深度学习之应用篇第22页

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

Java基础系列：深入解析抽象类、接口与Lambda表达式及避坑指南

行为契约的进化1.接口的现代形态（Java8+）2.接口与抽象类对比3.五大核心陷阱陷阱1：默认方法冲突陷阱2：常量隐藏陷阱3：静态方法陷阱陷阱4：函数式接口误用陷阱5：接口演化风险三、Lambda表达式：简洁之美与暗礁

JouJz·2025-03-10 09:39

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

SSTI模板注入绕过

SSTI之细说jinja2的常用构造及利用思路-蚁景网安实验室-博客园1.{%%}绕过过滤{{}}想要回显内容在外面加个print{%print("",__class__)%}2.getitem()绕过

墨菲斯托888·2025-03-10 09:08

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试3.6添加新示例4参考附录1基本组件1.1大模型fromlangchain_ollamaimportChatOllamaimportosos.e

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

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

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

LeetCode刷题之python解法（持续更新）

1.TwoSum4行classSolution:deftwoSum(self,nums:List[int],target:int)->List[int]:d={}fori,ninenumerate(nums):ifnind:return[d[n],i]d[target-n]=iO(N)时间效率的快速解法，用字典记录｛需要的值:当前索引｝2.AddTwoNumbers5行#Definitionfor

gong_wanyi·2025-03-10 09:02

Python爬虫之爬取酷狗音乐

Python爬虫之爬取酷狗音乐废话不说，上代码：#!

进击的Loser‭·2025-03-10 09:31

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

玩转python: 掌握Python数据结构之字典

字典（Dictionary）是Python中一种非常强大的数据结构，它以键值对（Key-ValuePair）的形式存储数据。字典的特点是快速查找、灵活存储和高效操作。想象一下字典就像一本电话簿：通过名字（键）可以快速找到对应的电话号码（值）。本文将带你深入理解字典的概念，并通过丰富的案例展示其实际应用。字典的常见方法以下是字典的20个常见方法及其功能的简要说明：方法名功能描述clear()移除字典

千益·2025-03-10 08:28

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。

境心镜·2025-03-10 08:54

SAP MM 物料主数据利润中心字段之修改

SAPMM物料主数据利润中心字段之修改近日，收到业务部门报的一个问题，说是MM02去修改物料的利润中心字段值，系统报错说物料库存存在，不让修改。笔者查询了该物料的库存，当期库存并不存在。

喜欢打酱油的老鸟·2025-03-10 08:53

FreeRTOS内存管理之heap_4.c源码解析

heap_1——最简单，，具有确定性，从静态数组中分配内存，不允许释放内存，不会导致内存碎片化，一锤子买卖，不算真正的动态内存分配；heap_2——非确定性，允许释放内存，但不会合并相邻的空闲块，也就是说没有内存碎片优化措施；heap_3——简单包装了标准malloc()和free()，以保证线程安全，借壳上市，需要连接器设置堆空间分布，且需要编译器库提供malloc和free函数的实现，可能回增

星辰&流星·2025-03-10 08:23

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

DeepSeek通过深度学习算法，能够从课堂数据中

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

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

mysql之逻辑函数

MySQL中的逻辑函数允许你根据条件对数据进行判断和选择。以下是一些常用逻辑函数的详细介绍和示例：IF(expr1,expr2,expr3)如果expr1是真（非零和非NULL），IF()函数返回expr2，否则返回expr3。SELECTIF(10,'true','false');--结果:'true'CASECASE函数有两种格式：简单CASE和搜索CASE函数。它们都允许在条件语句中进行选择

rkmhr_sef·2025-03-10 06:44

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。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存

2401_84123077·2025-03-10 05:38

Qt常用控件之表格QTableWidget

表格QTableWidgetQTableWidget是一个表格控件，行和列交汇形成的每个单元格，是一个QTableWidgetItem对象。1.QTableWidget属性QTableWidget的属性只有两个：属性说明rowCount当前行的个数。columnCount当前列的个数。2.QTableWidget信号信号说明cellClicked(introw,intcolumn)点击单元格时触发

laimaxgg·2025-03-10 04:24

Qt常用控件之树形QTreeWidget

树形QTreeWidgetQTreeWidget表示一个树形控件，里面的每一个元素，都是一个QTreeWidgetItem类型的对象，每个QTreeWidgetItem都可以包含多个文本和图标，每个文本或图标为一个列。需要注意的是，QTreeWidget向用户屏蔽了根节点，也就是说，QTreeWidget这颗树的顶层节点都是根节点的子节点，顶层节点可以有很多个。1.QTreeWidget属性没啥属

laimaxgg·2025-03-10 04:53

javascript正则

与之不同的是，本文的目的是希望所有人认真读完，都有实质性的提高。本文内容共有七章，用JavaScript语言完整地

努力的程序员30*15k·2025-03-10 03:53

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

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，强大的PyAutoGUI库可以满足鼠标、键盘事件操作外，还可以进行消息弹窗、截屏等操作。首先新建一个python文件，并导入pyautogui。importpyautoguiPyAut

喜欢硬编码·2025-03-10 02:14

jupyter notebook参数化运行python

Updates（2019.8.1419:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的GPU，于是notebook上的结果，后面好几条都报错说

HackerTom·2025-03-10 02:11

K8S学习之基础十九：k8s的四层代理Service

K8S四层代理Service四层负载均衡Service在k8s中，访问pod可以通过ip+端口的方式，但是pod是由生命周期的，pod在重启的时候ip地址往往会发生变化，访问pod就需要新的ip地址，这样就会很麻烦，每次pod地址改变就要修改访问ip。Service的引进解决了这种问题，通过定义Service资源对象，Service定义一个服务访问的入口，客户端可以通过这个入口访问对应的pod，就

云上艺旅·2025-03-10 01:39

（2.1-大模型发展历程之背景与开端）

文章大纲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型CV大模型科学计算大模型多模态大模型2022年是大模型技术的拐点,前期技术铺垫奠定了基础生成式模型的开端VAE与GANVAEGAN参考文献与学习路径GPT系列模型解析前序文章模型进化券商研报陆奇演讲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，

shiter·2025-03-10 01:08

后端面试八股文骚套路之Redis

本期推出八股文骚套路之Redis，目前Redis也是后端技术栈中的一员大将，后端面试过程中对Redis的考察也越来越多。

CS指南·2025-03-10 00:29

ABP框架之——数据访问基础架构

几乎所有的业务应用程序都要适用一种数据库基础架构，用来实现数据访问逻辑，以便从数据库读取或写入数据，我们还需要处理数据库事务，以确保数据源中的一致性。ABP框架可以与任何数据库兼容，同时它提供了EFCore和MongoDB的内置集成包。您将通过定义DbContext类、将实体映射到数据库表、实现仓储库以及在有实体时部署加载相关实体的不同方式，学习如何将EFCore与ABP框架结合使用。您还将看到如

搬砖养女人·2025-03-10 00:54

python之匿名函数

有没有想过定义一个很短的回调函数，但又不想用def的形式去写一个那么长的函数，那么有没有快捷方式呢？答案是有的。python使用lambda来创建匿名函数，也就是不再使用def语句这样标准的形式定义一个函数。匿名函数主要有以下特点：lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。lambda函数拥

mumux183·2025-03-10 00:23

python之迭代

什么叫做迭代？比如在Java中，我们通过List集合的下标来遍历List集合中的元素，在Python中，给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历就是迭代。可是，Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环的，为什么这么说呢？因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上。也就是说，只要是

mumux183·2025-03-10 00:23

BFS之八数码

在一个3×3的网格中，1∼8这8个数字和一个x恰好不重不漏地分布在这3×3的网格中。例如：123x46758在游戏过程中，可以把x与其上、下、左、右四个方向之一的数字交换（如果存在）。我们的目的是通过交换，使得网格变为如下排列（称为正确排列）：12345678x例如，示例中图形就可以通过让x先后与右、下、右三个方向的数字交换成功得到正确排列。交换过程如下：123123123123x464x6456

野猪野猪先生·2025-03-10 00:22

推荐项目：Python中的高性能Perlin噪声库——`noise`

那么noise库就是你的理想之选。这个开源项目由CaseyDuncan开发，提供了一个强大的工具集，用于在Python程序中轻松实现Perlin噪声的生成，适用于

毛彤影·2025-03-10 00:22

面试回答之：如何做接口测试1

今天来以具体项目实例来回答一下面试常问的接口测试。问：你是如何做接口测试的？答：我以给直播间主播打赏送礼的场景，讲下我是怎么测送礼接口的；第一，是对接口传参的校验，包括是否为必参、参数长度、边界值等，看是否返回正常的错误码和提示语，此处不多说；第二，接口需实现的逻辑检查，比如:送礼成功，检查送礼者的钻石是否扣减正确;送礼成功，主播收到的钻石是否增加正确;送礼列表、收礼列表接口是否新增了一条记录;送

axing194·2025-03-09 23:51

软件测试之安全测试详解

一、测试范围管理系统：url、登录框、搜索框、输入框、文件上传、文件下载客户端：搜索框、输入框、文件上传、系统功能二、测试点密码安全XSS注入SQL注入操作越权上传安全下载安全三、工具fiddlersqlmap四、测试过程1、密码安全（1）密码输入错误次数超限会锁定账号（2）除了账号密码，需要图形验证码或短信验证码（3）用户名不存在和密码错误需提示用户名或密码错误（4）密码传输非明文传输，且加密类

天才测试猿·2025-03-09 23:19

开源之夏经验分享｜Koupleless 社区黄兴抗：在开源中培养工程思维

开源之夏经验分享｜Koupleless社区黄兴抗：在开源中培养工程思维文|黄兴抗电子信息工程专业Koupleless社区贡献者就读于南昌师范学院，电子信息工程专业的大三学生。

SOFAStack·2025-03-09 22:09

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

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

Imagen原理与代码实例讲解

随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。

AI天才研究院·2025-03-09 22:05

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

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

迅投miniQMT量化交易之【网格交易】的实现（八）——init_db_tables()方法

和大家一起分享如何使用miniQMT实现我们自己的网格交易系统。如果您对量化交易感兴趣，欢迎一起交流。特别声明：本文只从技术层面介绍如何通过miniQMT实现网格交易，尽管相关代码已经笔者实盘验证，但笔者不对读者的实际盈亏负责。本专栏其他文章：使用迅投miniQMT实时监控同花顺自选股，实现自动交易使用python获取同花顺免费版和同花顺远航版自选股数据用于量化交易使用python将选股策略选股结

QMT量化交易·2025-03-09 21:26

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图：PyTorch的计算图在运行时构建，使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

探索“Under”：一款极简之美与技术深度并存的JavaScript游戏

探索“Under”：一款极简之美与技术深度并存的JavaScript游戏under-gameUnder:AsimplegamewithproceduralgraphicsinJavaScriptandGLSL

贡秀丽·2025-03-09 20:24

MySql数据库等级考试学习分享2（Day1）

2.模式/内模式映像的作用定义：模式与内模式之

weixin_53545579·2025-03-09 20:19

2025-03-09 学习记录--C/C++-PTA 习题10-8 递归实现顺序输出整数

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。

小呀小萝卜儿·2025-03-09 20:49

2025-03-08 学习记录--C/C++-PTA 习题10-1 判断满足条件的三位数