动手学深度学习Pytorch版

pytorch基础 nn.embedding

nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，用于创建嵌入层（embeddinglayer），它将离散的索引（例如词汇表中的单词索引）映射为固定大小的稠密向量。
yuweififi·2025-02-28 10:49

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何，它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差，然后进行归一化。例如，对于一个形状为(b
yuweififi·2025-02-28 10:49

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中，我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder（声码器）。在本教程中，我们
AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX（专题二十六）

注意截至PyTorch2.1，ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的（仍处于测试阶段）导出器，基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。
AI专题精讲·2025-02-28 09:13

Spring 核心技术解析【纯干货版】- XII：Spring 数据访问模块 Spring-R2dbc 模块精讲

在现代应用架构中，高并发、低延迟的需求推动了响应式编程的发展，而传统的JDBC由于其同步阻塞机制，在高吞吐场景下可能成为瓶颈。R2DBC（ReactiveRelationalDatabaseConnectivity）作为响应式关系型数据库访问标准，正是为了解决这一问题而诞生的。SpringR2DBC作为Spring生态对R2DBC的封装，提供了非阻塞、异步的数据库访问能力，并与SpringWebF
m0_74825003·2025-02-28 09:41

Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现）

一、模型初始化模块参考：项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析：numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度，典型Tran
lczdyx·2025-02-28 09:38

【Python专栏】Python的发展历程

Python的具体发展历史和版
雾岛心情·2025-02-28 09:08

Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录

1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio
寸先生的牛马庄园·2025-02-28 09:38

PyTorch使用常见异常和解决办法汇总

文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3
东哥说AI·2025-02-28 09:36

pytorch基础-比较矩阵是否相等

1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库，它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较，allclose用于考虑一定误差范围的近似比较，适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
yuweififi·2025-02-28 08:34

神经网络中的Nesterov Momentum

NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。
化作星辰·2025-02-28 08:31

React Native 0.76：重大更新引领移动开发新潮流

博主小程序体验|博主公众号分享2024年10月23日，ReactNative发布了具有里程碑意义的0.76版本，这一版本带来了众多令人瞩目的更新，将对移动应用开发产生深远影响。
·2025-02-28 06:39

nginx 安装（下载解压就行，免安装）

nginx由C语言编写，内存占用少，性能稳定，并发能力强，功能丰富；可以在大多数UnixLinuxOS上编译运行，并有Windows移植版。
当归1024·2025-02-28 06:17

python操作kafka

一、参考阿里云的官方链接：使用PythonSDK接入Kafka收发消息_云消息队列Kafka版(Kafka)-阿里云帮助中心二、安装python环境三、添加python依赖库pipinstallconfluent-kafka
您懂我意思吧·2025-02-28 06:41

壁纸样机神器 2.0 专业版限时内测开启，邀您体验全新升级！

亲爱的用户们，我们非常高兴地向大家宣布，壁纸样机神器2.0专业版现已正式上线内测！
''distance·2025-02-28 05:11

100种算法【Python版】第38篇—— Tarjan算法

本文目录1算法说明2算法示例：社交群体分析3算法示例：交通路网中的强连通分量识别4算法应用1算法说明Tarjan算法由计算机科学家RobertTarjan于1972年提出，目的是在有向图中有效地找到强连通分量（StronglyConnectedComponents,SCC）。强连通分量是指图中一个最大子图，其中任意两个节点之间都有路径相互可达。Tarjan算法是基于深度优先搜索（DFS）的一种高效
AnFany·2025-02-28 05:38

Redis Lua沙盒绕过RCE（CVE-2022-0543）

在Debian以及Ubuntu发行版的源在打包Redis时，不慎在Lua沙箱中遗留了这个对象package。
不想秃头的烟花·2025-02-28 03:53

（一文搞定）使用sd卡，往野火EBF6UL/LL-pro板子，移植官方uboot、kernel以及构建rootfs

（此操作，事先请先安装usb转串口ch340驱动）1、EBF6UL/LL-pro简介这是野火的开发版，芯片使用的nxp的imx6ull。其他不在介
又摆有菜·2025-02-28 03:49

Spring 学习笔记（一）Spring两大核心技术IOC控制反转/DI依赖注入和AOP面向切面 案例 | 优化传统的Web开发 | MVC架构DAO层与Service层之间的解耦

DI2.1.1案例：IOC实现解耦2.1.2IOC/DI使用总结2.2AOP2.2.1案例：AOP实现日志打印2.2.2AOP使用总结：三、总结参考资料SPOC运行环境windows10IDEA2021.1专业版JDK8Spring
「已注销」·2025-02-28 03:18

计算机网络压缩版

计算机网络到现在零零散散也算过了三遍，一些协议大概了解，但总是模模糊糊的印象，现在把自己的整体认识总结一下，（本来想去起名叫《看这一篇就够了》，但是发现网上好的文章太多了，还是看这篇吧），作为非通信或对网络有特殊要求的专业，理解到这应该也基本足够了。整体结构目前主流的分类模型是五层体系结构，分别为1，应用层，负责主机内报文对应应用的分发，如邮件SMTP，文件共享服务FTP和浏览器的超文本传输协议H
编码的凯文·2025-02-28 02:45

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

跨框架模型演进与行业应用路径

本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络，重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

nvidia docker, nvidia docker2, nvidia container toolkits区别

省流版总结凡是使用了命令nvidiadocker或者在docker中引入了--runtime=nvidia参数的都是过时教程，最新方法只需要下载nvidia-co
coco_1998_2·2025-02-28 01:40

DeepSeek本地部署必要性分析及云端替代方案推荐

一、本地部署适用场景分析硬件要求完整版模型需≥32GB显存（推荐NVIDIAA100/A800）基础版也需RTX3090级别显卡（约150W功耗）适用人群建议✔️企业用户：需私有化部署处理敏感数据✔️研究人员
Asher_Yao·2025-02-28 01:08

单页图床+最新完整版图床系统修复版

内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍图床系统是一种用于存储和管理图片文件的在线服务。它允许用户上传图片文件，并生成相应的图片链接，从而方便用户在网页、社交媒体或其他平台上分享图片。功能特点：图片上传：用户可以通过图床系统将本地图片文件上传到服务器上。图片存储：图床系统会将用户上传的图片文件存储在服务器上，确保图片文件的安全性和可靠性。图片链接生成：
专业软件系统开发·2025-02-28 00:00

核弹级技术革命——搭配deepseek-r1满血版的腾讯云ai助手（codex）仅用14天独立开发出适配ARM架构的微内核操作系统！

编程革命已至：双核AI代码引擎开启效率新纪元当代码生成速度提升600%、缺陷率下降75%成为现实，全球开发者正在见证AI生产力的核爆时刻！DeepSeekProMaxAI代码引擎与腾讯云CodeX双剑合璧，以实测数据重新定义智能编程标准。▌DeepSeekProMax：你的全栈智能编程副驾智能补全准确率达92.3%（GitHubCopilot同期数据为84.7%）支持30+主流语言及框架，覆盖Sp
frandiy·2025-02-28 00:53

2014年上半年系统集成项目管理工程师真题解析（上午+下午）

2014年上半年系统集成项目管理工程师（上午+下午）上午试题1、根据《计算机信息系统集成企业资质等级评定条件（2012年修定版）》的规定，对于申请二级资质的企业来说，近三年的系统集成收入总额占营业收入总额的比例不低于
BoltBear·2025-02-28 00:53

一周学会Flask3 Python Web开发-Jinja2模版中加载静态文件

锋哥原创的Flask3PythonWeb开发Flask3视频教程：2025版Flask3Pythonweb开发视频教程(无废话版)玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili一个Web项目不仅需要HTML模板
java1234_小锋·2025-02-27 23:44

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])#min
Colinnian·2025-02-27 23:41

STM32中断系统详解（大白话版）

活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。一、中断是什么？1.1生活场景比喻想象你在家做饭：你正在切菜（主程序运行）
平凡灵感码头·2025-02-27 23:11

AI探索笔记：线性回归

下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。
安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

数据结构-单链表模板实现-C语言版

《单链表实现模板-C语言版》——从零构建你的“数据火车”引言链表是数据结构中的“火车”，每节车厢（节点）通过“连接器”（指针）串联。
小刘不想改BUG·2025-02-27 21:56

4 算法1-3 三连击（升级版）

题目描述将1,2,…,9共9个数分成三组，分别组成三个三位数，且使这三个三位数的比例是A:B:C，试求出所有满足条件的三个三位数，若无解，输出No!!!。输入格式三个数，A,B,C。输出格式若干行，每行3个数字。按照每行第一个数字升序排列。输入输出样例输入#1123输出#1192384576219438657273546819327654981说明/提示保证Ausingnamespacestd;i
咚咚轩·2025-02-27 21:55

【对比】远程桌面控制软件盘点（2025年）

提供免费版和付费版，功能强大且易于使用。支持远程桌面、文件传输、远程开机（需硬件支持）等功能。内网穿
T-I-M·2025-02-27 20:46

免费获取Parallels Desktop19中文版

ParallelsDesktop是一款由Parallels公司开发的桌面虚拟化软件，允许用户在Mac上运行Windows和其他操作系统。ParallelsDesktop最新绿色安装包下载如下：https://pan.quark.cn/s/1a70f9ae46f3ParallelsDesktop官方安装包下载如下：https://www.parallels.cn/一、软件功能跨平台运行：通过Para
牛马baby·2025-02-27 20:16

回合制游戏文字版（升级）

//在上一篇博客的基础上，加了细节的改动//改动：添加了外貌，性别，招式的细节描绘；添加了个人信息展示界面//一创建java文件1，命名为playGamepackagetest2;importjava.util.Random;publicclassplayGame{//格斗游戏,每个游戏角色的姓名，血量，都不相同，在选定人物的时候（new对象的时候），这些信息就应该被确定下来//eg：姓名：乔峰血
漫漫不慢.·2025-02-27 19:45

鸿蒙Harmony开发实战（Input Kit）输入设备开发实践

鸿蒙开发实战往期文章必看：HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结一分钟了解”纯血版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发！“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！
我很英俊 小名男男·2025-02-27 19:13

哪个分账系统好一些

不同规模及业务场景下的分账系统推荐如下：一、按企业规模选择‌中小型电商/初创企业‌支付宝分账系统：依托超12亿用户生态，支持跨境分账能力，适合基础分账场景‌微信支付分账：无缝对接社交电商场景，支持多维度分账规则配置‌商淘云基础版：
多语言电商系统·2025-02-27 19:09

React Native 0.76正式版发布，带来多项目更新

去年10月，ReactNative0.76版本更新，主要更新的内容有默认启用了新架构，并引入了ReactNativeDevTools。这是我们团队6年辛勤工作的高潮，同时得到了我们令人难以置信的开发者社区的支持。主要更新的内容如下：ReactNative新架构默认启用ReactNativeDevTools更快的Metro解析BoxShadow和Filter样式属性移除了对react-native-
xiangzhihong8·2025-02-27 18:02

GitHub开源数字人项目汇总（2025版）

大家好，今日分享以下是的"GitHub开源数字人项目"，涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能，按技术方向分类整理的关键信息：一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能：单张图像生成全身动态数字人，支持3D高斯点云与SMPL-X模型结合，实现高精度表情与姿势动画。适用场景：虚拟主持、AI客服。GitHub地址：https://xiangjun-xj.github.io/On
xinxiyinhe·2025-02-27 18:30

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务（如图像分类、目标检测）时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化，如(224
周玄九·2025-02-27 17:54

http 压测工具（qbit）

前言记录常用的http压测工具JmeterGitHub地址https://github.com/apache/jmeterApache老牌压测工具，图形界面版ab官方地址https://httpd.apache.org
·2025-02-27 16:37

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2
咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。
lyyiangang·2025-02-27 14:29

用PyTorch玩转数据：从整理到“看图说话

最近在实验室鼓捣深度学习项目，发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看，连我这种手残党都能轻松上手。
开心快乐幸福一家人·2025-02-27 13:54

Java中BigDecimal怎样取反

Java中BigDecimal.negate()方法深度解析（专业版）核心原理说明表特性技术说明不可变性原对象保持不变，返回新对象精度保持保留原始数值的所有精度信息线程安全所有操作均通过创建新对象完成，
·2025-02-27 13:54

C++ 书籍分享：带你畅游编程世界

提高C++性能的编程技术.左飞深度探索C++对象模型C和C++安全编码（中文版）.Robert.C.SeacordC++编程艺术C++编程规范-101条规则准则与最佳实践无论你是刚踏入编程领域的新手，还是寻求技术突破的进阶者
七七知享·2025-02-27 12:19

RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float

  在使用Pytorch时报了RuntimeError:expecteddtypeDoublebutgotdtypeFloat这个错误，仔细一查才发现是数据类型的问题。
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

【pytorch_geometric报错】RuntimeError: softmax() Expected a value of type

  如果pytorch_geometric中的softmax函数报错，声明一下num_nodes变量即可。
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

Windows环境安装torch_geometric库报错

查阅了各种资料尝试了各种方法，有的说是因为visualc++buildtools没有安装博客链接，有的说升级conda甚至还有的说卸载pytorch重装命，令行如下：condaupdate#升级conda
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11
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