【PyTorch】常用 API 列表

[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习 python
版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图亚图跨际 Python 交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别迪三 #NN_Layer 神经网络
即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch 计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
深度学习：怎么看pth文件的参数奥利给少年深度学习人工智能
.pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 人工智能神经网络机器学习优化算法
本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程牙牙要健康深度学习 onnx onnxruntime 深度学习 python 人工智能
【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？诗者才子酒中仙物联网 /互联网 /人工智能 /其他 pytorch 人工智能 python
在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战，比如OpenAI推出的Triton，它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
pytorch安装(windows) m0_62244898 windows 人工智能
（1）下载pycharmPyCharm:thePythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrains(2)下载anacondaAnaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform(3)创建一个新环境：torchcondacreate-ntorch-y(4)进入新环境condaactivatetorch(5)加入清华源
深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能深度学习 pytorch 人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程 ShuQiHere tensorflow pytorch 人工智能
【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中，我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练，并确保每一个步骤都简单易懂，跟着我的步骤来，你也能轻松上手！1.安装所需库首先，确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch的方法梅菊林各种问题解决方案开发语言
ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’错误是Python在尝试导入名为torch的模块时找不到该模块而抛出的异常。torch是PyTorch深度学习框架的核心库，如果你的Python环境中没有安装这个库，尝试导入时就会遇到这个错误。文章目录报错问题报错原因解决方法报错问题当你尝试在Python脚本或交互式环境中执行以下命令时：importtorch如果Py
Python中item()和items()的用处 ~|Bernard| 深度学习疑点总结 python pytorch 深度学习
item()区别一:在pytorch训练时，一般用到.item()。比如loss.item()。我们可以做个简单测试代码看看它的区别:importtorchx=torch.randn(2,2)print(x)print(x[1,1])print(x[1,1].item())运行结果:tensor([[-2.0743,0.1675],[0.7016,-0.6779]])tensor(-0.6779)
GPU版pytorch安装普通攻击往后拉 python tips 神经网络基础模型关键点
由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1）安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础，一般都会随驱动的更新自动安装，但是不全，仍然需要安装toolkit，并不需要先看已有版本是哪个，反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个：国内网站：只能下载最新的toolkit，但是
轻松升级：Ollama + OpenWebUI 安装与配置【AIStarter】 ai_xiaogui AI作画 AI软件人工智能 AI写作 AIStarter
Ollama是一个开源项目，用于构建和训练大规模语言模型，而OpenWebUI则提供了一个方便的前端界面来管理和监控这些模型。本文将指导你如何更新这两个工具，并顺利完成配置。准备工作确保你的系统已安装Git和Python环境。安装必要的依赖库，如TensorFlow或PyTorch等。更新步骤克隆项目：使用Git命令行工具克隆最新的Ollama和OpenWebUI仓库到本地。更新代码：确保你正在使
conda环境管理 Johnson0722 python python conda 环境管理
Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理，为用户对不同版本、不同功能的工具包的环境进行配置和管理提供便利。来看一看使用conda来进行环境管理的基本命令创建环境创建一个名为test的python环境，指定python版本是3.7.3，并在test环境中安装pytorchcondacreate--nametestpython=3.7.3pytorch查看系统中的所有环境用户安装的不同环
R-Drop pytorch实现 warpin 深度学习深度学习 pytorch
Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。#-*-coding:utf-8-*-"""Description:AnimplementationofR-Drop(https://arxiv.org/pdf/2106.14448.pdf).Authors:lihpCreateDate:2021/8/24"""fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunct
Transformer模型：WordEmbedding实现 Galaxy.404 Transformer transformer 深度学习人工智能 embedding
前言最近在学Transformer，学了理论的部分之后就开始学代码的实现，这里是跟着b站的up主的视频记的笔记，视频链接：19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili正文首先导入所需要的包：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF关
如何使用Pytorch-Metric-Learning？鱼儿也有烦恼 PyTorch pytorch
文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning？1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer模块1.7Trainer模块1.8Tester模块1.9Utils模块2.如何使用PyTorchMetricLearning库中的
每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 神经网络人工智能模型参数 python
本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能 zhangfeng1133 python pytorch 人工智能数据挖掘
一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq
每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 神经网络人工智能机器学习 python
本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网
项目实训十四 qq_51946537 项目实训 python
将pytorch模型封装成接口由于前面对于模型的构建、训练、评估都以完成，接下来要做的就是将按照项目要求，将模型封装成接口，供后端直接调用。我需要做的是后端直接调用系统命令pythonprase.py-img图片便可以直接得到解析结果。由于前面的测试模型的正确率都是批量处理过的图片，而现在前端只会传过来要解析的图片或者图片路径，而且图片也是未经处理过的，显然直接输入不会得到好的结果，并且性能也会比
pytorch矩阵乘法 weixin_45694975 pytorch 深度学习神经网络
一、torch.bmminput1shape:(batch_size,seq1_len,emb_dim)input2shape:(batch_size,emb_dim,seq2_len)outputshape:(batch_size,seq1_len,seq2_len)注意：torch.bmm只适合三维tensor做矩阵运算特别地，torch.bmm支持tenso广播运算input1shape:(
pytorch矩阵乘法总结 chenxi yan PyTorch 学习 pytorch 矩阵深度学习
1.element-wise（*）按元素相乘，支持广播，等价于torch.mul()a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.tensor([[2,3],[4,5]])c=a*b#等价于torch.mul(a,b)#tensor([[2,6],#[12,20]])a*torch.tensor([1,2])#广播,等价于torch.mul(a,torch.tensor
推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learning 潘惟妍
推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learningpytorch-metric-learningTheeasiestwaytousedeepmetriclearninginyourapplication.Modular,flexible,andextensible.WritteninPyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorc
pytroch2.4 提示到不到fbgemm.dll bziyue python pytorch
#python/pytorch/问题记录```>>>importtorchTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Users\95416\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\__init__.py",line148,inraiseerrOSE
枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan java enum 单例
首先从使用enum实现单例说起。为什么要用enum来实现单例？这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
CMake 教程 aigo C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/ CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 spring Webgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
<script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
将数据库中的数据转换成dbs文件何必如此 sql dbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：主要生成数据库配置文件(.conf文
在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 spring mvc bean REST JSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。这个view 层的技术一个接一个！都用过！不敢说哪个绝对的强悍！要看业务，和整体的设计！最近公司要求开发个新系统！
Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger spring bean 工作 quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html 小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
Nginx负载均衡配置实例详解 avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡
乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多，瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。也可以把软件开发理
欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipse maven exclusions 包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
先来一段废话：实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
sudoku solver in Haskell bookjovi sudoku haskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
java apache ftpClient bro_feng java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
Python向脚本传参 daizj python 脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
郝斌老师数据结构课程笔记 dcj3sjt126com 数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
yii2 cgridview加上选择框进行操作 dcj3sjt126com GridView
页面代码 <?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?> <?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
linux mysql fypop linux
enquiry mysql version in centos linux yum list installed | grep mysql yum -y remove mysql-libs.x86_64 enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql* install mysq
Scramble String hcx2013 String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。 ----广告-----------------------------------------------------
nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
java之List排序 shiguanghui list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
servlet单例多线程 utopialxw 单例多线程 servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html 和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html Servlet 单例多线程 Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的

【PyTorch】常用 API 列表

你可能感兴趣的:(PyTorch)