修仙之路：pytorch篇第18页

Word2Vec 模型 PyTorch 实现并复现论文中的数据集

详细注解链接：https://www.orzzz.net/directory/codes/Word2Vec/index.html欢迎咨询！

Illusionna.·2025-03-10 14:37

Android GNSS 模块分析（一）整体介绍 - App

同学，别退出呀，我可是全网最牛逼的WIFI/BT/GPS/NFC分析博主，我写了上百篇文章，请点击下面了解本专栏，进入本博主主页看看再走呗，一定不会让你后悔的，记得一定要去看主页置顶文章哦。

短距WCN协议开发分享·2025-03-10 13:34

网安入门第四篇 MISC中常见的加密算法篇章一

目录DES算法背景：安全性：加密流程：RSA加密算法背景：安全性：加密原理：DES算法背景：数据加密标准（DES，DataEncryptionStandard）是一种使用密钥加密的块密码，1976年被美国联邦政府的国家标准局确定为联邦资料处理标准（FIPS），随后在国际上广泛流传开来。它基于使用56位密钥的对称算法。这个算法因为包含一些机密设计元素，相对短的密钥长度以及怀疑内含美国国家安全局（NS

网络安全工程师教学·2025-03-10 13:31

网络安全入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/kdoc_html_views-1a98987dfd.css"rel="stylesheet"/>href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_v

白帽黑客坤哥·2025-03-10 12:28

一个实例用全创建型模式-优化（冗余消除）

1.关联链接上一篇：一个实例用全创建型模式-CSDN博客目录：《一个实例讲完23种设计模式》2.内容当前：单件+抽象工厂+创建者+工厂方法+优化需求：坦克大战创建两种坦克坦克类型射程速度b7070米时/

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-03-10 12:57

数据分析面试全攻略：业务分析能力篇

前言：业务分析能力考察重点在数据分析岗位面试中，业务分析能力是区分初级与中高级候选人的核心要素。本篇将从指标设计、异常分析、用户增长三大模块，解析业务分析能力提升路径。一、指标设计：用数据定义业务价值1.1用户留存分析体系留存率计算模型定义公式：次日留存率=第2天活跃用户数/首日新增用户数×100%7日留存率=第8天活跃用户数/首日新增用户数×100%SQL计算模板：WITHfirst_login

代码CC·2025-03-10 12:25

《外包程序员的转行突围：从C++开发到未来之路》

为什么开设这个专栏？我是某外包公司的C++开发工程师，从业3年多，经历过996的疲惫、技术栈迭代的焦虑，马上面临行业对“大龄程序员”的隐性淘汰规则。当前C++开发岗位的竞争日益激烈，传统互联网企业对基础开发岗的需求逐渐饱和，而外包行业的局限性（技术深度不足、项目重复性高）让我开始思考：是继续在“舒适区”内卷，还是主动转型寻找新赛道？通过调研2025年的就业趋势，我发现：C++岗位分化明显：高端领域

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-10 11:51

word导出高清PDF

参考：解决PPT导出PDF分辨率过低问题_ppt导出pdf清晰度不高怎么解决-CSDN博客之前被论文折磨的发疯，遇到了点问题，遂写此篇，参考上面这位大神的文章，顺利解决了问题，插个眼留给自己用首先我的电脑上有

linff911·2025-03-10 11:19

面试必备：Kafka高频面试题及答案解析

本文，已收录于，我的技术网站aijiangsir.com，有大厂完整面经，工作技术，架构师成长之路，等经验分享Kafka中的ProducerAPI是如何工作的？

江-小北·2025-03-10 10:11

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas

Wis4e·2025-03-10 09:09

【C++设计模式】第十六篇：迭代器模式（Iterator）

注意：复现代码时，确保VS2022使用C++17/20标准以支持现代特性。遍历聚合对象的统一方式1.模式定义与用途核心思想迭代器模式：提供一种方法顺序访问聚合对象的元素，而无需暴露其内部表示。关键用途：1.统一遍历接口：为不同数据结构（如数组、链表、树）提供一致的遍历方式。2.支持多种遍历策略：前向、反向、条件过滤等。3.简化聚合类设计：将遍历逻辑从聚合类中分离。经典场景STL容器的迭代器（如st

JuicyActiveGilbert·2025-03-10 09:39

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

告别繁琐！Vue3 组合式函数解锁 Echarts 封装新姿势

Composables）来封装Echarts，提供一套可复用、易维护的图表解决方案在这里你能够学到Echarts封装的思路与最佳实践，理解Echarts的特性与使用技巧本文也是《通俗易懂的中后台系统建设指南》系列的第六篇文章

·2025-03-10 09:40

Pytorch的一小步，昇腾芯片的一大步

Pytorch的一小步，昇腾芯片的一大步相信在AI圈的人多多少少都看到了最近的信息：PyTorch最新2.1版本宣布支持华为昇腾芯片！1、发生了什么事儿？

BRUCE_WUANG·2025-03-10 09:32

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Pycharm搭建CUDA，Pytorch教程（匹配版本，安装，搭建全保姆教程）_cuda12(1)

##二、安装Pytorch#

2401_84557821·2025-03-10 08:56

物理层与数据链路层：网络通信的基石

引言在上一篇中，我们介绍了计算机网络的基础概念和OSI模型的整体结构。今天，我们将深入探讨OSI模型的最底层——物理层和数据链路层。这两层是网络通信的基础，它们直接负责数据的物理传输和帧的封装与传输。

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文，这是一个用于高效微调大型语言模型（LLMs）的统一框架。

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

【每日八股】Redis篇（七）：集群

目录Redis集群模式有哪些？Redis切片集群的工作原理？哈希槽和Redis节点如何对应？主从模式的同步过程？全量同步增量同步主服务器如何知道要将哪些增量数据发送给从服务器？如何避免主从数据不一致？主从架构中过期key如何处理？主从模式是同步复制还是异步复制？哨兵机制是什么？哨兵机制的工作原理？什么是集群的脑裂？如何减少主从切换带来的数据丢失？Redis集群模式有哪些？主从（Replicatio

YGGP·2025-03-10 07:48

云计算：虚拟化、容器化与云存储技术详解

在上一篇中，我们深入探讨了网络安全的核心技术，包括加密、认证和防火墙，并通过实际案例和细节帮助读者全面理解这些技术的应用和重要性。今天，我们将转向一个近年来迅速发展的领域——云计算。

Evaporator Core·2025-03-10 07:17

【每日八股】计算机网络篇（三）：IP

目录DNS查询服务器的基本流程DNS采用TCP还是UDP，为什么？默认使用UDP的原因需要使用TCP的场景？总结DNS劫持是什么？解决办法？浏览器输入一个URL到显示器显示的过程？URL解析TCP连接HTTP请求页面渲染断开连接PING如何工作？Cookie和Session的区别是什么？CookieSession差别IPv4和IPv6的区别？什么是跨域？什么情况下会发生跨域请求？概念解决办法DNS

YGGP·2025-03-10 07:16

架构师之路——设计模式篇(总览)

1.前言在1994年，由ErichGamma、RichardHelm、RalphJohnson和JohnVlissides四人合著出版了一本名为DesignPatterns-ElementsofReusableObject-OrientedSoftware（中文译名：设计模式-可复用的面向对象软件元素）的书，该书首次提到了软件开发中设计模式的概念。设计模式——这四个字不仅仅是一个通用技能的名称，更

周努力.·2025-03-10 06:16

CentOS 7 aarch64上制作kernel rpm二进制包 —— 筑梦之路

环境说明centos7aarch64gcc8.3.1kernel5.4.290准备编译制作#安装必要的工具和包yuminstallrpm-develrpmdevtoolsyumgroupinstall"DevelopmentTools"yuminstallncurses-develbcelfutils-libelf-developenssl-devel#安装gcc8.3.1#修改repo文件cd/

筑梦之路·2025-03-10 06:44

阿里云 LAMP环境配置（centos7.6+apache+mysql5.7+php7.3.4）

在安装配置环境的时候遇到了些问题，网上的基本没有一篇就能跟着做完的，所以自己也整理了一下，从开始安装到完成查询的一些资料，如果这篇文章能帮到你，我真的很高兴！！

坚持到底就能逆袭·2025-03-10 06:11

DeepSeek市场份额攀至9.6%，探索生成式AI的行业变革之路

耶耶Norsea·2025-03-10 06:41

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制

2401_84123077·2025-03-10 05:38

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

·2025-03-10 05:07

【Java代码审计 | 第十三篇】XXE漏洞成因及防范

未经许可，不得转载。文章目录XXE漏洞成因解析XML的Java方法DocumentBuilder（原生，可回显）SAXReader（DOM4J，第三方库）SAXBuilder（JDOM，第三方库）SAXParserFactory（原生，不可回显）XMLReaderFactoryDigester（ApacheCommonsDigester）支持XInclude的DocumentBuilderSAXP

秋说·2025-03-10 04:24

javascript正则

@TOC引言无意中从网上查找到一篇关于正则表达式的好文章，就进行了分享给大家，希望对大家有帮助。亲爱的读者朋友，如果你点开了这篇文章，说明你对正则很感兴趣。

努力的程序员30*15k·2025-03-10 03:53

Python库之PyAutoGUI使用操作文本文件

Date:2025.03.0420:32:11author:lijianzhan上一篇文章中提到了PyAutoGUI库的安装以及使用，本篇将介绍一款自动化工具-PyAutoGUI进行系统的文本操作，除了这些操作之外

喜欢硬编码·2025-03-10 02:14

你为什么要写博客？

契机：最近CSDN系统给我发了一条私信，说我成为博主已经四年了，写一篇博客纪念可以得一枚纪念勋章，遂有此文。

何中应·2025-03-10 02:44

Python|基于DeepSeek大模型，自动生成语料数据（10）

前言本文是该专栏的第10篇，后面会持续分享AI大模型干货知识，记得关注。

写python的鑫哥·2025-03-10 02:41

java架构师成长之路_java架构师学习之路

一：并发编程+activemq+实战案例并发编程基础篇第一天1、课程大纲简要介绍2、线程基础概念、线程安全概念、多个线程多个锁概念3、对象锁的同步和异步4、脏读概念、脏读业务场景、Synchronized

电影狂人A·2025-03-10 01:38

paddleOCR处理PDF遇到问题

前提安装是上一篇，langchain的加载和分割参考博客：使用paddleOCR批量识别pdf_paddleocrpdf-CSDN博客遇到问题如下图。

被编程为难的小娃娃·2025-03-10 01:37

Hadoop：分布式计算平台初探

MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释M

dccrtbn6261333·2025-03-10 01:32

一篇文章带你秒懂！

大家好，我是小康。在上篇文章中，我们讲了static成员变量和函数的用法，这次我们来聊聊更实用的内容—多线程中的static变量线程安全问题。多线程环境下，static变量可能遇到两个方面的线程安全挑战：初始化是否线程安全：当static变量第一次使用时，多个线程是否会同时尝试初始化，导致冲突？后续修改是否线程安全：变量初始化后，如果多个线程同时修改，会不会发生数据竞争？接下来，我会通过几个经典的

·2025-03-10 00:30

你还在用裸指针？C++ 智能指针早就吊打它了！

在上一篇文章中，我们聊了聊RAII的魔力，如何通过简单的类设计解决了资源泄漏问题，比如自动管理数据库连接、网络连接等。

·2025-03-10 00:30

数字识别项目

Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch

不要天天开心·2025-03-10 00:29

五大搜索黄金法则，助你成为高效信息检索达人

我是程序员木木,目前正在做两件事沉淀多年的知识探索了解各种副业项目，同时将探索过程进行分享，帮助自己以及更多朋友找到副业,做好副业以下是这周的干货分享,基于多年搜索经验总结出的搜索技巧，文章末尾有惊喜上周发布了一篇文章

mumux183·2025-03-10 00:53

JavaEE07 定时器的使用和模拟实现

前言前面我们聊了很多关于阻塞队列,单例模式等的应用,今天我们就来聊聊定时器的功能和模拟实现,其实定时器的实现在我们的日常生活中也很常见,比如说平常创建一些定时任务,定时开关机,定时去发表一篇qq空间等等

秋秋睡不醒·2025-03-09 23:13

2024年Python最新Pytorch--3，面试高分实战

（1）Python所有方向的学习路线（新版）这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。（2）Python学习视频包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门

m0_60666452·2025-03-09 22:42

自我训练模型：通往未来的必经之路？

摘要在探讨是否唯有通过自我训练模型才能掌握未来的问题时，文章强调了底层技术的重要性。当前，许多人倾向于关注应用层的便捷性，却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。将模型简单视为产品是一种短视行为，长远来看，理解并发展底层技术才是关键。只有全面把握从底层到应用层的技术链，才能真正引领未来的创新与发展。关键词自我训练模型,掌握未来,底层技术,应用层,模型产品一、技术层面的深入探讨1.1自我训练模型的技术

耶耶Norsea·2025-03-09 22:11

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集

2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码，逐步掌握其核心功能和实际应用。

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

嵌入式单片机基础篇（三十四）之I2C通信以及stm32单片机程序详解

I2C通信以及stm32单片机程序详解1、初始化IO口：#defineIIC_SCLPBout(6)//SCL#defineIIC_SDAPBout(7)//SDA#defineREAD_SDAPBin(7)//输入SDA（1）在固件库中操作IDR寄存器读取IO端口数据是通过GPIO_ReadInputDataBit函数实现的：uint8_tGPIO_ReadInputDataBit(GPIO_T

lostlll·2025-03-09 22:33

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。1.决策树的基本概念1.1什么是决策树？决策树是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为更小的子集，最终生成一棵树状结构。决

巷955·2025-03-09 21:30

JavaScript网页设计案例：动态交互式任务列表

看完这一篇你就可以设计一个动态任务列表，全面展示HTML、CSS和JavaScript在前端开发中的实际应用。通过本案例，你将深入了解事件监听、DOM操作以及用户交互设计的实现过程。

学不完了是吧·2025-03-09 21:55

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