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新手能掌握 PyTorch 的填充技术：深入理解反射、复制、零值和常数填充

torch.nn子模块详解

nn.ReflectionPad1d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ReflectionPad2d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ReflectionPad3d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ReplicationPad1d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ReplicationPad2d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ReplicationPad3d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ZeroPad1d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ZeroPad2d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ZeroPad3d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ConstantPad1d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ConstantPad2d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

nn.ConstantPad3d

参数说明：

形状（Shape）：

使用示例：

注意事项：

总结

torch.nn子模块详解

nn.ReflectionPad1d

torch.nn.ReflectionPad1d 是 PyTorch 深度学习框架中的一个类，用于对输入的张量（tensor）进行边界反射填充。这意味着它会复制输入张量的边界值来增加其大小。这种填充方式常用于卷积神经网络中，以保持数据的空间维度。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个二元组（tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是二元组，它表示左右两边的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (C, W) 或 (N, C, W)，其中 C 是通道数，W 是输入宽度，N 是批大小（如果有的话）。
输出：形状为 (C, W_out) 或 (N, C, W_out)，其中 W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里，W_out 是填充后的宽度。

使用示例：

1. 基本使用：如果你使用 nn.ReflectionPad1d(2)，这意味着在输入张量的每一边添加两个单位的反射填充。

m = nn.ReflectionPad1d(2)
input = torch.arange(8, dtype=torch.float).reshape(1, 2, 4)
output = m(input)

这将在输入张量的左右两侧分别添加两个单位的反射填充。

2. 使用不同的填充大小：你可以通过传递一个二元组来为左右两边设置不同的填充大小，比如 nn.ReflectionPad1d((3, 1))。

m = nn.ReflectionPad1d((3, 1))
output = m(input)

这将在输入张量的左边添加三个单位，右边添加一个单位的反射填充。

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
边界效应：由于反射填充是通过复制边缘值实现的，因此在某些情况下可能会引入不希望的边界效应。
使用场景：反射填充在视觉任务中特别有用，因为它可以保持图像边缘的连续性，而不是简单地填充零或其他值。

在数学公式中，W_out = W_in + padding_left + padding_right 描述了输出宽度（W_out）是如何根据输入宽度（W_in）以及左右两侧的填充大小计算出来的。

nn.ReflectionPad2d

torch.nn.ReflectionPad2d 是 PyTorch 框架中用于二维数据的一个填充类，它使用输入边界的反射进行填充。这种类型的填充在处理图像或其他二维数据时非常有用，尤其是在进行卷积操作时，需要保持数据尺寸不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个四元组（4-tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是四元组，它表示四个边界的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (N, C, H_in, W_in) 或 (C, H_in, W_in)，其中 N 是批大小，C 是通道数，H_in 是输入高度，W_in 是输入宽度。
输出：形状为 (N, C, H_out, W_out) 或 (C, H_out, W_out)，其中 H_out = H_in + padding_top + padding_bottom 和 W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 H_out 和 W_out 分别是填充后的高度和宽度。

使用示例：

基本使用：如果使用 nn.ReflectionPad2d(2)，这意味着在所有四个边界上添加两个单位的反射填充。

m = nn.ReflectionPad2d(2)
input = torch.arange(9, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 3, 3)
output = m(input)

这将在输入张量的每一边添加两个单位的反射填充。

2. 使用不同的填充大小：你可以传递一个四元组来为每个边界设置不同的填充大小，比如 nn.ReflectionPad2d((1, 1, 2, 0))。

m = nn.ReflectionPad2d((1, 1, 2, 0))
output = m(input)

这将在输入张量的左、右边各添加一个单位，顶部添加两个单位，底部不添加填充的反射填充。

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型与模型其他部分一致。
边界效应：反射填充通过复制边缘值，可能在某些情况下引入边界效应，需要注意这一点。
适用场景：反射填充尤其适用于视觉任务，因为它在填充时保持了图像边缘的连续性。

在数学公式中，H_out = H_in + padding_top + padding_bottom 和 W_out = W_in + padding_left + padding_right 描述了输出的高度（H_out）和宽度（W_out）是如何基于输入的高度（H_in）、宽度（W_in）以及各边的填充大小计算出来的。

nn.ReflectionPad3d

torch.nn.ReflectionPad3d 是 PyTorch 深度学习框架中的一个类，专门用于对三维数据进行反射填充。这种填充方式在处理三维数据（如体积数据或视频帧）时非常有用，尤其是在卷积神经网络中需要保持数据尺寸不变的场景中。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个六元组（6-tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是六元组，它表示六个边界的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom, padding_front, padding_back)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (N, C, D_in, H_in, W_in) 或 (C, D_in, H_in, W_in)，其中 N 是批大小，C 是通道数，D_in 是输入深度，H_in 是输入高度，W_in 是输入宽度。
输出：形状为 (N, C, D_out, H_out, W_out) 或 (C, D_out, H_out, W_out)，其中 D_out = D_in + padding_front + padding_back，H_out = H_in + padding_top + padding_bottom，W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 D_out、H_out 和 W_out 分别是填充后的深度、高度和宽度。

使用示例：

基本使用：如果使用 nn.ReflectionPad3d(1)，这意味着在所有六个边界上添加一个单位的反射填充。

m = nn.ReflectionPad3d(1)
input = torch.arange(8, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 2, 2, 2)
output = m(input)

这将在输入张量的每一个边界添加一个单位的反射填充。

使用不同的填充大小：你可以传递一个六元组来为每个边界设置不同的填充大小。

# 示例：设置不同的填充大小
m = nn.ReflectionPad3d((1, 1, 2, 0, 1, 2))
# 然后使用 m(input) 来应用填充

这将在输入张量的不同边界上添加不同大小的反射填充。

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型与模型其他部分一致。
边界效应：反射填充通过复制边缘值，可能在某些情况下引入边界效应，需要特别注意。
适用场景：反射填充尤其适用于处理三维数据，如医学图像、视频处理等领域。

在数学公式中，D_out = D_in + padding_front + padding_back、H_out = H_in + padding_top + padding_bottom 和 W_out = W_in + padding_left + padding_right 描述了输出的深度（D_out）、高度（H_out）和宽度（W_out）是如何基于输入的深度（D_in）、高度（H_in）、宽度（W_in）以及各边的填充大小计算出来的。

nn.ReplicationPad1d

torch.nn.ReplicationPad1d 是 PyTorch 框架中用于一维数据的填充类，它通过复制输入边界的值来进行填充。这种填充方式在处理一维序列数据（如时间序列、音频信号等）时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据长度不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个二元组（tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是二元组，它表示左右两边的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (C, W_in) 或 (N, C, W_in)，其中 C 是通道数，W_in 是输入宽度，N 是批大小（如果有的话）。
输出：形状为 (C, W_out) 或 (N, C, W_out)，其中 W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 W_out 是填充后的宽度。

使用示例：

基本使用：如果使用 nn.ReplicationPad1d(2)，这意味着在输入张量的每一边添加两个单位的复制填充。

m = nn.ReplicationPad1d(2)
input = torch.arange(8, dtype=torch.float).reshape(1, 2, 4)
output = m(input)

这将在输入张量的左右两侧分别添加两个单位的复制填充。

2. 使用不同的填充大小：你可以通过传递一个二元组来为左右两边设置不同的填充大小，比如 nn.ReplicationPad1d((3, 1))。

m = nn.ReplicationPad1d((3, 1))
output = m(input)

这将在输入张量的左边添加三个单位，右边添加一个单位的复制填充。

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：由于复制填充是通过重复边缘值实现的，因此在某些情况下可能会引入不希望的效果，特别是在边缘值与邻近数据差异较大时。
使用场景：复制填充在处理一维数据时特别有用，因为它在填充时尽可能保持了数据的局部特性。

在数学公式中，W_out = W_in + padding_left + padding_right 描述了输出宽度（W_out）是如何根据输入宽度（W_in）以及左右两侧的填充大小计算出来的。

nn.ReplicationPad2d

torch.nn.ReplicationPad2d 是 PyTorch 框架中用于二维数据的填充类，它通过复制输入边界的值来进行填充。这种填充方式在处理图像或其他二维数据时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据尺寸不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个四元组（4-tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是四元组，它表示四个边界的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (N, C, H_in, W_in) 或 (C, H_in, W_in)，其中 N 是批大小，C 是通道数，H_in 是输入高度，W_in 是输入宽度。
输出：形状为 (N, C, H_out, W_out) 或 (C, H_out, W_out)，其中 H_out = H_in + padding_top + padding_bottom 和 W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 H_out 和 W_out 分别是填充后的高度和宽度。

使用示例：

以下是一个整合的示例，展示了如何使用 nn.ReplicationPad2d，包括使用相同的填充大小和不同的填充大小两种情况：

import torch
import torch.nn as nn

# 使用相同的填充大小
m_same_padding = nn.ReplicationPad2d(2)
input = torch.arange(9, dtype=torch.float).reshape(1, 1, 3, 3)
output_same_padding = m_same_padding(input)

# 使用不同的填充大小
m_different_padding = nn.ReplicationPad2d((1, 1, 2, 0))
output_different_padding = m_different_padding(input)

# 打印输出
print("Output with same padding on all sides:\n", output_same_padding)
print("\nOutput with different padding:\n", output_different_padding)

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：由于复制填充是通过重复边缘值实现的，因此在某些情况下可能会引入不希望的效果，特别是在边缘值与邻近数据差异较大时。
使用场景：复制填充在处理二维数据时特别有用，因为它在填充时尽可能保持了数据的局部特性。

nn.ReplicationPad3d

torch.nn.ReplicationPad3d 是 PyTorch 框架中用于三维数据的填充类，它通过复制输入边界的值来进行填充。这种填充方式在处理三维数据（如体积数据、三维图像）时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据尺寸不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个六元组（6-tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是六元组，它表示六个边界的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom, padding_front, padding_back)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (N, C, D_in, H_in, W_in) 或 (C, D_in, H_in, W_in)，其中 N 是批大小，C 是通道数，D_in 是输入深度，H_in 是输入高度，W_in 是输入宽度。
输出：形状为 (N, C, D_out, H_out, W_out) 或 (C, D_out, H_out, W_out)，其中 D_out = D_in + padding_front + padding_back，H_out = H_in + padding_top + padding_bottom，W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 D_out、H_out 和 W_out 分别是填充后的深度、高度和宽度。

使用示例：

以下是一个整合的示例，展示了如何使用 nn.ReplicationPad3d，包括使用相同的填充大小和不同的填充大小两种情况：

import torch
import torch.nn as nn

# 使用相同的填充大小
m_same_padding = nn.ReplicationPad3d(3)
input = torch.randn(16, 3, 8, 320, 480)
output_same_padding = m_same_padding(input)

# 使用不同的填充大小
m_different_padding = nn.ReplicationPad3d((3, 3, 6, 6, 1, 1))
output_different_padding = m_different_padding(input)

# 打印输出
print("Output with same padding on all sides:\n", output_same_padding.shape)
print("\nOutput with different padding:\n", output_different_padding.shape)

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：由于复制填充是通过重复边缘值实现的，因此在某些情况下可能会引入不希望的效果，特别是在边缘值与邻近数据差异较大时。
使用场景：复制填充在处理三维数据时特别有用，因为它在填充时尽可能保持了数据的局部特性。

nn.ZeroPad1d

torch.nn.ZeroPad1d 是 PyTorch 框架中用于一维数据的填充类，它通过在输入张量的边界添加零来进行填充。这种填充方式在处理一维序列数据（如时间序列、音频信号等）时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据长度不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个二元组（tuple）。如果是整数，它会在两边边界上应用相同的填充大小。如果是二元组，它表示左右两边的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (C, W_in) 或 (N, C, W_in)，其中 C 是通道数，W_in 是输入宽度，N 是批大小（如果有的话）。
输出：形状为 (C, W_out) 或 (N, C, W_out)，其中 W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 W_out 是填充后的宽度。

使用示例：

以下是一个整合的示例，展示了如何使用 nn.ZeroPad1d，包括使用相同的填充大小和不同的填充大小两种情况：

import torch
import torch.nn as nn

# 使用相同的填充大小
m_same_padding = nn.ZeroPad1d(2)
input1 = torch.randn(1, 2, 4)
output1 = m_same_padding(input1)

# 使用不同的填充大小
m_different_padding = nn.ZeroPad1d((3, 1))
input2 = torch.randn(1, 2, 3)
output2 = m_different_padding(input2)

# 打印输出
print("Output with same padding on both sides:\n", output1)
print("\nOutput with different padding:\n", output2)

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：零填充会在序列的边界添加零值，这可能会对模型产生特定的影响，尤其是在模型需要解释边界信息时。
使用场景：零填充在处理一维数据时特别有用，尤其是在需要保持数据长度不变时。

在数学公式中，W_out = W_in + padding_left + padding_right 描述了输出宽度（W_out）是如何根据输入宽度（W_in）以及左右两侧的填充大小计算出来的。

nn.ZeroPad2d

torch.nn.ZeroPad2d 是 PyTorch 框架中用于二维数据的填充类，它通过在输入张量的边界添加零来进行填充。这种填充方式在处理图像或其他二维数据时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据尺寸不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个四元组（4-tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是四元组，它表示四个边界的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (N, C, H_in, W_in) 或 (C, H_in, W_in)，其中 N 是批大小，C 是通道数，H_in 是输入高度，W_in 是输入宽度。
输出：形状为 (N, C, H_out, W_out) 或 (C, H_out, W_out)，其中 H_out = H_in + padding_top + padding_bottom 和 W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 H_out 和 W_out 分别是填充后的高度和宽度。

使用示例：

以下是一个整合的示例，展示了如何使用 nn.ZeroPad2d，包括使用相同的填充大小和不同的填充大小两种情况：

import torch
import torch.nn as nn

# 使用相同的填充大小
m_same_padding = nn.ZeroPad2d(2)
input1 = torch.randn(1, 1, 3, 3)
output1 = m_same_padding(input1)

# 使用不同的填充大小
m_different_padding = nn.ZeroPad2d((1, 1, 2, 0))
input2 = torch.randn(1, 1, 3, 3)
output2 = m_different_padding(input2)

# 打印输出
print("Output with same padding on all sides:\n", output1)
print("\nOutput with different padding:\n", output2)

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：零填充会在图像的边界添加零值，这可能会对模型产生特定的影响，尤其是在模型需要解释边界信息时。
使用场景：零填充在处理二维数据时特别有用，尤其是在需要保持数据尺寸不变时。

nn.ZeroPad3d

torch.nn.ZeroPad3d 是 PyTorch 框架中用于三维数据的填充类，它通过在输入张量的边界添加零来进行填充。这种填充方式在处理三维数据（如体积数据、三维图像等）时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据尺寸不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个六元组（6-tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是六元组，它表示六个边界的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom, padding_front, padding_back)。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (N, C, D_in, H_in, W_in) 或 (C, D_in, H_in, W_in)，其中 N 是批大小，C 是通道数，D_in 是输入深度，H_in 是输入高度，W_in 是输入宽度。
输出：形状为 (N, C, D_out, H_out, W_out) 或 (C, D_out, H_out, W_out)，其中 D_out = D_in + padding_front + padding_back，H_out = H_in + padding_top + padding_bottom，W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 D_out、H_out 和 W_out 分别是填充后的深度、高度和宽度。

使用示例：

以下是一个整合的示例，展示了如何使用 nn.ZeroPad3d，包括使用相同的填充大小和不同的填充大小两种情况：

import torch
import torch.nn as nn

# 使用相同的填充大小
m_same_padding = nn.ZeroPad3d(3)
input1 = torch.randn(16, 3, 10, 20, 30)
output1 = m_same_padding(input1)

# 使用不同的填充大小
m_different_padding = nn.ZeroPad3d((3, 3, 6, 6, 0, 1))
output2 = m_different_padding(input1)

# 打印输出
print("Output with same padding on all sides:\n", output1.shape)
print("\nOutput with different padding:\n", output2.shape)

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：零填充会在三维数据的边界添加零值，这可能会对模型产生特定的影响，尤其是在模型需要解释边界信息时。
使用场景：零填充在处理三维数据时特别有用，尤其是在需要保持数据尺寸不变时。

nn.ConstantPad1d

torch.nn.ConstantPad1d 是 PyTorch 框架中用于一维数据的填充类，它通过在输入张量的边界添加一个常数值来进行填充。这种填充方式在处理一维序列数据（如时间序列、音频信号等）时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据长度不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个二元组（tuple）。如果是整数，它会在两边边界上应用相同的填充大小。如果是二元组，它表示左右两边的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right)。
value：填充的常数值。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (C, W_in) 或 (N, C, W_in)，其中 C 是通道数，W_in 是输入宽度，N 是批大小（如果有的话）。
输出：形状为 (C, W_out) 或 (N, C, W_out)，其中 W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 W_out 是填充后的宽度。

使用示例：

以下是一个整合的示例，展示了如何使用 nn.ConstantPad1d，包括使用相同的填充大小和不同的填充大小两种情况：

import torch
import torch.nn as nn

# 使用相同的填充大小
m_same_padding = nn.ConstantPad1d(2, 3.5)
input1 = torch.randn(1, 2, 4)
output1 = m_same_padding(input1)

# 使用不同的填充大小
m_different_padding = nn.ConstantPad1d((3, 1), 3.5)
input2 = torch.randn(1, 2, 3)
output2 = m_different_padding(input2)

# 打印输出
print("Output with same padding on both sides:\n", output1)
print("\nOutput with different padding:\

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：常数填充会在序列的边界添加特定的常数值，这可能会对模型产生特定的影响，尤其是在模型需要解释边界信息时。
使用场景：常数填充在处理一维数据时特别有用，尤其是在需要保持数据长度不变时。

在数学公式中，W_out = W_in + padding_left + padding_right 描述了输出宽度（W_out）是如何根据输入宽度（W_in）以及左右两侧的填充大小和填充值计算出来的。

nn.ConstantPad2d

torch.nn.ConstantPad2d 是 PyTorch 框架中用于二维数据的填充类，它通过在输入张量的边界添加一个常数值来进行填充。这种填充方式在处理图像或其他二维数据时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据尺寸不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个四元组（4-tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是四元组，它表示四个边界的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom)。
value：填充的常数值。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (N, C, H_in, W_in) 或 (C, H_in, W_in)，其中 N 是批大小，C 是通道数，H_in 是输入高度，W_in 是输入宽度。
输出：形状为 (N, C, H_out, W_out) 或 (C, H_out, W_out)，其中 H_out = H_in + padding_top + padding_bottom 和 W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 H_out 和 W_out 分别是填充后的高度和宽度。

使用示例：

以下是一个整合的示例，展示了如何使用 nn.ConstantPad2d，包括使用相同的填充大小和不同的填充大小两种情况：

import torch
import torch.nn as nn

# 使用相同的填充大小
m_same_padding = nn.ConstantPad2d(2, 3.5)
input1 = torch.randn(1, 2, 2)
output1 = m_same_padding(input1)

# 使用不同的填充大小
m_different_padding = nn.ConstantPad2d((3, 0, 2, 1), 3.5)
output2 = m_different_padding(input1)

# 打印输出
print("Output with same padding on all sides:\n", output1)
print("\nOutput with different padding:\n", output2)

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：常数填充会在图像的边界添加特定的常数值，这可能会对模型产生特定的影响，尤其是在模型需要解释边界信息时。
使用场景：常数填充在处理二维数据时特别有用，尤其是在需要保持数据尺寸不变时。

nn.ConstantPad3d

torch.nn.ConstantPad3d 是 PyTorch 框架中用于三维数据的填充类，它通过在输入张量的边界添加一个常数值来进行填充。这种填充方式在处理三维数据（如体积数据、三维图像等）时非常有用，尤其是在进行卷积操作时需要保持数据尺寸不变的情况下。

参数说明：

padding：这个参数可以是一个整数或一个六元组（6-tuple）。如果是整数，它会在所有边界上应用相同的填充大小。如果是六元组，它表示六个边界的填充大小，格式为 (padding_left, padding_right, padding_top, padding_bottom, padding_front, padding_back)。
value：填充的常数值。

形状（Shape）：

输入：其形状可以是 (N, C, D_in, H_in, W_in) 或 (C, D_in, H_in, W_in)，其中 N 是批大小，C 是通道数，D_in 是输入深度，H_in 是输入高度，W_in 是输入宽度。
输出：形状为 (N, C, D_out, H_out, W_out) 或 (C, D_out, H_out, W_out)，其中 D_out = D_in + padding_front + padding_back，H_out = H_in + padding_top + padding_bottom，W_out = W_in + padding_left + padding_right。这里的 D_out、H_out 和 W_out 分别是填充后的深度、高度和宽度。

使用示例：

以下是一个整合的示例，展示了如何使用 nn.ConstantPad3d，包括使用相同的填充大小和不同的填充大小两种情况：

import torch
import torch.nn as nn

# 使用相同的填充大小
m_same_padding = nn.ConstantPad3d(3, 3.5)
input1 = torch.randn(16, 3, 10, 20, 30)
output1 = m_same_padding(input1)

# 使用不同的填充大小
m_different_padding = nn.ConstantPad3d((3, 3, 6, 6, 0, 1), 3.5)
output2 = m_different_padding(input1)

# 打印输出
print("Output with same padding on all sides:\n", output1.shape)
print("\nOutput with different padding:\n", output2.shape)

注意事项：

数据类型：确保输入数据的类型（如 float32）与你的模型其他部分一致。
填充效果：常数填充会在三维数据的边界添加特定的常数值，这可能会对模型产生特定的影响，尤其是在模型需要解释边界信息时。
使用场景：常数填充在处理三维数据时特别有用，尤其是在需要保持数据尺寸不变时。

总结

本文详细介绍了 PyTorch 框架中的多个填充类，用于在深度学习模型中处理不同维度的数据。这些填充方法对于保持卷积神经网络中数据的空间维度至关重要，尤其在图像处理、音频信号处理等领域中有广泛应用。每种填充方法都有其特定的应用场景和注意事项，如数据类型一致性、边界效应的考虑等。文章通过具体的代码示例展示了如何在 PyTorch 中使用这些填充类，并解释了它们的工作原理。

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在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
python os.environ 江湖偌大 python 深度学习
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='0'#默认值，输出所有信息os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'#屏蔽通知信息（INFO）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#屏蔽通知信息和警告信息（INFO\WARNING）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='
Python中os.environ基本介绍及使用方法鹤冲天Pro #Python python 服务器开发语言
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Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验我的运维人生信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代，如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来，成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts，作为一款基于Python的开源数据可视化库，凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力，成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏，并通过实际代码案例
Python教程：一文了解使用Python处理XPath 旦莫 Python进阶 python 开发语言
目录1.环境准备1.1安装lxml1.2验证安装2.XPath基础2.1什么是XPath？2.2XPath语法2.3示例XML文档3.使用lxml解析XML3.1解析XML文档3.2查看解析结果4.XPath查询4.1基本路径查询4.2使用属性查询4.3查询多个节点5.XPath的高级用法5.1使用逻辑运算符5.2使用函数6.实战案例6.1从网页抓取数据6.1.1安装Requests库6.1.2代
python os.environ_python os.environ 读取和设置环境变量 weixin_39605414 python os.environ
>>>importos>>>os.environ.keys()['LC_NUMERIC','GOPATH','GOROOT','GOBIN','LESSOPEN','SSH_CLIENT','LOGNAME','USER','HOME','LC_PAPER','PATH','DISPLAY','LANG','TERM','SHELL','J2REDIR','LC_MONETARY','QT_QPA
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faiss python
在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
python是什么意思中文-在python中%是什么意思编程大乐趣
Python中%有两种：1、数值运算：%代表取模，返回除法的余数。如：>>>7%212、%操作符（字符串格式化，stringformatting），说明如下：%[(name)][flags][width].[precision]typecode(name)为命名flags可以有+，-，''或0。+表示右对齐。-表示左对齐。''为一个空格，表示在正数的左侧填充一个空格，从而与负数对齐。0表示使用0填
Day1笔记-Python简介&标识符和关键字&输入输出 ~在杰难逃~ Python python 开发语言大数据数据分析数据挖掘
大家好，从今天开始呢，杰哥开展一个新的专栏，当然，数据分析部分也会不定时更新的，这个新的专栏主要是讲解一些Python的基础语法和知识，帮助0基础的小伙伴入门和学习Python，感兴趣的小伙伴可以开始认真学习啦！一、Python简介【了解】1.计算机工作原理编程语言就是用来定义计算机程序的形式语言。我们通过编程语言来编写程序代码，再通过语言处理程序执行向计算机发送指令，让计算机完成对应的工作，编程
python八股文面试题分享及解析(1) Shawn________ python
#1.'''a=1b=2不用中间变量交换a和b'''#1.a=1b=2a,b=b,aprint(a)print(b)结果：21#2.ll=[]foriinrange(3):ll.append({'num':i})print(11)结果:#[{'num':0},{'num':1},{'num':2}]#3.kk=[]a={'num':0}foriinrange(3):#0,12#可变类型，不仅仅改变
每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树）肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进 java 算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
Python快速入门 —— 第三节：类与对象孤华暗香 Python快速入门 python 开发语言
第三节：类与对象目标：了解面向对象编程的基础概念，并学会如何定义类和创建对象。内容：类与对象：定义类：class关键字。类的构造函数：__init__()。类的属性和方法。对象的创建与使用。示例：classStudent:def__init__(self,name,age,major):self.name&#
pyecharts——绘制柱形图折线图 2224070247 信息可视化 python java 数据可视化
一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd）数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来，ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评，成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具，被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言，也加入ECharts的使用行列，并研发出方便Python开发者使用的数据
Python 实现图片裁剪（附代码） | Python工具剑客阿良_ALiang
前言本文提供将图片按照自定义尺寸进行裁剪的工具方法，一如既往的实用主义。环境依赖ffmpeg环境安装，可以参考我的另一篇文章：windowsffmpeg安装部署_阿良的博客-CSDN博客本文主要使用到的不是ffmpeg，而是ffprobe也在上面这篇文章中的zip包中。ffmpy安装：pipinstallffmpy-ihttps://pypi.douban.com/simple代码不废话了，上代码
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（4) 算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选**1.Python中的`with`**用途和功能自动资源管理示例：文件操作上下文管理协议示例代码工作流程解析优点2.\_\_new\_\_和**\_\_init\_\_**区别__new____init__区别总结3.**切片（Slicing）操作**基本切片语法
python os 环境变量 CV矿工 python 开发语言 numpy
环境变量：环境变量是程序和操作系统之间的通信方式。有些字符不宜明文写进代码里，比如数据库密码，个人账户密码，如果写进自己本机的环境变量里，程序用的时候通过os.environ.get（）取出来就行了。os.environ是一个环境变量的字典。环境变量的相关操作importos"""设置/修改环境变量：os.environ[‘环境变量名称’]=‘环境变量值’#其中key和value均为string类
Python爬虫解析工具之xpath使用详解 eqa11 python 爬虫开发语言
文章目录Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言二、环境准备1、插件安装2、依赖库安装三、xpath语法详解1、路径表达式2、通配符3、谓语4、常用函数四、xpath在Python代码中的使用1、文档树的创建2、使用xpath表达式3、获取元素内容和属性五、总结Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言在Python爬虫开发中，数据提取是一个至关重要的环节。xpath作为一门
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首张三叨
你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
《Python数据分析实战终极指南》 xjt921122 python 数据分析开发语言
对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑**，有关于技能和思维的**：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
Python中深拷贝与浅拷贝的区别 yuxiaoyu.
转自：http://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70271868定义：在Python中对象的赋值其实就是对象的引用。当创建一个对象，把它赋值给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，只是拷贝了这个对象的引用而已。浅拷贝：拷贝了最外围的对象本身，内部的元素都只是拷贝了一个引用而已。也就是，把对象复制一遍，但是该对象中引用的其他对象我不复
Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
Python编译器鹿鹿~ Python编译器 Python python 开发语言后端
嘿嘿嘿我又来了啊有些小盆友可能不知道Python其实是有编译器的，也就是PyCharm。你们可能会问到这个是干嘛的又不可以吃也不可以穿好像没有什么用，其实你还说对了这个还真的不可以吃也不可以穿，但是它用来干嘛的呢。用来编译你所打出的代码进行运行（可能这里说的有点不对但是只是个人认为）现在我们来说说PyCharm是用来干嘛的。PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Pyt
一文掌握python面向对象魔术方法（二）程序员neil python python 开发语言
接上篇：一文掌握python面向对象魔术方法（一）-CSDN博客目录六、迭代和序列化：1、__iter__(self):定义迭代器，使得类可以被for循环迭代。2、__getitem__(self,key):定义索引操作，如obj[key]。3、__setitem__(self,key,value):定义赋值操作，如obj[key]=value。4、__delitem__(self,key):定义
一文掌握python常用的list（列表）操作程序员neil python python 开发语言
目录一、创建列表1.直接创建列表：2.使用list()构造器3.使用列表推导式4.创建空列表二、访问列表元素1.列表支持通过索引访问元素，索引从0开始：2.还可以使用切片操作访问列表的一部分：三、修改列表元素四、添加元素1.append()：在末尾添加元素2.insert()：在指定位置插入元素五、删除元素1.del：删除指定位置的元素2.remove()：删除指定值的第一个匹配项3.pop()：
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSource expire/del incr/lpush 数据库分区 redis
最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷） 1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids) 这个方法是从red
SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oracle sql
1 通过ROWID访问表--索引你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
[JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
lvs- real 男人50 LVS
#!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #. /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
生成公钥和私钥 oloz DSA 安全加密
package com.msserver.core.util; import java.security.KeyPair; import java.security.PrivateKey; import java.security.PublicKey; import java.security.SecureRandom; public class SecurityUtil {
UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2d glClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
mysql常用命令香水浓 mysql
连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面 agevs JavaScript jquery css html5
系统层面：高可用性所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
获取复利总收入 baalwolf 获取
public static void main(String args[]){ int money=200; int year=1; double rate=0.1; &
eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScript AngularJS 分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。 &nbs
[Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等. mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式， mvn archetype 1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
【Java命令三】jps bit1129 Java命令
jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看 [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？ brotherlamp unity自学 unity教程 unity视频 unity资料 unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java 算法面试百度招聘
import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
<title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
HIVE 窗口及分析函数 daizj hive 窗口函数分析函数
窗口函数应用场景：（1）用于分区排序（2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算（5）层次查询一、分析函数用于等级、百分点、n分片等。函数说明 RANK() &nbs
PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHP zip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
精彩英语贺词 dcj3sjt126com 英语
I'm always here 我会一直在这里支持你 &nb
基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 java spring bean IOC Office
java模拟post请求 geeksun java
一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift !
转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
centos7安装jdk1.7 jisonami jdk centos
安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP 架构数据映射器 datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。一、概念数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
在Python中使用MYSQL pda158 mysql python
缘由　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到数据库中。　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里记录一下，大家共勉。　　 python中mysql的调用　　百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
单例模式 hxl1988_0311 java 单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton; /* * 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点 * * 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件 * * 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象 * */ /** * 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。