深度学习编译中间件

Go语言JSON-RPC 实战： `net/rpc/jsonrpc` 包的高效使用指南

jsonrpc`包的基础客户端（Client）创建客户端调用方法服务器（Server）配置服务器数据类型和错误处理搭建基础的JSON-RPC服务服务端的实现客户端的实现进阶应用示例实现异步调用处理并发请求使用中间件增强功能问题解决和调试技巧常见错误及其解决方法连接失败方法调用返回错误性能优化异步处理连接复用安全性
walkskyer·2025-03-18 12:25

《AI医疗系统开发实战录》第4期——医疗数据安全合规实战指南

一、合规框架设计（ISO27001+HIPAA/GDPR融合方案）python示例：Django中间件实现HIPAA合规审计日志fromdjango.utils.deprecationimportMiddlewareMixinimportloggingfromdateti
骆驼_代码狂魔·2025-03-18 12:53

解锁Python代码的秘密：Pyc反编译工具包

解锁Python代码的秘密：Pyc反编译工具包【下载地址】Pyc反编译成py文件工具包Pyc反编译成py文件工具包本仓库提供了一套实用工具，专门用于将Python编译后的.pyc文件反编译回.py源代码格式项目地址
郎杉忱Robust·2025-03-18 12:21

SQL注入漏洞：原理、危害及其防御策略

针对SQL注入攻击，本文提出了一系列防御措施，包括严格的数据验证、预编译语句的使用、最小权限原则的应用以及
.@M.·2025-03-18 11:48

Python 3.9 及以上版本 Pyc 文件反编译工具 - PyCDC

Python3.9及以上版本Pyc文件反编译工具-PyCDC项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/afe4b概述随着Python语言的不断演进，对于3.9
松黎肠Eddie·2025-03-18 11:47

Ubuntu18.04 ARM 编译安装qt、qtcreator，及操作过程中异常解决方式

这里是Ubuntu18.04ARM，编译安装的是qt5.9.7，qtcreator4.7.11、准备好qt、qtcreator源码包，qt5.9.7下载地址：点击下载qtcreator4.7.1下载地址
8年老菜鸡·2025-03-18 10:31

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

入门笔记STA1.C++的编译，变量，new，引用

3、编译代码。4、变量。5、常量。六、字符串。七、数据的输入八、递增递减运算符九、内存分区模型。十、程序运行前。十一、程序运行后。十二、new操作符开辟堆空间。十三、引用的基本使用。
逐梦云间·2025-03-18 09:57

使用 Hyperlane 框架的 WebSocket 功能

hyperlane框架内置了WebSocket支持，能够自动处理协议升级，并支持请求中间件、路由处理和响应中间件。在本篇博客中，我们将介绍如何使用hyperlane框架实现WebSoc
LTPP·2025-03-18 09:25

GoLand for Mac v2024.1 GO语言集成开发工具环境

前往Mac香蕉下载GoLandforMacv2024.1GO语言集成开发工具环境免激活下载-马克香蕉(macxj.com)GoLand具有强大的编译器和运行时，能够显著提高Go语言应用程序的性能。
qwevwwd·2025-03-18 08:48

core-v-verif系列之cva6 cva6.py (5)

它负责设置、编译和运行RISC-V指令集模拟器（ISS）和RTL模拟器的测试。以下是主要功能及其作用：SeedGen类：生成测试迭代的伪随机种子。
CDerL·2025-03-18 08:16

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

【Vue.js 2.x源码解析】第18章 从Vue源码分析计算属性与侦听属性的本质差别

想深入了解Vue2.x源码底层原理实现，从编译系统、渲染系统到响应式系统vue-router和vuex等实现方式可以关注『Vue.js2.x源码精讲』专栏或查看专栏目录了解详情从Vue源码分析计算属性与侦听属性的本质差别计算属性
代码简单说·2025-03-18 07:10

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

Go 学习笔记整合

包括go语言基础、Linux基础、docker、kubernetes、中间件、NoSQL等等。
进击的程序猿~·2025-03-18 06:31

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

VSCode CC++ 配置：

vscode配置C/C++编译环境_vscodecompilerpath-CSDN博客之后还有bash的配置设置
chuanauc·2025-03-18 05:22

Python 基础知识整理笔记

Python与C++代码执行过程的区别：（1）C++源码（Source）：C++的源码文件是.cpp文件预处理（PreProcess）：生成.i文件预处理的操作有处理#include、#define等宏指令，编译
chuanauc·2025-03-18 05:49

uni-app 小程序项目四 封装 radio组件、NumberBox组件以及数据问题、滑动删除组件、收货地址组件以及授权问题、结算区域

购物车页面1.0创建购物车页面的编译模式打开微信开发者工具，点击工具栏上的“编译模式”下拉菜单，选择“添加编译模式”：勾选“启动页面的路径”之后，点击“确定”按钮，新增购物车页面的编译模式：1.1商品列表区域
Hyman-ya·2025-03-18 04:17

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

【Java基础19】异常，异常处理，自定义异常，受检与非受检异常

Exception分为编译期异常（受检）和运行期异常（非受检）。异常会导致程序中断，无法继续执行。在开发中，我们要把可能出现异常的代码使用try语句包裹起来。处理异常可以保证程序继续执行。
摘星观月·2025-03-18 03:06

保证你能懂！听我说啥是C语言中的静态断言！

一句话总结：静态断言（StaticAssert）就是“在代码编译时，强制检查某个条件是否成立”。如果不成立，编译器会直接报错，告诉你哪里出了问题，代码根本没法生成可执行文件。
新手懒羊哥·2025-03-18 03:01

Go语言 vs Java语言：核心差异与适用场景解析

静态编译为单一二进制文件，部署便捷
By北阳·2025-03-18 03:31

下一代数据中心的节能利器 量子计算将要颠覆能效游戏规则

内容来源：量子前哨（ID：Qforepost）编译丨浪味仙排版丨浪味仙行业动向：2300字丨7分钟阅读数据中心是全球电力的主要消耗者，其所占份额预计将在未来几年还会上升。
Qforepost·2025-03-18 01:20

上位机数据可视化：使用QtCharts绘制波形图

Qt5COMPONENTSChartsREQUIRED)target_link_libraries(zhd-desktopPRIVATEQt5::Charts)包含头文件以及名称空间（这个很重要，没有包含名称空间编译器会提示找不到相关的类型
下里巴人hywing·2025-03-18 01:45

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

SvelteKit 最新中文文档教程（4）—— 表单 actions

从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性
·2025-03-18 00:00

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

Harmony------应用程序框架

1.应该程序框架基础多Module设计机制模块化开发：一个应用多个功能，每个功能可作为一个模块，Module中可以包含源代码、资源文件、第三方库、配置文件等，每一个Module可以独立编译，实现特定的功能支持多设备
小码狼·2025-03-17 23:29

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP目录1.下载GIT(https://git-scm.com/downloads)，本地安装2.下载CMAKE(https://
dong-123456·2025-03-17 21:14

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

MQ和ActiveMQ浅析

文章目录什么是JMSMQ消息中间件应用场景异步通信缓冲解耦冗余扩展性可恢复性顺序保证过载保护数据流处理常用消息队列（ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka）比较JMS中的一些角色
星星都没我亮·2025-03-17 20:38

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理·2025-03-17 19:34

使用 Go 语言实现高性能网络服务: 包括TCP连接管理、内存池、epoll、缓存设计、序列化等

其拥有以下特征：静态强类型:在编译时已经把变量的数据类型确定下来，并进行严格类型检查；自动垃圾回收:不需要手动分配和释放内存，通过引用计数实现自动释放无用对象；接口:支持接口、多态特性，可以方便地实现依赖注入
AI天才研究院·2025-03-17 19:03

go面试必问，什么是中间件?

中间件用过么？
走，我们去吹风·2025-03-17 18:27

自我学习: Django-用户登录+中间件

以form来做，因为form没有写入能力，比较安全fromdjango.shortcutsimportrender,HttpResponse,redirectfromapp01importmodelsfromdjangoimportformsfromapp01.utils.encryptimportmd5#form需自己定义“字段”classLoginForm(forms.Form):name=f
yzybang·2025-03-17 18:56

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！
开哥kg·2025-03-17 18:54

基于Django中间件的权限认证组件

用户权限认证组件包括权限model类和中间件类model类介绍Permission权限类权限基本信息包括title：权限名称url：权限具体urlRole角色类角色类包括title：角色名称permission
特仑苏纯酸奶·2025-03-17 18:24
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