深度学习之PyTorch 第4页

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

Android App开发之Jetpack架构，Android大厂高频面试题解析

因此，Jetpack来了！Jetpack是什么？===========Jetpack是Google推出的一套系列组件集。Jetpack的出现以及Google标准化开发模式的确立，代表了Android原生开发的未来方向，意味着Android发展已经逐渐成熟。为什么要学？======在开发世界，永远是技术至上，一门新技术的盛行总是有原因的，要么比老框架性能提升不少，要不更加易用等等。作为开发者，更是要

m0_66144992·2025-03-01 04:26

计算机复试面试题总结

1.c++，408，设计模式，编程技巧，开源框架（适合cpp后端开发）2.数据结构与算法面试题3.c++与STL面试题4.计算机网络面试题面试问题之编程语言1。C++的特点是什么？封装，继承，多态。

m0_67400972·2025-03-01 04:56

Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder （pytorch实现）

一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding参数:d_model/max_len/vocab_size/drop_prob/device构建编码层堆栈self.layers=nn.ModuleList循环创建n_layers个Encode

lczdyx·2025-03-01 04:26

C++之，我是如何解决字符串处理难题的(二)

C++之，我是如何解决字符串处理难题的在C++编程的道路上，我曾被字符串处理的各种难题所困扰，这些问题严重影响了项目的开发进度和代码质量。

一杯年华@编程空间·2025-03-01 04:53

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

自动驾驶---Motion Planning之轨迹Path优化

1背景在之前的几篇文章中，不管是通过构建SL图《自动驾驶---MotionPlanning之PathBoundary》，ST图《自动驾驶---MotionPlanning之SpeedBoundary》，

智能汽车人·2025-03-01 03:48

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 03:17

程序员学商务英语之analogy、popularity、 eloquence、exaggerate、proposition

1448-Here'sananalogy.-打个比方A:Here'sananalogy,learningaforeignlanguageislikelearninghowtoplaythepiano,whichrequirestremendouspractice.It'sreallyatime-consumingandpainstakingjob.打个比方，学习一门外语就像学习弹钢琴，需要大量的练

李匠2024·2025-03-01 02:14

寒假日记4

Django之Form组件示例代码如下model.pyfromdjango.httpimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjangoimportformsfromapp01importmodelsclassLoginForm

JacksonWHT·2025-03-01 02:44

Crawl4AI：开源的网络爬虫和抓取工

这些仓库包括AI领域的机器学习、深度学习

惟贤箬溪·2025-03-01 01:10

hyper-v安装飞牛fnOS私有云出现循环安装解决笔记

最后才发现这个系统之支持IDE解决系统硬盘配置成IDE-0，DVD配置为IDE-1，正常解决

无痕melody·2025-03-01 00:01

PyQt5编程学习之控件基类QObject深入

一、QObject描述：PyQt几乎所有的类都是从QObject直接或间接继承的,QObject是所有PyQt类的基类，是PyQt对象模型的核心。二、基类QObject的功能：（一）操作对象名称、属性：1、API介绍：（1）setObjectName("唯一名称")：给一个Qt对象设置一个名称，一般这个名称是唯一的，当做对象的ID来使用；（2）objectName()：获取一个Qt对象的名称；（3

weixin_30546933·2025-03-01 00:31

盈利能力分析之-毛利率、销售净利率、投资回报率、权益回报率、资产回报率...

盈利能力分析盈利能力比率：盈利能力比率是指企业正常经营赚取利润的能力，是企业生存发展的基础，是各方面都非常关注的指标。不论是投资人、债权人还是企业经理人员，都有日益重视和关心企业的盈利能力。毛利率损益表上最简单的盈利能力指标就是毛利(grossprofit),其相对于收入所产生的百分比就是毛利率(grossprofitpercentage)。毛利率的重要性体现在,销货成本之后的所有成本都是要通过毛

创帆云·2025-02-28 23:28

PyQt5之QObject

一、QObject1.描述QObject是所有的Qt对象的基类2.功能作用(1)对象名称，属性#给一个Qt对象设置一个名称,一般这个名称是唯一的，当做对象的ID来使用setObjectName("唯一名称")#获取一个Qt对象的名称objectName()#给一个Qt对象动态的添加一个属性与值setProperty("属性名称"，值)#获取一个对象的属性值property("属性名称")#获取一个

threesevens·2025-02-28 23:27

三轴云台之热成像参数篇

一、基本成像参数分辨率：分辨率决定了图像的清晰度。例如，640×512的分辨率表示图像由640个水平像素和512个垂直像素组成。不同型号的云台可能具有不同的分辨率，高端型号可能支持更高的分辨率。数字变倍：数字变倍允许用户在不改变镜头焦距的情况下放大或缩小图像。变倍倍数越高，用户可以在不移动云台的情况下更详细地观察目标。常见的数字变倍倍数有8倍、16倍、24倍、30倍等。视场角：视场角表示镜头能够捕

SKYDROID云卓小助手·2025-02-28 23:55

从本地部署到高效交互，深度学习任务这样搞就对了～

文章目录『概要』『干货分享』『技术细节』『DeepSeek概述』『工作站配置』『所实现的功能』『具体实现流程』『短板与前瞻』『总结』『概要』最近团队在搞深度学习相关的研究，遇到了个头大的问题：设备依赖太重

磕盐小宋的日常·2025-02-28 23:54

无人设备遥控器之数据透传篇

无人设备遥控器的数据透传是一个关键功能，它允许遥控器将控制指令无缝地传输给无人设备，同时无人设备也能将状态数据或采集的信息回传给遥控器。一、数据透传的定义数据透传（TransparentTransmission）是指在数据传输过程中，数据保持其原始格式和内容不变，直接由源地址传输到目的地址，而不对业务数据内容做任何改变的一种数据传输方式。这种方式确保了数据的完整性和一致性，类似于数据的“直通车”。

SKYDROID云卓小助手·2025-02-28 23:54

无人设备遥控器之视频回传篇

无人设备遥控器的视频回传是指将无人设备（如无人机）采集到的视频信号传输回遥控器或其他接收设备的过程。这一技术在诸多应急情境中显得尤为重要，如森林防火、消防救援、防汛等，它能为指挥中心的决策者、调度系统以及AI分析等提供实时画面。一、主流视频回传方式目前，主流的视频回传方式是利用遥控器的4G/5G上网功能。具体流程为：无人机通过空中的图传系统将影像传输至遥控器，再经由遥控器重新编码后，利用4G/5G

SKYDROID云卓小助手·2025-02-28 22:22

Anaconda配置tensorflow-gpu教程

最近在入门tensorflow深度学习，配置环境吃了不少苦头，写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda（我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了，结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU

rubisco214·2025-02-28 22:19

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。

阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

Spring注解驱动开发之@Autowired

一、@Autowired注解概述1.1核心作用@Autowired是Spring框架中实现依赖注入的核心注解，采用类型优先的自动装配策略。其设计初衷是为了简化XML配置，实现更优雅的组件管理。1.2源码解析@Target({ElementType.CONSTRUCTOR,ElementType.METHOD,ElementType.PARAMETER,ElementType.FIELD,Eleme

从不吃红薯·2025-02-28 22:18

Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现（pytorch实现）

一、EncoderLayer-类结构定义参考：项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(EncoderLayer,self).__init__()self.attention=MultiHeadAttention(d_model=d_model,n_hea

lczdyx·2025-02-28 22:46

CSS自定义字体与动画：为网页增添独特魅力

CSS高级语法之自定义字体与动画文章目录CSS高级语法之自定义字体与动画前言一、CSS自定义字体为什么要自定义字体如何实现自定义字体使用@font-face规则应用自定义字体二、CSS动画CSS动画的基础概念创建简单的

wertuiop_·2025-02-28 21:41

Rust学习总结之-match

Rust有一个叫做match的极为强大的控制流运算符，它允许我们将一个值与一系列的模式相比较，并根据相匹配的模式执行相应代码。模式可由字面量、变量、通配符和许多其他内容构成。一：match定义可以把match表达式想象成某种硬币分类器：硬币滑入有着不同大小孔洞的轨道，每一个硬币都会掉入符合它大小的孔洞。同样地，值也会通过match的每一个模式，并且在遇到第一个“符合”的模式时，值会进入相关联的代码

ftzchina·2025-02-28 20:36

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention

在大型语言模型（LLM）中，注意力机制（AttentionMechanism）是核心组成部分。然而，在自回归（autoregressive）模型中，例如LLaMA，我们需要对注意力进行屏蔽（Masking），以防止模型“偷看”未来的信息。本文将深入探讨LLaMA模型中MaskedAttention的实现逻辑，并对比其他类型大模型中常用的MaskedAttention方案。1.什么是MaskedAt

kakaZhui·2025-02-28 20:03

git 命令之 stash 命令详解

GitStash命令详解在Git版本控制系统中，gitstash命令是开发者们的一个强大工具，它允许开发者保存当前工作目录的修改，以便稍后能够重新应用这些修改。这在需要切换分支或处理紧急任务时非常有用，因为它可以帮助开发者保持工作区的整洁，同时不会丢失任何未提交的更改。一、GitStash的基本概念在Git中，工作区、暂存区和提交区是三个重要的概念。当开发者对工作区的文件进行修改后，这些修改是未跟

dazhong2012·2025-02-28 20:03

Windows逆向工程入门之MASM整数存储机制

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、基础数据类型的存储模型二、内存布局的逆向工程实践一、基础数据类型的存储模型1.字节级存储规则无符号BYTE：dbvar4BYTE0FFh;存储值：0xFF（二进制补码，十进制255）内存布局：单字节直接存储逆向特征：取值范围0x00-0xFF，常用于标志位或ASCII字符有符号SBYTE：dbvar5SBYTE80h;存储值：

0xCC说逆向·2025-02-28 19:01

Windows逆向工程入门之MASM等号伪指令(= & EQU)

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、核心伪指令对比分析二、EQU伪指令深层机制三、逆向工程特征识别一、核心伪指令对比分析1.定义与重定义能力特性等号（=）EQU重复定义支持禁止（编译时报错）作用域当前模块当前模块类型检查无支持（数值/字符串/结构体）预处理阶段行为文本替换符号绑定2.典型应用场景对比;=适用场景：动态配置BufferSize=1024;可后续修改

0xCC说逆向·2025-02-28 19:00

LSTM：解决梯度消失问题

1.背景介绍在深度学习领域，循环神经网络（RNN）是一种处理序列数据的强大工具。然而，RNN在处理长序列时面临着梯度消失的问题。

AI天才研究院·2025-02-28 19:57

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版，包含视频教程、PPT课件和源码.01项目介绍.mp402SSD算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406

AI方案2025·2025-02-28 18:54

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之前端程序员入职

产品UI为爱发电，老板远程指点江山，后端一来“粪”外感慨，前路漫漫共修远兮~点击此处查看脑洞小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12896948&sharerefer=PC&sharesource=FoyoD

Foyo Designer·2025-02-28 18:21

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之后端程序员入职

产品经理初来乍到，需求讨论下巴惊掉，啥也没有爱驱为妙，喝杯咖啡只道夕阳最好~点击此处查看前情合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12896948&sharerefer=PC&sharesource=FoyoDesi

Foyo Designer·2025-02-28 18:20

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之第一次需求讨论

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之产品经理入职-CSDN博客【场景一：晨会的“惊喜”】清晨，阳光透过半拉窗帘，懒洋洋地洒在了那张摇摇欲坠的桌子上。

Foyo Designer·2025-02-28 18:50

55、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-16、使用LSTM解决RNN梯度消失和梯度爆炸的问题，重写莎士比亚风格文章。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand

小宇爱·2025-02-28 18:18

Squid代理服务之反向代理模式

Squid反向代理深度解析与应用指南Squid作为一款高效的代理服务器，其反向代理模式在分布式系统中扮演着重要角色。我们通过结构化的技术分解，深入探讨其核心机制和实际应用场景。█核心原理分解表阶段技术解析协议层实现客户端请求阶段客户端通过DNS解析连接到反向代理域名，生成HTTP1.1/2.0标准请求包TCP三次握手建立连接，TLS1.2+加密通信请求路由决策根据cache_peer配置的负载均衡

·2025-02-28 16:28

【C++阅览室】C++三大特性之继承

前言：继承在C++中是十分重要的，它在面向对象程序设计时使代码可以复用的重要手段。继承可以允许程序员在保持原有类的特性下进行拓展，增加新的功能，这样产生的类，称为派生类。继承呈现了面向对象程序设计的层次结构，体现了由简到繁的过程。在此之前，我们接触到的都是函数的复用，继承是类设计之间的复用。目录前言：继承的定义继承基类成员访问方式的变化基类和派生类对象赋值转换继承中的作用域派生类的默认成员函数继承

循环渐进Forward·2025-02-28 16:32

自学c++之stl

stl六大组件，容器、算法、迭代器、仿函数、适配器、空间配置器容器各种数据结构，例如：vector、list、deque、set、mapvctor#include#include#includeusingnamespacestd;voidmyprint(intval){coutv;//相当于数组//插入数据v.push_back(10);v.push_back(20);//通过迭代器来访问数据//

拾萤·2025-02-28 15:58

30KPA180A单向二极管：高效能电路保护的理想之选

30KPA180A单向TVS瞬态抑制二极管二极管产品已经跟我们的生活有着密不可分的联系了，TVS瞬态抑制二极管，是一种高效能保护二极管，产品体积小、功率大、响应快等诸多优点，产品应用广泛。TVS瞬态抑制二极管30KPA180A，是一种二极管形式的高效能被动保护器件贴片TVS瞬态抑制二极管详情简介TVS瞬态抑制二极管30KPA180A极性(单双向)：单向VRWM(V)电压180V最大箝位电压@IPP

GR6692·2025-02-28 15:26

自然语言处理入门：从基础概念到实战项目

随着大数据和深度学习的发展，NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。

范范0825·2025-02-28 14:22

2025系统架构师（一考就过）：案例之四：架构复用、架构评估、特定架构（DSSA）、架构开发方法（ABSD）

二、软件架构复用◆软件产品线是指一组软件密集型系统，它们共享一个公共的、可管理的特性集，满足某个特定市场或任务的具体需要，是以规定的方式用公共的核心资产集成开发出来的。即围绕核心资产库进行管理复用、集成新的系统。◆软件架构复用的类型包括机会复用和系统复用。机会复用是指开发过程中，只要发现有可复用的资产，就对其进行复用。系统复用是指在开发之前，就要进行规划，以决定哪些需要复用。◆可复用的资产包括:需

碳学长·2025-02-28 13:15

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

摘要随着深度学习技术的飞速发展，图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

【图像去噪】基础知识之BasicSR | BasicSR库的用法详解，包含各部分代码功能详细介绍（全代码注释），自己改进创新需要修改的位置等

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言1.BasicSR项目结构与开发方法2.dataset3.arch4.model4.1创建模型4.2模型基类4.3图像恢复模型5.utils6.train7.test

十小大·2025-02-28 13:11

大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图

大数据之Linux+大数据开发篇大数据的前景和意义也就不言而喻了，未来，大数据能够对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。

juan188·2025-02-28 12:09

深度学习进阶：构建多层神经网络

1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更

孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

探秘 ES6 模板字符串：从基础语法到高级应用的全方位解析

目录引言一、基础语法：告别传统字符串拼接的繁琐（一）传统字符串拼接的困境（二）模板字符串的简洁之美二、多行字符串：轻松实现复杂文本布局（一）传统方式处理多行字符串的难题（二）模板字符串的多行支持三、表达式求值

码上前端·2025-02-28 11:00

练手代码之使用Python实现合并PDF文件

如果你有合并PDF的需要，你会怎么办我们无所不能的程序员会选择写一个Python代码来实现（谁会这么无聊？是我），如果真的有PDF操作需要，我推荐你使用PDFExpert这个软件哈~话不多说直接上代码：importosimportPyPDF2fromtkinterimportTkfromtkinter.filedialogimportaskopenfilenamesdefcombine_pdfs(

Wcowin·2025-02-28 11:59

Golang之Context详解

引言之前对context的了解比较浅薄，只知道它是用来传递上下文信息的对象；对于Context本身的存储、类型认识比较少。最近又正好在业务代码中发现一种用法：在每个协程中都会复制一份新的局部context对象，想探究下这种写法在性能上有没有弊端。jobList:=[]func()error{s.task1,s.task2,s.task3,s.task4,}iferr:=gconc.GConcurr

高冷小伙·2025-02-28 10:56

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