pytorch的使用

Laravel路由模型绑定

Laravel路由模型绑定路由模型绑定我们在使用路由的时候一个很常见的使用场景就是根据资源ID查询资源信息：Route::get('task/{id}',function($id){$task=\App
·2025-07-04 07:45

Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2

当前安装的电脑配置:电脑名称：暗影精灵5系统名称：Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型：64位内存：8.0Gib处理器：Intel®Core™[email protected]显卡：NVIDIACorporationTU117M[GeForceGTX1650Mobile/Max-Q]MesaI...安装前准备：需要安装对应的NVIDIA驱动程序、配置CUDA依赖环境g++gccm
快乐的笨笨·2025-07-04 06:08

RabbitMQ 如何实现延迟队列？

延迟队列的使用场景有以下几种：未按时支付的订单，30分钟过期之后取消订单。给活跃度比较低的用户间隔N天之后推送消息，提高活跃度。新注册会员的用户，等待几分钟之后发送欢迎邮件等。1.如何实现延迟队列？
肥肥技术宅·2025-07-04 03:53

【免费下载】 Axure谷歌浏览器插件下载

该插件能够增强Axure在谷歌浏览器中的使用体验，方便用户进行原型设计和交互测试。
皮熠艳·2025-07-04 03:52

Python class：定义类

因此，Python程序中类的使用顺序是这样的：1、创建（定义）类，也就是制作图纸的过程；2、创建类的实例对象（根据图纸造出实际的物品），通过实例对象实现特定的功能。
Itmastergo·2025-07-04 03:22

jenkins集成sonarqube(使用token进行远程调用)

sonarqube-version10.0.0jenkins-version2.486k8s-version1.23.14OS-versioncentos7.9jenkins上部署sonarqube插件sonarqubescanner部署sonarqube创建存储--前面有创建storageclass的文档.k8s-StoargClass的使用
被一米六支配的恐惧·2025-07-04 03:19

Python 进攻性渗透测试（二）

然而，明确的使用和执行方式才是让你成为一名优秀的业余黑客的关键。这可以通过正确选择工具并遵循必要的过程，完美地完成手头的任务来实现。在本章中，我们将涵盖以下主题，帮助你实现这一
·2025-07-04 03:18

JavaSE查漏补缺：Junit_反射_注解摘要

单元测试Part2反射-框架设计的灵魂Part3Java注解Part1Junit单元测试测试分类黑盒测试：不需要写代码，给输入值，看程序能否输出期望的值白盒测试：需要写代码，关注程序具体的执行流程Junit的使用
Kenny_Xu_00101854·2025-07-04 02:47

Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)

试过pytorch1.7.0+cuda11.0，但会报错，由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。
JPy646·2025-07-04 01:38

RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org
·2025-07-04 01:37

PyTorch-Llama: 从零开始实现LLaMA 2模型教程

PyTorch-Llama:从零开始实现LLaMA2模型教程pytorch-llamaLLaMA2implementedfromscratchinPyTorch项目地址:https://gitcode.com
乔昕连·2025-07-04 00:05

pytorch小记（二十六）：全面解读 PyTorch 的 `torch.matmul`

pytorch小记（二十六）：全面解读PyTorch的`torch.matmul`PyTorch中的`torch.matmul`详解与使用指南一、什么是`torch.matmul`二、基本用法示例1.向量点积
·2025-07-04 00:33

pytorch小记（二十七）：深入理解 PyTorch 中的 `.contiguous()`：内存布局与数据不变性

pytorch小记（二十七）：深入理解PyTorch中的`.contiguous`：内存布局与数据不变性深入理解PyTorch中的`.contiguous()`：内存布局与数据不变性一、张量连续性（contiguity
·2025-07-04 00:33

springboot切面编程aop的使用

Spring支持AspectJ的注解式切面编程。（1）使用@Aspect声明是一个切面。（2）使用@After、@Before、@Around定义建言（advice），可直接将拦截规则（切点）作为参数。（3）其中@After、@Before、@Around参数的拦截规则为切点（PointCut），为了使切点复用，可使用@PointCut专门定义拦截规则，然后在@After、@Before、@Aro
虾米大王·2025-07-04 00:00

利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）

文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
.30-06Springfield·2025-07-04 00:29

C# 的DllImport

最近在读《编程之美》，打算用C#实现其中一个题目，就是如何控制CPU的使用率在50%，使得在资源管理器中CPU利用率维持在一条直线。
CHANGHAI1982·2025-07-03 23:25

synchronized的介绍与使用

synchronizedsynchronized的介绍synchronized的使用方式修饰实例方法修饰静态方法修饰代码块synchronized底层实现原理synchronized关键特性synchronized
骑牛小道士·2025-07-03 23:54

强化学习【chapter0】-学习路线图

】课程：从零开始到透彻理解（完结）_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段（Ch1-Ch7）：掌握表格型算法，理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段（Ch8-Ch9）：动手实现DQN/策略梯度，熟悉PyTorch
明朝百晓生·2025-07-03 22:48

Gemini 2.5 Pro API恢复免费，每分钟5次、25万tokens及每日100次请求的免费额度

Gemini2.5ProAPI近期宣布恢复免费服务，为开发者提供了更具吸引力的使用条件。根据最新信息，免费层级的API限制为每分钟5次请求、每日100次请求，以及25万tokens的额度。
·2025-07-03 22:18

Python 爬虫实战：GitHub 热门项目分析（Star 趋势 + 技术栈聚类）

这个项目不仅能让我们熟悉GitHubAPI的使用，还能锻炼我们数据处理和可视化的能力。GitHub作为全球最大的代码托管平台，拥有海量的开源项目。
Python核芯·2025-07-03 21:46

如何用postman进行自动化测试？

以下是详细的使用方法：B站讲的最好的Postman接口自动化测试教程，只需一小时自学入门，学会直接上手项目实战！
AIZHINAN·2025-07-03 21:42

Rust实现FasterR-CNN目标检测全流程

Rust生态中可以通过tch-rs（Torch绑定）调用预训练的PyTorch模型实现。
KENYCHEN奉孝·2025-07-03 21:42

RK3576 Yolo 部署

2.开发需求在RK3576上运行yolov8的官方例程3.开发环境Ubuntu20.04+Conda+Yolov8+RK35764.实现步骤4.1PyTorch文件转ONNX4.1.1下载权重文件下载官方权重文件
·2025-07-03 21:41

熟练掌握RabbitMQ和Kafka的使用及相关应用场景。异步通知与解耦，流量削峰，配合本地消息表实现事务的最终一致性并解决消息可靠、顺序消费和错误重试等问题

RabbitMQstock.#.nyse，#匹配多个字符，*匹配一个字符。ConfirmCallback到达exchange的回调。ReturnCallback到达queue失败的回调。KafkaKafka生产端分区器：1.直接指定partition指定0,1。2.设置hashkey，计算key的hash值进行取模分区。3.不设置分区键，采用粘性发送，即往某个分区发送至batchSize16K大小
老三牛擦·2025-07-03 20:38

Linux SSD 4k对齐

本文介绍了4K对齐的概念、重要性、检查方法及对齐工具的使用。4K对齐涉及将数据扇区调整到4KB边界，以便提升读写速度和减少磨损。使用专门的磁盘管理工具和SSD对齐工具为什么SSD必须4K对齐？
frank0060071·2025-07-03 20:36

使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等

文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中，如果涉及到模型落地，那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式，如onnx,tensorrt,openvino,tflite
·2025-07-03 20:33

【深度学习pytorch-6】张量与numpy相互转换

张量通常用于深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），而Numpy数组在科学计算中被广泛使用。为了便于数据处理和计算，常常需要在它们之间进行转换。
超华东算法王·2025-07-03 19:31

NumPy 或 PyTorch/TensorFlow 中的张量理解

(2,2,3)形状的3D数组（或张量）的结构。个人理解：2个2维数组（张量），2维数组（张量）里面有2个1维向量（张量），1维向量（张量）里面有3个元素。注：由于最后一个维度值3代表的是元素个数，左侧括号后的第1个2代表的是第n-1个[（中括号，即n-1维数组）的数量，左侧括号后的第2个2代表的是第n-2个[（中括号，即n-2维数组）的数量。这段文字中，n代表的是数组的维度，这里是3维。维度解析：
栖霖涧·2025-07-03 19:00

topk------提取张量极值的关键函数

torch.topk()是PyTorch中用于高效提取张量极值的关键函数，可返回指定维度上最大或最小的k个元素及其索引。
AI扶我青云志·2025-07-03 19:59

PyTorch 知识点总结 -- 第 1 节

第1节PyTorchFundamentals本节主要讲解PyTorch中的基本单位Tensor（也称为张量），及一系列与Tensor有关的函数。
朝野星夜·2025-07-03 18:21

Linux编程——Makefile 使用

在先前的文章中，我们已经学习了gcc和gdb的使用。本节，我们将介绍Makefile的使用。
·2025-07-03 18:20

从零玩转CanMV-K230（9）-Timer、RTC、ADC、WDT、File

文章目录前言一、Timer构造函数初始化销毁函数示例代码二、RTC构造函数initdatetime示例代码三、ADCAPI示例代码四、WDTAPI示例代码五、File示例代码总结前言本章介绍K230常用外设的使用方法
叶与花语·2025-07-03 17:13

【Torch】nn.Dropout算法详解

1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。
油泼辣子多加·2025-07-03 17:11

（附源码）node.js+mysql+基于JavaScript网上商城开发设计 毕业设计261620

Node.js网上商城的开发摘要随着Internet的使用越来越广泛，在传统的商业模式中，对于日常各类商品，人们习惯于到各种商家店铺购买。
Wx-Biye_Design·2025-07-03 15:26

SSL证书现实中的使用意义

SSL证书在现实中的使用意义重大，它是互联网安全通信的基石，主要从数据加密、身份验证、信任建立等多个层面保障网络交互的安全性，以下是详细说明：一、加密传输数据，防止信息泄露与篡改核心作用：通过SSL（
·2025-07-03 13:30

php ajax怎么使用,PHP编程：AJAX的使用方法详解

《PHP编程：AJAX的使用方法详解》要点：本文介绍了PHP编程：AJAX的使用方法详解，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。
此号已死·2025-07-03 12:40

系统性能调优指南：CPU、内存、磁盘I/O资源的优化策略

本文将深入探讨如何优化CPU、内存和磁盘I/O资源的使用，通过详细的策略和示例代码，帮助您实现系统性能的提升。一、CPU性能优化CPU是系统的核心资源之一，其性能直接影响系统的整体运行速度。
Echo_Wish·2025-07-03 12:34

关机精灵——自动化与便利性

时间管理与健康：帮助用户（或管理者）控制电脑使用时长，养成良好的使用习惯。简化操作：为普通用户提供比命令行更友好、直观、易用的定时关机解决方案，并方便地取消已设定的关机计划。
antzou·2025-07-03 11:24

设计模式之策略模式

二、适用场景策略模式适用于以下场景：系统中有许多类仅在行为上略有不同，使用条件语句（if-else或switch-case）判断行为；希望将算法的使用与实现解耦，使代码更加灵
码蚁Q·2025-07-03 10:20

C++ unordered_map和unordered_set的使用（模拟实现）

unordered_setunordered_set是C++标准库提供的一种无序关联容器，其底层实现基于哈希表。与传统的set相比，它提供了更高效的查找性能，平均时间复杂度为O(1)。类模板声明解析：template,//哈希函数对象classPred=equal_to,//键值相等比较函数classAlloc=allocator//内存分配器>classunordered_set;与set的关键
码农学徒_·2025-07-03 10:20

ReBEL模型的本地部署与运行，用于三元组抽取任务（事件抽取、知识抽取）

1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch（建议与CUDA11.7配合）pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio
·2025-07-03 09:46

pytorch官方文档60分钟入门笔记

文章目录1.张量（Tensors）定义张量张量操作2.自动求导（autograd）变量Variable3.神经网络4.训练一个分类器载入数据5.数据并行day63参考：官方文档https://blog.csdn.net/u014630987/article/details/786690511.张量（Tensors）tensors和numpy的ndarray类似,但是tensors可以使用GPU加快
xiaodidadada·2025-07-03 08:41

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统

系统采用PyTorch框架实现，包含数据预处理、模型架构、训练流程和评估指标等完整模块。
·2025-07-03 08:37

Nodejs源码解析之module

module管理是Nodejs中比较有特色的部分，官方有详细的文档https://nodejs.org/api/modules.html哪里介绍了一些基本的使用规则，主要的内容如下，文件和模块之间是一一对应关系
leoleocs·2025-07-03 08:37

深入剖析AI大模型：关于模型训练

今天将围绕开源预训练模型的使用、数据与模型的集成、模型的部署管理，以及大规模模型的可扩展性与效率提升展开，带大家开启一场深入浅出的模型训练实战之旅。
chilavert318·2025-07-03 08:06

linux下的libpng下载，编译，安装，配置等，

libpng的使用|在Linux系统下编译、安装与使用_1234567890@world的博客-CSDN博客
wushuang443·2025-07-03 08:04

数据结构—数组

数组的使用场景较少，因为切片（slice）更加灵活，通常更常用。所以在做算法题时一般用切片进行编写定义和特点数组的长度是类型的一部分，例如[3]int和[4]int是不
每天一个秃顶小技巧·2025-07-03 06:24

大模型-FlashAttention 算法分析

通过感知显存读取/写入，FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍，所需内存也仅是其5%-20%。
清风lsq·2025-07-03 05:46

【Python多线程】

它首先介绍了等待事件的使用，并强调了避免使用“ForLoop&Sleep”进行等待的重要性。接着，文档解释了竞态条件，并提供了处理共享资源的建议，即在使用共享资源时进行加锁和解
晟翰逸闻·2025-07-03 05:15

python多线程高级锁知识：Semaphore信号量、Barrier栅栏在线程中的使用、高级event事件

Semaphore信号量Semaphore信号量可以翻译为信号量，这个信号量代表了最多允许线程访问的数量，可以使用Semaphore(n)设定，n是信号数量，这是一个更高级的锁机制，Semaphore管理一个计数器，每次使用acquire计数器将会减一，表示可以允许线程访问的数量少了一个，使用release计数器加1，表示可允许线程访问的数量多了一个，只有占用信号量的线程数量超过信号量时候才会阻塞
网小鱼的学习笔记·2025-07-03 05:43
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