智能穿戴、智慧屏等多种设备形态的无缝连接和协同工作。作为开发者，了解HarmonyOS5的应用开发框架至关重要。HarmonyOS5提供了两种主要的应用开发范式：声明式开发范式：基于Ar
鸿蒙布道师·2025-05-30 19:59

ArcGIS；InVEST实践；生物多样性生境质量模型、固碳模块、城市热岛缓解（降温）模块

以InVEST模型结合实际项目进行由浅入深的实战技术讲解，针对学者的特点及需求进行分析，融合内容体系，对接工作实际项目及论文写作，解决参会者关注的重点及实际项目过程问题，采取逐步延伸的逻辑，不论您是小白亦或是已经能够成功运行InVEST模型生成结果。如果您是小白老师手把手教您，如果您已经是InVEST模型熟悉者，已经为您准备了结合实际项目内容以及通过模型进行高质量的论文重现，还有很重要的一点结合I
asyxchenchong888·2025-05-30 18:52

R3GAN利用配置好的Pytorch训练自己的数据集

简介简介：这篇论文挑战了"GANs难以训练"的广泛观点，通过提出一个更稳定的损失函数和现代化的网络架构，构建了一个简洁而高效的GAN基线模型R3GAN。作者证明了通过合适的理论基础和架构设计，GANs可以稳定训练并达到优异性能。论文题目：TheGANisdead;longlivetheGAN!AModernBaselineGAN会议：NeurIPS2024源码地址：https://www.gith
这张生成的图像能检测吗·2025-05-30 17:17

PSNR指标Pytorch实现

GAN模型中的PSNR指标详解1.PSNR基本概念PSNR（PeakSignal-to-NoiseRatio，峰值信噪比）是一个评估图像质量的重要指标，广泛用于衡量GAN生成图像与真实图像之间的相似度。核心思想信号：原始图像的信息噪声：生成图像与原始图像的差异峰值：图像像素的最大可能值（通常是255）PSNR值越高，表示生成图像质量越好，与原始图像越相似。2.数学公式推导MSE（均方误差）首先定义
这张生成的图像能检测吗·2025-05-30 17:47

python在哪里写爬虫_Python编写知乎爬虫实践

爬虫的根本流程收集爬虫的根本工作流程如下：起首拔取一部分精心遴选的种子URL将种子URL参加义务队列大年夜待抓取URL队列中掏出待抓取的URL，解析DNS，并且获得主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。分析已抓取URL队列中的URL，分析个中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，大年夜而进入下一?轮回。解析下载下来的网页，
weixin_39530437·2025-05-30 16:06

云安全战略新纪元：颠覆性DDoS防御与零信任架构的创新实践

下面呈现一篇虚拟的科技前沿文章，内容涵盖了云安全战略在DDoS攻击防御和零信任网络体系构建方面的最新进展。文章中不仅包含了深入的理论探讨，还附有多段代码示例，分别展示了“经典代码”、“前沿代码”以及“创新代码”的实现思路，同时引用了相关领域的重要文献。引言随着云计算和互联网技术的迅速发展，网络攻击手段也日益多样化，尤其是大规模DDoS（分布式拒绝服务）攻击给各类企业和组织带来了严峻的安全挑战。与此
大富大贵7·2025-05-30 16:33

湖北理元理律师事务所债务优化实践：在还款与生活间寻找平衡支点

在个人债务规模持续扩大的社会背景下，如何科学管理债务正成为民生焦点。湖北理元理律师事务所通过其服务案例表明：债务优化的本质不是逃避责任，而是建立可持续的还款体系，让债务人保有基本生活尊严。一、打破“越还越穷”的恶性循环传统债务处理常陷入两难：若全力还款，生活费被挤压导致二次借贷；若拖延还款，利息与违约金持续叠加。解决方案核心：法律划界核查每笔债务的合法性，依法免除超额利息（如某用户信用卡分期实际年
理***所·2025-05-30 16:02

【保姆级教程 】模型蒸馏新突破：利用大模型提升小模型能力的Reasoning模型实践指南！

今天我们就用Qwen2.5-1.5B小模型（相当于AI界的初中生）来进行实践！什么是模型蒸馏？
大模型入门教程·2025-05-30 16:59

YOLOv5改进系列(二十五) 知识蒸馏理论与实践

文章目录知识蒸馏基础原理精讲1.什么是知识蒸馏？2.轻量化网络的方式有哪些？3.为什么要进行知识蒸馏？3.1提升模型精度3.2降低模型时延，压缩网络参数3.3标签之间的域迁移4.知识蒸馏的理论依据？5.知识蒸馏分类5.1目标蒸馏-Logits方法5.2特征蒸馏方法6.知识蒸馏的过程6.1升温(T)操作6.2温度(T)特点7.蒸馏损失计算过程8.知识蒸馏在NLP/CV中的应用8.1目标蒸馏-Logi
小酒馆燃着灯·2025-05-30 15:26

Apache Kafka基础指南与实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：ApacheKafka是一个分布式流处理平台，由LinkedIn开发，后捐赠给Apache软件基金会。它主要用于建立实时数据管道和流应用，结合了消息队列和日志存储的功能。本文介绍了Kafka的核心概念，包括主题、分区、生产者、消费者、消费者组、broker和offset。还探讨了Kafka的几个应用场景，例如日志收集、实时数据处理、消息传递和数据整合。此外，文
BE东欲·2025-05-30 15:56

Apache SeaTunnel部署技术详解：模式选择、技巧与最佳实践

本文将系统解析SeaTunnel的部署架构、技术要点及最佳实践，帮助用户高效构建稳定可靠的数据管道。
weixin_30777913·2025-05-30 15:26

RabbitMQ备份与恢复技术详解：策略、工具与最佳实践

本文基于RabbitMQ官方文档，结合实践经验，深入探讨其备份与恢复的技术细节、实用技巧与最佳实践。RabbitMQ的备份与恢复需根据业务需求权衡一致性、可用性与复杂性。在集群环境中
weixin_30777913·2025-05-30 15:56

Kafka 在 Golang 中的最佳实践：提升你的消息处理能力

Kafka在Golang中的最佳实践：提升你的消息处理能力关键词：Kafka,Golang,消息队列,生产者,消费者,并发处理,性能优化摘要：本文深入探讨如何在Golang中高效集成Kafka，涵盖生产者与消费者的核心原理
Golang编程笔记·2025-05-30 15:20

mysql函数使用场景_mysql的函数和存储过程的比较，以及在实际场景中的使用案例...

只适用于存储过程，对函数而言所有参数默认都是输入参数IN用于把数值传入到存储过程中OUT用于输出参数将数值传递给调用者INOUT输入输出参数把数据传入到存储过程，在存储过程中修改后再传递给调用者二.存储过程实践功能
weixin_39619635·2025-05-30 14:48

kafka实践与C++操作kafka

一、集群Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、broker（kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在Kafkacluster这一层里，其实里面是有很多个broker组成）、topic（消息队列/分类相当于队列，里面有生产者和消费者模型）、zookeeper这些部分组成。kafka里面的消息是有topic来组织的，简单的我们可以想
源远流长jerry·2025-05-30 14:17

一文读懂信息安全工程

接下来，我们将深入剖析信息安全工程的各个核心概念，并结合实际案例，帮助大家更好地理解其在现实场景中的应用与实践。
ISU(考研版)·2025-05-30 13:40

Next的Seo实践

第10章：Next的Seo实践1.Meta标签NextAppRouter比较主流的有两种定义源数据标签的方式，一种是通过在布局或者页面上导出一个metadata的对象，会自动生成对应的Meta源数据标签
·2025-05-30 13:46

DevEco Studio典型使用场景与最佳实践（鸿蒙 5.0+ 场景化方案）

（一）敏捷开发中的持续测试1.DevOps流水线深度集成配置示例：在devcloud-pipeline.yml中定义测试触发条件#鸿蒙5.0+云流水线配置stages:-name:CodeCommittrigger:-event:pushbranch:masterjobs:-task:[email protected]:coverageThreshold:80%#覆盖率不达标阻断部署-name
鸿蒙大白·2025-05-30 13:38

数据仓库实践：使用SQL汇总BOM数据分析维度

背景物料清单（BillofMaterials,BOM）主数据是指在制造业中，用于描述产品结构、组件和制造工艺的核心数据。将BOM主数据引入数仓，可以保证数据流转和分析过程中保证与制造过程的一致，以确保分析结果的准确。在ERP数据库或者PLM数据库中保存的BOM清单一般是一对多关系，但从企业全局看，上阶料产品和下阶料（子阶料）一般是多对多的关系；需要兼容的关系一般有半成品、替代料、共用料等；BOM数
The_Singing_Towers·2025-05-30 13:37

NIO----JAVA

下面将深入探讨JavaNIO知识，并展示如何将网络编程与文件处理结合的具体实践。
hqxstudying·2025-05-30 12:37

深入理解 Pinia：Vue 状态管理的革新与实践

深入理解Pinia：Vue状态管理的革新与实践一、引言在Vue.js应用开发中，状态管理是构建复杂应用的关键环节。
赵大仁·2025-05-30 12:36

AI工具 Trae 创建java项目和配置运行环境完整示例

以下是使用字节跳动TraeIDE创建Java项目并配置运行环境的完整示例，结合其核心功能和搜索结果的实践案例整理：一、环境准备与安装下载与安装访问Trae官网下载Windows或macOS版本客户端，安装完成后选择中文界面和主题
慧一居士·2025-05-30 12:36

【GraphQL】深入解析 Apollo Client：从架构到实践的一站式 GraphQL 解决方案

深入解析ApolloClient：从架构到实践的一站式GraphQL解决方案1.引言GraphQL作为现代API开发的核心技术，其灵活性和高效性正在重塑数据交互模式。
赵大仁·2025-05-30 12:05

PyTorch实战（7）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)实践详解

PyTorch实战（7）——生成对抗网络实践详解0.前言1.生成对抗网络训练步骤2.准备训练数据2.1创建训练数据集2.2准备训练数据集3.构建生成对抗网络3.1判别器网络3.2生成器网络3.3模型训练
盼小辉丶·2025-05-30 12:34

Vue Hook Store 设计模式最佳实践指南

VueHookStore设计模式最佳实践指南一、引言在Vue3组合式API与TypeScript普及的背景下，HookStore设计模式应运而生，它结合了Vue组合式API的灵活性与状态管理的最佳实践，
赵大仁·2025-05-30 12:02

我们掌握的技能与进入企业的机会

深度学习：从基础到实践一、引言深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的信息处理方式，从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。
万能小贤哥·2025-05-30 12:31

【Python】uv 库：下一代开源的 Python 包管理工具

本文将详细介绍uv的定义、核心功能、安装方法、使用示例、性能优势、适用场景、注意事项及最佳实践，内容以中文输出，结构清晰有序，适合学习者深入理解。1.什么是u
彬彬侠·2025-05-30 11:24

Java异常处理的全面指南

1.2异常类的层次结构二、Java异常的处理方式2.1try-catch块2.2throws关键字2.3throw关键字三、自定义异常3.1自定义受检异常3.2自定义非受检异常四、Java异常处理的最佳实践
AA-代码批发V哥·2025-05-30 11:53

Dockerfile正确写法之现代容器化构建的最佳实践

前言在容器化的世界里，Dockerfile是构建镜像的核心，但你真的确定自己写的Dockerfile是最佳实践吗？
ivwdcwso·2025-05-30 10:14

云原生与DevOps融合实践：加速企业数字化转型的加速器

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言：为什么“云原生+DevOps”是当下最强组合？在传统软件交付模式逐步被淘汰的当下，越来越多的企业面临“如何快速迭代产品、提升交付效率、降低运维成本”的多重挑战。DevOps提供了流程与文化变革，云原生提供了技术与平台支撑，两者相结合正成为企业IT架构现代化的关键路径。简单地说，DevOps是“方法论”，云原生是“工具链”。二者融合，才可
一ge科研小菜菜·2025-05-30 10:13

云原生安全：Linux命令行操作全解析

点击关注→解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】——从基础概念到安全实践的完整指南一、基础概念1.Shell与终端交互Shell是Linux命令行的解释器（如Bash、Zsh），负责将用户输入的命令转换为操作系统可执行的操作
炎码工坊·2025-05-30 10:13

【C语言极简自学笔记】项目开发——扫雷游戏

在C语言学习过程中，开发扫雷游戏是一个非常合适的实践项目，它能够综合运用C语言的多种基础知识，如数组、函数、循环、条件判断等，有助于提升编程能力和逻辑思维能力。
LQYYDSY·2025-05-30 09:41

代理IP在云计算中的应用：技术演进与场景实践

一、技术融合的必然性：代理IP与云计算的协同效应在数字化转型的浪潮中，云计算已成为企业IT架构的核心底座，而代理IP技术则作为网络访问的关键基础设施，两者在技术演进路径上呈现出深度融合的趋势。云计算的弹性资源池与代理IP的流量调度能力结合，形成了"计算资源+网络通道"的双重优化体系。从架构层面看，云计算的IaaS层提供虚拟化计算资源，PaaS层封装网络中间件，SaaS层交付应用服务，代理IP技术则
傻啦嘿哟·2025-05-30 07:29

数字孪生赋能智能制造：某汽车发动机产线优化实践

引言在工业4.0浪潮下，数字孪生技术正成为制造业转型升级的关键引擎。本文以某跨国汽车集团在中国建设的智能发动机工厂为例，深度解析数字孪生在复杂装备制造中的落地路径，重点展示从虚拟建模到生产优化的全流程技术实现。案例背景该工厂年产能达60万台发动机，包含3条高度自动化的柔性生产线。面临三大核心挑战：多品种混线生产：需兼容8款不同排量发动机的柔性制造设备运维压力：200+台数控机床的预测性维护需求质量
常州北格数字孪生·2025-05-30 07:55

深度学习入门：从零搭建你的第一个神经网络

从零搭建你的第一个神经网络摘要引言第一章：神经网络基础原理1.1神经元模型1.2反向传播算法1.3激活函数对比第二章：开发环境搭建指南2.1硬件要求2.2软件环境2.2.1Anaconda配置2.2.2PyTorch
layneyao·2025-05-30 07:23

【Redis】大key问题详解

使用内置命令【2】使用memory命令（Redis4.0+）【3】使用scan命令【4】监控工具4、解决方案【1】拆分大key【2】使用合适的数据结构【3】设置过期时间【4】渐进式删除【5】客户端缓存5、最佳实践
在成都搬砖的鸭鸭·2025-05-30 06:21

来点不一样的： 精选200个Java技术面试真题，详解应聘Java程序员常见考点，在Github上标星89.6K

程序员的技术栈的储备是很重要的，不能只有理论知识，要理论与实践相结合，每个版块都需要有相应的系统的的知识体系，都是不能放下的。
苹果醋3·2025-05-30 06:50

Agent 服务的异步通信与高吞吐优化：Kafka 生产环境深度实践

Agent服务的异步通信与高吞吐优化：Kafka生产环境深度实践关键词：Kafka、Agent异步通信、消息队列优化、事件驱动架构、生产环境部署、吞吐率调优、分区策略、Trace流构建、Broker高可用
观熵·2025-05-30 06:45

neo4j使用详解（四、cypher查询语法——最全参考）

Neo4j系列导航：neo4j及简单实践cypher语法基础cypher插入语法cypher插入语法cypher查询语法cypher通用语法cypher函数语法neo4j索引及调优2.查询语法match
Timmer丿·2025-05-30 06:14

linux 内核 watchdog 模块学习及实践过程中遇见的问题总结

watchdog是什么？看门狗（Watchdog）是一种常见的硬件或软件机制，广泛用于嵌入式系统、服务器和实时操作系统中，用于检测和恢复系统故障。它的核心作用是在系统异常（如死机或程序失控）时自动采取恢复措施（通常是重启系统），以提高系统的稳定性和可靠性。看门狗硬件一般独立于cpu，在cpu外部连接到系统中与cpu并行工作，不依赖cpu的硬件特性让它能够在cpu异常时触发重启动作恢复业务。其基本工
longyu_wlz·2025-05-30 05:36

安全编码与AI接口权限控制

本节将从“接口安全策略”“权限验证流程”“Token管控机制”“多租户身份隔离”四个方面，系统讲解如何通过安全编码实践保障AI服务的可控性与可信性。
大数据张老师·2025-05-30 04:03

【深度学习-pytorch篇】1. Pytorch矩阵操作与DataSet创建

Pytorch矩阵操作与DataSet创建1.Python环境配置1.1安装Anaconda推荐使用Anaconda来管理Python环境，访问官网下载安装：https://www.anaconda.com
pen-ai·2025-05-30 03:53

PyTorch维度操控：squeeze与unsqueeze详解

PyTorch中的squeeze和unsqueeze是用于改变张量维度的重要函数：squeeze()函数作用：移除张量中大小为1的维度importtorch#创建一个形状为(1,3,1,4)的张量x=torch.randn
KingDol_MIni·2025-05-30 03:51
上一页 83 84 85 86 87 88 89 90 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他