pytorch的使用第17页

AI编程实战：Cursor黑科技全解析

年智能编程工具效能革命白皮书一、核心功能架构语义驱动开发基于CodeGraph技术构建跨文件语义图谱，实现类/函数级上下文感知实时生成UML时序图辅助架构设计（快捷键Ctrl+Alt+U）多模态编程#输入："PyTorch

ithadoop·2025-07-01 18:51

zabbix监控jmx

介绍背景：目前公司用的主要语言就是java，然后在运维过程中会遇到频繁的内存溢出的情况，之前使用过elk日志分析系统可以实时的判断出内存溢出的情况，但是无法查看内存的使用情况，只能通过dump文件查看内存溢出的时候

寰宇001·2025-07-01 16:42

Java多线程编程中容易混淆的Thread.sleep()与Object.wait()深度解析

前言在Java多线程编程的学习和实践过程中，我发现很多初学者(包括曾经的我)经常混淆Thread.sleep()和Object.wait()这两个方法的使用场景。

·2025-07-01 14:26

从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解

从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成

AI天才研究院·2025-07-01 13:50

PyTorch里.pt和.pth的区别

在PyTorch中，.pt和.pth文件均用于保存模型，但两者在设计初衷、存储内容和使用场景上存在差异。

sky丶Mamba·2025-07-01 13:49

深入理解 PyTorch 中的自动微分机制与 `.detach()` 用法全解析

作者：Accelemate发布时间：2025年6月26日本文摘要：本文将从零开始，系统性地讲解PyTorch中的计算图、反向传播、withtorch.no_grad()、.detach()等核心机制，结合实践场景如可视化中间层特征图

Accelemate·2025-07-01 13:49

C# 字符串中‘$‘和‘@‘的使用

使用$符号：在C#中，当你想要在字符串中嵌入变量或者表达式，并且想要这些嵌入的内容自动计算其值，可以使用插值字符串（InterpolatedStrings）。这是通过在字符串前加上$符号来实现的。例如：intnumber=10;stringmessage=$"Thenumberis{number}";Console.WriteLine(message);//输出:Thenumberis10在这个例

notfindjob·2025-07-01 12:47

PyTorch 中 nn.Linear() 参数详解与实战解析（gpt）

PyTorch中nn.Linear()参数详解与实战解析在使用PyTorch构建神经网络时，nn.Linear()是最常用也最基础的模块之一。

草莓奶忻·2025-07-01 12:46

YOLOv12_ultralytics-8.3.145部分代码阅读笔记-utils.py

所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):4.defmulti_scale_deformable_attn_pytorch

红色的山茶花·2025-07-01 12:43

c++指针使用

引言：在实际项目中，小白往往会不注意指针的使用而导致项目的崩溃。因此，在次简单描述一下指针的使用。简单使用：需要注意的点：1、使用前：指针一定要分配内存，判断内存是否分配成功。

·2025-07-01 12:42

【力扣数据库知识手册】数据库优化

如果有些字段的使用频率很低，可以将这些字段分离出来。增加中间表。对于经常要联合查询的表，通过建立中间表以提高查询效率，具体地，将需要通过联合查询的数据插入到中间表中，然后将原

soso（找工作版·2025-07-01 11:07

【C++】：STL详解 —— unordered_set 和 unordered_map类

目录unordered_setunordered_set的概念unordered_set的构造函数unordered_set的使用unordered_mapunordered_map的概念unordered_map

-元清-·2025-07-01 10:33

Ai工具分享(2):Vscode+Cline无限免费的使用教程

Ai工具分享(2):Vscode+Cline无限免费的使用教今天再给大家推荐一个，可以免费使用，且没有token限制的方法(最起码我连续高强度使用了2天，没有发现有问题)，关键是相应还非常的快。

·2025-07-01 09:59

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景在日常生活和商业活动中，人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法，如基于模板匹配或特征工程的方法，在面对复杂多变的图像环境时，往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo

Q1744828575·2025-07-01 09:27

《伴时匣》app开发技术分享--用户登录（3）

技术栈Appgalleryconnect开发准备上一节我们实现了用户数据的提交，我们成功的实现了用户的注册，这一节我们就要根据提交的信息进行登陆验证，在登陆之后我们需要保存当前用户的信息，方便我们后续的使用

鸿蒙小林·2025-07-01 07:49

探索工业自动化：C开发OPC Server开源项目推荐

该项目不仅提供了完整的源码，还包含了详细的使用文档和配置指南，适用于32位

翟俭妙·2025-07-01 06:43

ThinkPHP框架深入解析与实战技巧

此外，还提供了基于ThinkPHP的开发实践案例，包括常见应用场景、开发流程以及进阶话题，如模块化开发、错误处理、RESTfulAPI实现和调试工具的使用。读者将通过本文全面学习到如何高效运

weixin_42613017·2025-07-01 04:58

【HarmonyOS NEXT】鸿蒙应用实现屏幕录制详解和源码

所以特意开篇文章，讲解屏幕录制的使用。

·2025-07-01 03:43

JavaScript深入理解与实战：作业6详解

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本次作业深入探讨了JavaScript编程语言的基础语法、函数与闭包、对象与原型链、事件与DOM操作、异步编程、ES6新特性、框架与库的使用、性能优化以及调试与测试

红廉骑士兽·2025-07-01 02:46

HtmlEx：HTML高级开发与实战指南

内容包括HTML5新特性，CSS和JavaScript的深入集成，表单元素的使用和验证，多媒体支持，Web组件，SEO优化，无障碍性实践，HTML模板语言使用，以及与后端框架的集成。

浮华ya·2025-07-01 02:16

爬虫基础-urllib库的使用

注：本文章为学习过程中对知识点的记录，供自己复习使用，也给大家做个参考，如有错误，麻烦指出，大家共同探讨，互相进步。借鉴出处：该文章的路线和主要内容：崔庆才（第2版）python3网络爬虫开发实战bytes类型：https://blog.csdn.net/apple_50618492/article/details/114677967python中文官网：https://docs.python.o

a little peanut·2025-07-01 01:09

MyBatis注解开发增删改查基础篇

本文是MyBatis注解开发的基础篇，将通过实际场景，详细介绍MyBatis注解式开发的使用，这是MyBatis很强大的一个特性，可以直接在接口方法上定义SQL语句，从而实现数据库的增删改查操作。

1加1等于·2025-07-01 01:37

iOS14.6真机调试实战教程.zip

本文深入探讨iOS14.6真机调试包的使用，介绍必要的调试工具和步骤。真机调试相较于模拟器调试更能贴近实际用户体验，涉及硬件特性、网络条件和电池状态等因素，为解决特定设备或系统版本问题提供关键帮助。

Neo-ke·2025-07-01 00:01

OpenHarmony应用ServiceExtensionAbility的使用

文章目录概述环境一、创建ServiceExtensionAbility服务二、配置ServiceExtensionAbility服务三、应用特权配置1.提取当前设备系统中的特权配置文件install_list_capability.json，文件位于/etc/app/中2.在文档最下面添加应用的信息3.将特权配置文件install_list_capability.json推送回系统中，覆盖系统配置

全村最肉的人·2025-06-30 22:45

springboot中@Transactional注解的使用

1、引入依赖首先，确保你的SpringBoot项目中包含了对事务支持的依赖。对于大多数应用场景，SpringBoot会自动引入事务管理相关的依赖。但如果你需要手动添加，可以检查spring-boot-starter-data-jpa（针对JPA）或spring-boot-starter-jdbc（针对JDBC）等起步依赖是否已经存在于你的pom.xml或build.gradle文件中。2、使用@T

风也温柔1·2025-06-30 22:44

Python虚拟环境管理：conda、venv、pipenv三国杀

今天，我想和大家分享一下这几年来对这三个主流工具的使用心得，

network爬虫·2025-06-30 19:28

zephyr OS 线程的使用

目录概述1线程的概念1.1线程定义1.2线程的本质定义1.3线程的核心组成要素1.4线程与进程的对比1.5线程在RTOS中的关键特性1.6线程的同步与通信1.7线程在嵌入式系统的特殊考量1.8多线程编程模型2ZephyrRTOS中线程2.1创建线程的步骤2.2ZephyrRTOS中线程定义2.3关键API函数2.4线程中的睡眠函数3线程应用实践3.1完整线程定义模板3.1.1源代码3.1.2关键细

·2025-06-30 19:55

Xilinx FPGA ICAP原语实现多重配置

文章目录1.FPGA可以运行几个固件2.XilinxICAP原语简介3.ICAP原语模板的使用4.ICAP在Spartan-6上的使用5.ICAP在Kintex-7上的使用工程下载1.FPGA可以运行几个固件众所周知

whik1194·2025-06-30 19:54

电商用户行为可视化大屏--大数据项目

2.优化用户体验：通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等，找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率：对商品销售数据、库存数据等进行关联分析，有助于合理安排库

·2025-06-30 19:22

Golang Kratos 系列：业务分层的若干思考（二）

上一篇文章简单讨论了领域层在Kratos中的使用，主要涉及引入领域层，将数据层和业务层之间的解耦，接下来讨论一个稍微全面一点的例子，在此基础上引入外部Api（主要是易变部分）的领域层下的情况。

TransPlus·2025-06-30 18:48

Go语言中map[string]interface{} 和 map[string]string的区别

在Go语言中，map[string]interface{}和map[string]string是两种不同类型的map，它们的主要区别在于值的类型以及这种差异带来的使用场景和灵活性的不同。

Code季风·2025-06-30 18:45

用Pytorch训练手写签名模型并进行签名识别

整体思路收集至少两个人的手写签名图片，每个人至少20张使用Pytorch进行模型训练使用Flask搭建Web服务使用Html/JavaScript实现前端调用进行签名识别项目结构signature-systemdatatrainuser001001

TBM矩阵·2025-06-30 17:14

FlatBuffers（概念、原理及优势、在TS中的使用）

个人简介个人主页：前端杂货铺‍♂️学习方向：主攻前端方向，正逐渐往全干发展个人状态：研发工程师，现效力于中国工业软件事业人生格言：积跬步至千里，积小流成江海推荐学习：前端面试宝典100个小功能Vue2Vue3Vue2/3项目实战Node.js实战Three.js个人推广：每篇文章最下方都有加入方式，旨在交流学习&资源分享，快加入进来吧文章目录介绍在Vue中使用FlatBuffersFlatBuff

前端杂货铺·2025-06-30 17:42

React系统学习之路

React的基本概念和应用场景安装Node.js和npm创建第一个React应用React的JSX语法组件的基本结构和生命周期第2章：组件与状态管理函数组件与类组件的区别状态（State）和属性（Props）的使用受控组件与非受控组件高阶组件

莲华君·2025-06-30 17:09

Windows 比较Excel文件助手

这款工具的使用方法非常简单，用户只需直接导入两份需要对比的工作表，软件便会自动启动其强大的数据对比功能。它能够主动且精准地定位出两份工作表中不同数

阿富软件园·2025-06-30 17:08

[pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别

pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。

心心喵·2025-06-30 15:29

深入理解AI技术与实践：如何贡献代码

诸如TensorFlow、PyTorch等开源框架，极大地降低了AI模型开发的门槛。与此同时，越来越多的项目通过GitHub等平台开放源码，接受来自全球开发者的

Wurenyu957·2025-06-30 15:25

互换性与标准化

互换性与标准化一、互换性定义分类作用主要内容二、标准化一、互换性定义机械产品中的同一规格的一批零件或部件，任取其中一件，不需作任何挑选、调整或辅助加工就能进行装配，并能保证满足机械产品的使用性能要求的一种特性

念致达·2025-06-30 13:42

MQ135在STM32中的使用

一、简介MQ135气体传感器所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的二氧化锡(SnO2)。当传感器所处环境中存在污染气体时，传感器的电导率随空气中污染气体浓度的增加而增大。使用简单的电路即可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的输出信号。MQ135传感器对氨气、硫化物、苯系蒸汽的灵敏度高，对烟雾和其它有害的监测也很理想。这种传感器可检测多种有害气体，是一款适合多种应用的低成本传感器。特点：在较

Ricardo.lucky·2025-06-30 09:45

RecycleView实现 viewFlipper 广告条垂直滚动效果（仿叮咚买菜）

demo码云代码仓库实现效果viewFlipper的使用这里就不介绍了，想通过viewFlipper实现广告条滚动效果的可以去看git上的这个案例因为不是什么太难的功能就不对细节做太多的讲解了，代码里有我写好的注释

鸿蒙小林·2025-06-30 08:42

使用Picgo+Cloudflare R2构建图床

Chrislime·2025-06-30 08:10

半导体器件仿真：光电器件仿真_（6）.光电二极管仿真

本节将详细介绍光电二极管的仿真原理和步骤，包括器件结构、物理模型、仿真软件的使用方法以及具体的仿真案例。2.光电二极管的基本结构和工作原理2.1器件结构光电二极管通常由一个PN结或PIN结组成。

kkchenkx·2025-06-30 07:35

NeRF-Pytorch：NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版！！！】

一、引言在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中，视图合成（ViewSynthesis）一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程，而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年，来自UCBerkeley的研究团队提出了NeuralRadianceFields（NeRF），这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。NeRF的核心思想是将三维场

那就举个栗子！·2025-06-30 06:32

Spring Boot和Spring Cloud微服务架构实战指南

通过实例说明如何搭建和配置微服务，并包含脚本配置的使用，如Docker和Kubernetes来管理微服务部署。文档和具体项目文件如"se

Javen Fang·2025-06-30 06:58

python采集淘宝评论，API接口丨json数据示例参考

请注意，这个示例仅用于学习和研究目的，请确保遵守淘宝的使用条款和相关法律法规。示例代码importrequestsfrombs4importBeauti

ID_18007905473·2025-06-30 05:54

【Python】科研代码学习：十三 Accelerate

【Python】科研代码学习：十三AccelerateAccelerate统一的加速接口修改训练代码(torch.nn)更简单的使用Accelerate【HF官网-Doc-Accelerate：API】

溢流眼泪·2025-06-30 05:21

python-can + can-isotp + udsoncan 实现基础的UDS诊断功能；附代码

1：功能说明在网上搜了一下python-can+udsoncan的使用说明，发现都是很笼统的介绍，没有详细的使用说明；下面根据我自己的使用经验，来给大家介绍一下;2：源代码介绍这里主要修改的配置是“bus1

dujunqiu·2025-06-30 04:16

打造安全认证系统：AWS Amplify与React集成

本文将基于AWSAmplify的使用和配置，探讨如何在React应用程序中设置和集成一个全面的用户认证系统。

竹石文化传播有限公司·2025-06-30 03:42

JMeter中变量如何使用？

而“变量的使用”作为JMeter中提高测试灵活性、可维护性和复用性的关键技术点，却常常被初学者忽略或误用。

测试者家园·2025-06-30 03:10

深度学习使用Pytorch训练模型步骤

训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程，旨在通过大量数据学习模型参数，以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤：1.数据准备：收集和处理数据，包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型：选择模型架构，例如决策树、神经网络等。初始化模型参数（权重和偏置）。3.选择损失函数：根据任务类型（如分类、回归）选择合适的损失函数。4.选择优化

vvvdg·2025-06-30 01:29

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