深度学习过程中的问题记录

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

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积，且人类演示可能是非平稳的，提出了ACT（ActionChunkingwithTransformers）方法。
寻丶幽风·2025-03-10 09:09

Node.js原型链污染之前端

本文将详细介绍Node.js中的原型链污染问题，并提供相应的源代码示例。在阅读本文之前，请确保您对JavaScript和Node.js的基本概念有一定的了解。什么是原型链污染？
AvskBug·2025-03-10 09:08

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

xxssss

当用户浏览该页时，这些潜入在HTML中的恶意代码会被执行，用户浏览器被攻击者控制，从而达到攻击者的特殊目的，为了执行javascirpt代码,XSS攻击的脚本通常被嵌入到网页的HTML、JavaScript
墨菲斯托888·2025-03-10 09:37

Python中的format格式化、填充与对齐、数字格式化方式

文章目录一、format语法二、format格式化的用法2.1、按照先后顺序替换{}2.2、按照索引进行匹配替换{0}2.3、按关键字索引进行匹配替换2.4、通过列表索引格式化字符串2.5、使用元组2.6、通过字典设置格式化字符串2.7、混合使用三、字符串填充与对齐3.1、左对齐及填充3.2、右对齐及填充3.3、居中对齐及填充四、格式化4.1、格式化数字4.2、格式化日期和时间五、format()
五月天的尾巴·2025-03-10 09:07

Python计算机二级编程题真题及考点总结【纯干货】

因此除真题外，本篇重点在于总结Python二级考试中的编程题(占60分)的考查内容及知识点总结，让Python小白能在一周内掌握绝大多数编程题的解题方法，顺
python二级小助手·2025-03-10 09:37

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

AWS AppStream 2.0：开启云端应用交付新范式（实战解决方案剖析）

导言：数字化转型中的"最后一公里"挑战当企业加速上云进程时，CAD设计软件、财务系统等专业工具受制于终端性能、数据安全与跨平台难题。
AWS官方合作商·2025-03-10 09:06

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

python中横向制表符_python中制表符是什么意思

Python中的制表符是什么？制表符，也属于“写法是两个字符的组合，但含义上只是一个字符”的情形。它的写法是反斜杠和t字母的组合，即“\t”，t取的是table之意。它的含义是一个字符，叫做制表符。
weixin_39850152·2025-03-10 09:04

物联网中如何解决网络复杂性的问题

物联网（IoT）中的网络复杂性问题是物联网系统设计和运维中的一大挑战。网络复杂性可能源于多种因素，包括设备数量庞大、通信协议多样、网络拓扑复杂、数据流量巨大、安全性和隐私保护需求高等。
小赖同学啊·2025-03-10 09:03

物联网（Internet of Things, IoT）中的网络层简介

物联网（InternetofThings,IoT）中的网络层是物联网架构中的关键组成部分，负责设备之间的数据传输和通信。
小赖同学啊·2025-03-10 09:02

利用图数据库构建问答应用指南

这些系统可以让我们针对图数据库中的数据提出问题，并返回自然语言的答案。⚠️安全提示⚠️构建基于图数据库的问答系统需要执行模型生成的图查询。这其中存在固有风险。
scaFHIO·2025-03-10 09:01

python：print语句中插入水平制表符\t来对齐内容

下面以在pycharm中的打印进行演示。
听海边涛声·2025-03-10 08:00

C++中erase函数的用法

它通常用于删除容器中的指定位置的元素或特定值的元素。
电摇小人·2025-03-10 08:00

什么是 YAML及OCP、IBM CP4BA中的YAML文件解析

YAML(YAMLAin'tMarkupLanguage)是一种人类友好的数据序列化格式。它的设计目标是易于人类阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。YAML常用于配置文件、数据交换以及跨语言数据持久化等场景。一、YAML介绍1、YAML的主要特点：易于阅读：YAML语法简洁明了，使用缩进和符号来表示数据结构，避免了像XML那样繁琐的标签，以及像JSON那样大量的花括号和方括号。数据序列化：YAM
自由鬼·2025-03-10 08:29

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

chatgpt赋能python：Python如何制表符：让您的代码更整洁易读

Python是一门使用缩进来表示一个代码块的编程语言，因此掌握Python中的制表符可以让您的代码变得更加整洁、易读。本文将介绍Python中如何使用制表符，让您的代码更加整洁易读。什么是制表符？
boRRjxBZRf·2025-03-10 08:28

Vue中Scoped的原理及深度解析

Vue中Scoped的原理及深度解析前言回想起几年前初入职场时，面对面试官的提问“Vue中Scoped的原理是什么？”时，我的回答虽然勉强过关，但内心却充满了不确定。
喜欢代码的新之助·2025-03-10 08:28

关于Vue2&3的$emit和$on发布订阅模式

$on$emit和$on是Vue.js中用于实现组件间通信的方法，不过它们在Vue2和Vue3中的使用场景和方式略有不同，下面分别进行介绍Vue2中$emit和$on的使用emit作用：emit主要用于子组件向父组件传递数据子组件通过触发自定义事件
星光菌子·2025-03-10 08:57

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

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中，数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。1.传递函数传递函数是一种常用的数学模型，用于描述线性时不变（LTI）系统的输入输出关系。传递函数是在复频域（s域）中表示的，可以方便地进行系统的分析和设计。1.1定义传递函数定义为系统
kkchenkx·2025-03-10 08:57

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（9）.基于电力系统信号的数据挖掘技术

基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域，涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。
kkchenkx·2025-03-10 08:27

LeetCode 动态规划 环形子数组的最大和

子数组最多只能包含固定缓冲区nums中的每个元素一次。形式上，对于子数组nums[i],nums[i+1],…,nums[j]，不存在
软行·2025-03-10 08:56

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

文章目录一、Vue核心架构设计1.1整体架构流程图1.2模块职责划分二、响应式系统源码解析2.1核心类关系图2.2核心源码分析2.2.1数据劫持实现2.2.2依赖收集过程三、虚拟DOM与Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化6.
北辰alk·2025-03-10 08:25

python 程序一次启动有两个进程的问题（flask）

分别占用了完全相同的GPU显存1.原因问题出在flask的启动方式上，我启动的时候，是这样启动的app.run(debug=True,host='0.0.0.0',port=5000)查到的资料如下，Flask中的
小郎碎碎念·2025-03-10 08:25

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

探秘 Netty 通信中的 SslHandler 类：保障网络通信安全的基石

本文将深入剖析Netty通信中的SslHandler类，探讨其工作原理
小园子的小菜·2025-03-10 07:22

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

本文将结合代码实现，深入探讨DeepSeek在课堂管理中的应用。一、智能课堂管理系统：从数据到实时监控智能课堂管理的核心在于通过实时监控学生的学习行为，提供及时的反馈和调整。
Evaporator Core·2025-03-10 07:52

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

这篇论文详细介绍了LLAMAFACTORY的设计、实现和评估，以及它在语言建模和文本生成任务中的应用。
强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

Matcher group方法

-`group(intgroup)`：返回由正则表达式中的捕获组匹配的输入字符串。
angen2018·2025-03-10 07:51

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

Linux Shell中的for循环用法

在LinuxShell编程中，for循环是一种非常有用的结构，用于迭代执行一系列命令或操作。它允许我们在一定范围内重复执行特定的任务，例如遍历一个数组、处理文件列表或执行一组命令。for循环的基本语法如下：for变量in列表do#在这里编写要执行的命令或操作done其中，变量是一个用于存储列表中每个元素的临时变量。列表可以是一组值、一个文件的行、一个文件名模式等等。在每次循环迭代时，变量都会被设置
PixelLancer·2025-03-10 07:19

WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译

Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒，Doc2X即可将PDF转换为Markdown，支持批量处理和深度翻译功能。
Doc2X·2025-03-10 07:49

kafka + flink +mysql 案例

假设你有两个Kafka主题：user_activities_topic和product_views_topic，并且你希望将user_activities_topic中的数据写入到user_activities
angen2018·2025-03-10 07:47

支持向量机 SVM 简要介绍

那些我从来没有理解过的概念（1）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn
_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

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。
rkmhr_sef·2025-03-10 06:44

net.sf.jsqlparser.statement.select.Select.getSelectBody()

1、问题原因发生这个问题就是因为Pagehelper中jsqlparser和Mybatis-puls中jsqlparser冲突，以我的项目来说，我项目中的Pagehelper中jsqlparser版本为
m0_74824002·2025-03-10 06:13

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用

LangChainExpressionLanguage(LCEL)为开发者提供了一种强大的工具，能够有效地管理数据流，并确保任务链中的每一步都能顺利进行。
m0_57781768·2025-03-10 06:43

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。
big_matster·2025-03-10 06:42

Stm32学习笔记2-中断系统-对射式红外传感器计次

3.参考nvic基本结构：可以看出stm32中的许多外设像EXTI、TIM等都有中断通道。通过NVIC统一管理。经过NVIC裁决后可向中断CPU当前程序转而执行这些外设的中断程序。
Anon_Tokoyo·2025-03-10 06:12

【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南

本课程由OpenAI的IsaFulford和DeepLearning.AI的AndrewNg主讲，深入了解LLM的运作方式，提供即时工程的最佳实践，并演示LLMAPI在各种应用程序中的使
euffylee·2025-03-10 06:12

LangChain大模型应用开发：消息管理与聊天历史存储

今天要给大家分享的是LangChain中的消息管理与聊天历史存储。在LangChain里，消息管理可精细区分用户、助手、系统等不同角色消息，有序调度处理，让交互更顺畅。
老赵爱学习·2025-03-10 06:41

Java直通车系列20【Spring MVC】（拦截器）

它类似于Servlet中的过滤器（Filter），但拦截器是SpringMVC框架特有的，主要用于对控制器方法的调用进行拦截和处理。拦截
浪九天·2025-03-10 06:11

Java直通车系列14【Spring MVC】（深入学习 Controller 编写）

处理请求参数4.调用业务逻辑5.返回响应场景示例1.简单的HelloWorld示例2.处理路径变量和请求参数3.处理表单提交4.处理JSON数据5.异常处理基本概念Controller是SpringMVC架构中的核心组件之一
浪九天·2025-03-10 06:40

网络安全正确错误行为 网络安全的误区不包括

接下来让我们盘点企业在制定网络安全策略中的10个误区。误区1：审计走过场进行全面的安全审计，却忽略了结果，像是“考完试”一样，过关了就放心了。
Hacker_Nightrain·2025-03-10 06:40

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

Android Glide 配置与初始化模块源码深度剖析

一、引言在Android开发中，图片加载是一个常见且重要的功能。Glide作为一款强大的图片加载库，因其高效、灵活和易于使用的特点，被广泛应用于各种Android应用中。Glide的配置与初始化模块是整个库的基础，它允许开发者根据不同的需求对Glide进行定制化设置，如缓存策略、图片解码格式、自定义组件等。本文将深入Glide源码，详细剖析其配置与初始化模块的实现原理和工作流程。二、配置与初始化模
&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08
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