Pytorch笔记第66页

HCIP笔记

一、ISIS1、ISIS协议中，默认情况下，L2的路由不会进入到L1区域，L1区域的路由可以自动的进入到L2区域；2、属于L1区域的L1/L2路由器会自动产生1个ATT为1的L1的LSP条目，属于L1区域的L1路由器，收到ATT为1的LSP后，就会产生一个指向L1/L2的默认路由；3、在没有配置路由渗透的情况下，Level-1路由器会选择离自己最近的一个路由器生成缺省路由，并指定其为下一跳路由；4

夜来小雨·2025-05-15 07:27

14. 最长公共前缀

笔记`ifnotx:`和`ifxisNone:`的区别ifnotstrs：这个条件检查strs是否为False在布尔

金色光环·2025-05-15 06:51

LAM单图秒级打造超写实3D数字人头部CUDA out of memory

CUDAoutofmemory.Triedtoallocate190.21GiB.GPU0hasatotalcapacityof6.00GiBofwhich1.97GiBisfree.Oftheallocatedmemory2.90GiBisallocatedbyPyTorch

天机️灵韵·2025-05-15 05:42

FCB文件疑问+求助：01 百度网盘视频自动生成AI笔记pdf会出现对应fcb文件-作用待详解

疑问+求助：01百度网盘视频自动生成AI笔记pdf会出现对应fcb文件-作用待确认确认详解.md一、疑惑起因百度网盘视频自动生成AI笔记pdf会出现对应fcb文件，我可以删除fcb文件么？影响什么？

姜姜姜姜名字都有·2025-05-15 01:14

Datawhale PyPOTS时间序列5月第1次笔记

课程原地址：https://github.com/WenjieDu/PyPOTS（Package地址）https://github.com/WenjieDu/BrewPOTS/tree/datawhale/202505_datawhale（Tutorial地址）2.1PyPOTS简介PyPOTS是一个专为处理部分观测时间序列（Partially-ObservedTimeSeries,简称POTS）

weixin_44811994·2025-05-15 01:42

Datawhale-llm-universe 第一章 LLM介绍打卡

第一章课程大纲：（本笔记大部分内容来自DataWhale的六月llm打卡课程，并融入了一些个人的理解以及思考）大型语言模型LLM理论简介LLM的定义和概念发展历程主要模型（如GPT-3、GPT-4、PaLM

星野yee·2025-05-15 01:11

Datawhale llm-universe Task1

课程链接:课程笔记本本节内容主要是讲述大语言模型是什么、大语言模型的发展过程、现在常用的大语言模型第一节课比较偏概念,我的笔记以我自己的个人理解为主。

programer_cao·2025-05-15 01:10

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-16自定义层

16自定义层importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassCenteredLayer(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()#从其输入中减去均值#X.mean()计算的是整个张量的均值#希望计算特定维度上的均值，可以传递dim参数。#例如，每一列均值，X.mean(d

@李思成·2025-05-14 21:46

openvino系列 10. Model Optimizer：TensorFlow pb 模型转化 IR 模型

环境描述：本案例运行环境：Win10，10代i5笔记本IDE：VSCodeopenvino版本：2022.1代码链接，4-model-optimiz

破浪会有时·2025-05-14 20:38

PyTorch 基础操作实践

在深度学习框架PyTorch的使用中，理解和掌握一些基础操作至关重要，下面将对相关操作进行总结。广播机制广播机制允许不同形状的张量进行运算。

wwangxubin·2025-05-14 20:08

《嵌入式C语言笔记（十二）：二维数组传参、作用域与生存期全解析》

今日学习内容1.二维数组作为函数参数(1)参数传递规则整型二维数组：必须显式传递行数和列数//函数声明voidprocess_matrix(intmat[][4],introws);//列数必须显式指定//调用示例intarr[3][4]={0};process_matrix(arr,3);字符型二维数组：voidprint_strings(charstr[][20],intcount);//每行

sheepwjl·2025-05-14 19:27

探索PyTorch中的空间与通道双重注意力机制：实现concise的scSE模块

探索PyTorch中的空间与通道双重注意力机制：实现concise的scSE模块在深度学习领域，尤其是在计算机视觉任务中，特征图的注意力机制变得越来越重要。

RockLiu@805·2025-05-14 18:56

装饰器在Python中的作用及在PyTorchMMDetection中的实战应用

装饰器在Python中的作用1.装饰器是什么？为什么它很重要？装饰器（Decorator）是Python中的一种高级语法，用于在不修改原函数代码的情况下，动态增强函数的功能。它的核心思想是**"装饰"现有函数**，类似于给手机套壳——手机本身功能不变，但多了保护或附加功能。1.1装饰器的核心作用代码复用：避免重复写相同的逻辑（如日志、计时、权限检查）非侵入式扩展：不改动原函数代码就能添加功能提高可

_Itachi__·2025-05-14 18:25

【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（双向LSTM，附完整代码和数据集）

在https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/128969138文章中，我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别，LSTM是单向的

机器不学习我学习·2025-05-14 18:55

利用自适应双向对比重建网络与精细通道注意机制实现图像去雾化技术的PyTorch代码解析

利用自适应双向对比重建网络与精细通道注意机制实现图像去雾化技术的PyTorch代码解析漫谈图像去雾化的挑战在计算机视觉领域，图像复原一直是研究热点。其中，图像去雾化技术尤其具有实际应用价值。

RockLiu@805·2025-05-14 18:24

使用pytorch保存和加载预训练的模型方法

需要使用到的函数在PyTorch中，torch.save()和torch.load()是用于保存和加载模型的核心函数。

basketball616·2025-05-14 18:24

尼康VR镜头防抖模式NORMAL和ACTIVE的区别（私人笔记）

1.NORMAL模式（常规模式）适用场景：一般手持拍摄，比如人像、静物、风景或缓慢平移镜头（如水平追拍）等。工作特性：补偿手抖引起的小幅度震动（比如手持时自然的不稳）；当检测到你在做平移动作（panning）（例如：跟拍移动目标）时，自动关闭水平方向的防抖，只保留垂直方向防抖。✅优点：在移动跟拍时避免补偿“刻意的移动”，不会引起画面跳动。2.ACTIVE模式（动态模式）适用场景：剧烈抖动场景，比如

Jyuan‎·2025-05-14 17:51

高速电路设计实践学习笔记（2）——硬件设计流程

硬件设计流程主要分为以下几个步骤：需求分析、概要设计、详细设计、调试、测试、转产。接下来详细介绍各个步骤。1、需求分析需求分析是硬件设计的第一步，也是最关键的一步。在需求分析阶段，只有充分地理解了客户的需求，才能有针对性地开展器件选型、方案规划等工作。硬件开发相关需求种类有以下几种：（1）整体性能要求:如数据包转发能力、处理延时、最高处理带宽、CPU处理能力成针对这些要求，可初步进行CPU、存储器

YouTongX·2025-05-14 17:51

鸿蒙语音识别实战：实现实时语音转文字功能HarmonyOS 5.0.0或以上

在鸿蒙设备上，用嘴巴代替手指，完成文本输入、语音笔记甚至命令识别，是AI产品最核心的落地能力之一。

前端付豪3号·2025-05-14 17:50

信奥赛-刷题笔记-队列篇-T2-P1996约瑟夫和P5661公交换乘

总题单本部分总题单如下【腾讯文档】副本-CSP-JS+NOI题单(未完待续)https://docs.qq.com/sheet/DSmJuVXR4RUNVWWhW?tab=BB08J2队列篇题单P1996约瑟夫问题https://www.luogu.com.cn/problem/P1996题目描述nnn个人围成一圈，从第一个人开始报数,数到mmm的人出列，再由下一个人重新从111开始报数，数到mm

IT从业者张某某·2025-05-14 17:47

OpenCV学习笔记：使用OpenCV的DNN模块调用Caffe进行人脸识别

在计算机视觉和图像处理领域，人脸识别是一个重要的任务。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了强大的功能来处理图像和视频。OpenCV的DNN（深度神经网络）模块允许我们使用已经训练好的深度学习模型进行图像识别任务。本文将介绍如何使用OpenCV的DNN模块调用Caffe框架训练的人脸识别模型。首先，我们需要安装OpenCV和Caffe。确保您已经正确安装了这两个库，并且已经配置好了

EbCoder·2025-05-14 17:17

信奥赛-刷题笔记-队列篇-T2-P1540机器翻译和P2952Cow Line S

总题单本部分总题单如下【腾讯文档】副本-CSP-JS+NOI题单(未完待续)https://docs.qq.com/sheet/DSmJuVXR4RUNVWWhW?tab=BB08J2队列篇题单P1540[NOIP2010提高组]机器翻译https://www.luogu.com.cn/problem/P1540题目背景NOIP2010提高组T1题目描述小晨的电脑上安装了一个机器翻译软件，他经常用

IT从业者张某某·2025-05-14 16:16

尚硅谷大数据Spark之RDD转换算子学习笔记及面试题

1.Spark算子从功能上可以分为以下两类:1）Transformation变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会真正触发运算。RDD转换算子根据数据处理方式的不同将算子整体上分为Value类型、双Value类型和Key-Val

qq_25127933·2025-05-14 16:11

thinkpad 笔记本电池忽明忽暗

之前在网上也看到了不少人说E420用电池的时候屏幕亮度总是忽明忽暗，我也遇到了这个问题，一开始还以为是电脑有质量问题，后来发现是电源管理的设置问题。无论你是用的是什么模式的电源选项（平衡、最高性能、优化的电源等等），按照下面的设置方法操作后使用电池就不再有亮度忽明忽暗的变化了。1.如下图所示，点击更多电源选项2.出现下面的画面后在你使用的电源计划上点击“更改计划设置”3.接着出现如下画面，在该画面

weixin_34050427·2025-05-14 15:05

企业应用架构笔记-设计模式-观察者模式

定义定义对象间一种一对多的依赖关系，使得每当一个对象改变状态，则所有依赖于它的对象都会得到通知并被自动更新。通用类图通用类图中几个角色：●Subject被观察者定义被观察者必须实现的职责，它必须能够动态地增加、取消观察者。它一般是抽象类或者是实现类，仅仅完成作为被观察者必须实现的职责：管理观察者并通知观察者。●Observer观察者观察者接收到消息后，即进行update（更新方法）操作，对接收到的

九指程序员·2025-05-14 15:34

Python学习笔记 - 探索Bytes和Bytearray

在Python编程中，理解和掌握各种数据类型是编写高效、稳健代码的基础。Bytes和Bytearray是Python中用于处理二进制数据的两种核心类型。尽管它们的名字听起来相似，但这两者在使用方式、应用场景和背后的概念上都有着显著的区别。在现代计算中，二进制数据处理变得尤为重要，不论是处理图像、视频、网络数据包，还是操控低级别的文件系统操作，都离不开对字节数据的操作。因此，学习和掌握Bytes和B

Mr数据杨·2025-05-14 15:34

吴恩达机器学习笔记：多维梯度下降实践

1.特征放缩在我们面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。以房价问题为例，假设我们使用两个特征，房屋的尺寸和房间的数量，尺寸的值为0-2000平方英尺，而房间数量的值则是0-5，以两个参数分别为横纵坐标，绘制代价函数的等高线图能看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。解决的方法是尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间。如

ちゆきー·2025-05-14 15:33

GitHub上的watch，star和fork的含义

码笔记来说说Watch、Star和Fork的意思以及如何使用：Watch、Star和Fork每个GitHub项目的右上角都会有Watch、Star和Fork三个按钮，如下图所示：GitHubWatch、

编程经验随笔·2025-05-14 15:03

javax.servlet.Filter 介绍-笔记

1.javax.servlet.Filter简介javax.servlet.Filter是JavaServletAPI中的一个核心接口，用于在请求到达目标资源（如Servlet或JSP）之前或响应返回给客户端之前执行预处理或后处理操作。它常用于实现与业务逻辑无关的通用功能，例如：日志记录：记录请求和响应的详细信息。身份验证和授权：检查用户权限，拦截未授权的访问。字符编码设置：统一处理请求和响应的字

饕餮争锋·2025-05-14 14:56

feign.RequestInterceptor 简介-笔记

1.feign.RequestInterceptor简介Feign是一个声明式Web服务客户端，用于简化HTTP请求的编写与管理。feign.RequestInterceptor是Feign提供的一个接口，用于在请求发出之前对其进行拦截和修改。这在微服务架构中非常有用，比如在请求中统一添加认证头、日志追踪标识、设置自定义头等，从而提升代码的可维护性和一致性。RequestInterceptor接口

饕餮争锋·2025-05-14 14:26

基于MLP BP时间序列预测Python程序

基于MLP\BP预测模型特色：1、单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）5、数据从excel文件中读取

黑科技小土豆·2025-05-14 14:56

2024年Java最全【Spring Boot 1】入门篇，“重金求来”Alibaba技术官并发编程笔记

最后既已说到springcloudalibaba，那对于整个微服务架构，如果想要进一步地向上提升自己，到底应该掌握哪些核心技能呢？就个人而言，对于整个微服务架构，像RPC、Dubbo、SpringBoot、SpringCloudAlibaba、Docker、kubernetes、SpringCloudNetflix、ServiceMesh等这些都是最最核心的知识，架构师必经之路！下图，是自绘的微服

ghfgjfg679·2025-05-14 13:24

《算法导论(第4版)》阅读笔记：p49-p58

《算法导论(第4版)》学习第14天，p49-p58总结，总计10页。一、技术总结1.O-notation,Ω-notation,and‚Θ-notation(1)O-notationO-notationdescribesanasymptoticupperbound.(2)Ω-notationΩ-notationdescribesanasymptoticlowerbound.(3)Θ-notatio

·2025-05-14 12:52

HCIA学习笔记（基础）

网络基础抽象语言----电脑加工----抽象语言应用层：抽象语言----编码表示层：编码----二进制介质访问控制层：物理层：人类最早的网络-----对等网目标：网络变大节点增加距离延长RJ-45双绞线最多100M直线型拓扑：环形拓扑：树形拓扑：波环型拓扑（全网状）：星型拓扑：HUB集线器--------------安全延时地址冲突地址：唯一格式唯一MAC地址（物理地址），48位二进制构成，以16

养海绵宝宝的小蜗·2025-05-14 11:41

# YOLOv3：基于 PyTorch 的目标检测模型实现

YOLOv3：基于PyTorch的目标检测模型实现引言YOLOv3（YouOnlyLookOnce）是一种流行的单阶段目标检测算法，它能够直接在输入图像上预测边界框和类别概率。

www_pp_·2025-05-14 11:10

记录算法笔记(2025.5.10) 两两交换链表中的节点

给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。示例1：输入：head=[1,2,3,4]输出：[2,1,4,3]示例2：输入：head=[]输出：[]示例3：输入：head=[1]输出：[1]提示：链表中节点的数目在范围[0,100]内0queue1=newQueue();Queuequeue2=newQueue

不知名小菜鸡.·2025-05-14 08:50

单反和无反（私人笔记）

①单反相机：定义：单反相机（Single-LensReflex，SLR）是一种带有反光镜结构的数码相机。光线通过镜头进入后，先被反光镜反射到五棱镜/五面镜，再通过取景器进入人眼。按下快门时，反光镜会抬起，让光线照射到感光元件（CMOS/CCD）上完成拍摄。关键词：有反光镜光学取景器（OVF）结构较复杂，体积较大（需容纳反光镜和五棱镜）取景所见即所得（通过真实光学成像）光学取景器无延迟，适合快速抓拍

Jyuan‎·2025-05-14 07:11

MAYA最强笔记——快捷键整理【★★★★★】

Maya是一款广泛使用的三维建模、动画和渲染软件，熟练掌握其快捷键可以极大地提高工作效率。以下是一些常用的Maya快捷键：基础控制与选择W：移动工具E：旋转工具R：缩放工具Y：非固定排布工具S：设置关键帧I：插入关键帧模式（动画曲线编辑）Shift+E：存储旋转通道的关键帧Shift+R：存储缩放通道的关键帧Shift+W：存储转换通道的关键帧Shift+Q：选择工具，切换到成分图标菜单Alt+Q

灰原A·2025-05-14 06:34

MySQL笔记1——MySQL简介

MySQL简介数据库(Database)的概念长期存放在计算机内，有组织，可共享的大量数据的集合，是一个数据“仓库”。数据库特点结构化、共享性、独立性、安全性开源免费，小巧但功能完全可在Windows和Linux系统上允许操作方便，适用于中小型甚至大型网站应用SQL语句分类SQL语句，即结构化查询语言（StructuredQueryLanguage），是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程

晓晨CH·2025-05-14 05:30

[axi][学习笔记]s_axi_awlen/s_axi_awsize 和s_axi_wdata关系

在AXI4（AdvancedeXtensibleInterface4）总线协议中，s_axi_awlen（写地址通道的突发长度）和s_axi_awsize（写地址通道的突发大小）是控制信号，它们定义了写事务的属性，而s_axi_wdata（写数据通道的数据）是实际传输的数据。下面我将解释这些信号之间的关系：s_axi_awlen：s_axi_awlen定义了突发传输中的数据传输次数。它是一个8位的

CDerL·2025-05-14 05:56

Pytorch之保存和加载预训练的模型

在深度学习中会用到迁移学习的方法，也就是我们把在其它数据集上训练比较好的model拿到我们的模型上来进行finetune,这样避免了我们重新去花费时间去训练模型，比如vgg16提取图像特征的这个模型，大大节省了我们训练的时间。这个过程我们就涉及到加载预训练的模型，有的时候我们需要加载整个模型，有时候我们需要模型的一个部分，因此在本文中将会对在Pytroch这个框架中如何加载预训练的模型做以阐述。说

BlackMan_阿伟·2025-05-14 04:55

Pytorch使用手册-计算机视觉迁移学习教程（专题十三）

无声之钟·2025-05-14 04:24

Pytorch加载部分预训练模型的参数

问题背景假设我有一个已训练好的Model1，并已保存它的参数为.pth格式，我有一个与Model1结构完全相同的模型Model2，我希望Model2加载Model1中与特征提取有关的模块的参数，其他模块的参数随机初始化。应用场景为在K折交叉验证时，我希望从第二折开始的模型加载第一折训练模型的部分参数，并在此基础上微调，从而减少训练轮数。解决方法加载保存的第一折训练好的模型参数，因为我保存时是多GP

卡卡南安·2025-05-14 04:52

2023马哥Linux云计算sre就业+架构学习笔记

Linux云计算sre之Ansible工具学习：(sre学习资料)Ansible作为一款强大而又易用的自动化工具，在Linux云计算领域具有广泛的应用。本文将介绍如何在Linux系统上安装Ansible，以及探讨一些常见的Ansible模块和它们的用途。安装Ansible在Ubuntu上安装Ansible在Ubuntu上，可以使用apt包管理器安装Ansible：sudoaptupdatesudo

zx_9715·2025-05-14 04:22

Linux云计算训练营笔记day06（Windows DOS下的常用命令及 HTML）

windowsdos命令行切换盘符d:查看文件夹下的内容dir创建文件夹md/mkdirgongli进入文件夹cdgongli往回退一层cd..清屏cls历史命令(用键盘的上下键)创建一个空的文件echo.>a.txt写入内容到文件中echohelloworld>b.txt删除文件dela.txt查看文件的内容typeb.txt复制一个文件copyb.txt../b.txtcopyb.txtgon

FBI HackerHarry浩·2025-05-14 04:52

笔记：MyBatis(Plus)+Spring+SpringBoot+JDBC

笔记：MyBatis(Plus)+Spring+SpringBoot+JDBC提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录笔记：MyBatis(Plus)+Spring+SpringBoot

早睡早起_f·2025-05-14 03:48

Python 里 PyTorch 的图像风格迁移实现

Python里PyTorch的图像风格迁移实现关键词：Python、PyTorch、图像风格迁移、卷积神经网络、内容损失、风格损失摘要：本文深入探讨了在Python环境下使用PyTorch实现图像风格迁移的相关技术

Python编程之道·2025-05-14 03:17

【WSL2笔记7】Ubuntu 环境FFmpeg功能实测笔记不定期更新

【WSL2笔记7】Ubuntu环境FFmpeg功能实测笔记不定期更新39.25chromakey色度键39.25.1参数说明39.25.2实测效果对比39.25.2.1similarity=blend39.25.2.1.1

老富2012·2025-05-14 02:41

RV1126笔记一：ffmpeg+rtmp

一、介绍移植FFMPEG主要是为了实现RTMP推流功能、RTMP拉流功能和SRT推流功能，主要分为3个小项目：1、单路/多路RTMP推流2、单路/多路RTMP拉流3、SRT推流项目主要涉及多个知识点，x264，x265,srt等，RV1126可以直接采用硬件编码方式和解码方式采集H264和H265，我们只需要把数据和音频通过RTMP等协议推出去和拉取显示，操作为内网操作，在本地部署RTMP服务器来

leona_nuaa·2025-05-14 02:40

2024.11.8 linux学习C++笔记（1）

最近在学习C++_@ChenPi的博客-CSDN博客，但是里面有很多步骤只写了结果没有写原因，所以记个笔记补充一下。我用的操作系统是虚拟机ubuntu18.04。

leona_nuaa·2025-05-14 02:39

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