screentranspose()只能一次操作两个维度；permute()可以一次操作多维数据，且必须传入所有维度数，transpose()中的dim没有数的大小区分；permute()中的dim有数的大小区分PyTorch

旧版中pytorch.rfft函数与新版pytorch.fft.rfft函数对应修改问题前言一、旧版pytorch.rfft()函数解释二、新版pytorch.fft.rfft()函数解释三、总结前言这两天整理谱池化操作

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

ASP.NETCore开源项目详解与入门指南aspnetcoredotnet/aspnetcore:是一个ASP.NETCore应用程序开发框架的官方GitHub仓库，它包含了ASP.NETCore的核心源代码和技术文档

UPnP服务器（upnpserver）快速入门指南upnpserverFastandlightupnpserverfornode项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/up

文章目录前言一、ConvolutionLayers二、PoolingLayers三、PaddingLayers总结前言PyTorch中网络搭建主要是通过调用layers实现的，这篇文章总结了putorch

《100天精通Golang（基础入门篇）》—踏入Go语言世界的第一步！《100天精通Go语言（精品VIP版）》—踏入Go语言世界的第二步！领域矩阵：猫头虎技术领域矩阵：深入探索各技术领域，发现知

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

目录1.pytorch源下载安装缓慢2.ERROR:HTTPerror4031.pytorch源下载安装缓慢利用pip安装pytorch时，官方源下载速度十分缓慢：pipinstalltorch==2.1.1torchvision

在PyTorch中，.pt模型文件通常包含以下几类数据：模型参数：存储模型的权重和偏置参数。优化器状态：包含优化器的状态信息，以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。

以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？

2.pycharm的安装pycharm的安装依然是傻瓜化安装，基本一路next,这里只强调一点安装时切记勾选64-bit那么一个选项3.pycharm的入门基础配置ste

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root=".

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

分布式追踪技术在微服务架构中非常重要，它可以帮助开发者理解和监控应用程序在分布式环境中的行为。ASP.NETCore提供了对分布式追踪的原生支持，主要通过OpenTelemetry和ApplicationInsights实现。1.OpenTelemetryOpenTelemetry是一个开源的观测框架，用于生成、收集和导出遥测数据（如追踪、指标和日志）。ASP.NETCore可以通过集成OpenT

DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?

张雲芳焦点解决网络课程学习坚持分享第785天20210608本周第1次（约练总285）焦点解决短期心理治疗是一个入门易，精进难的学派，需要学习者多年的学习、练习、反思与坚持。

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成，收缩路径是一种典型的卷积网络，由重复应用卷积组成，每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中，空间信息减少，而特征信

=================================================================音视频入门基础：WAV专题系列文章：音视频入门基础：WAV专题（1）——

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

SpringCloudAlibaba(1)---入门篇SpringCloudAlibaba(2)---RestTemplate微服务项目SpringCloudAlibaba(3)---Nacos概述SpringCloudAlibaba

JMeter接口测试的优势小巧轻量级，并且开源免费，社区接受度高，比较容易入门支持多协议，并提供了比较高级的扩展能力，允许自己定义和扩展新的协议支持，比如扩展支持阿里提供的Dubbo协议的JMeter插件等学习者不需要会代码

目录1redis基础1.1定义1.2SQL和NOSQL不同点1.3特征1.4Redis通用命令1.5Redis数据结构介绍1.6Redis的java客户端2Jedis快速入门2.1操作步骤2.2Jedis

扩展,Python,安装相关视频讲解：StableDiffusion提升出图速度,TensorRT扩展,SDXL-SSD-1B-A1111,速度提升60%,PyTorch更新python的or运算赋值用法用

VSCode查看Android源码比较简单，首先下载Android源码，我用的Mac，所以比较方便，对了repo在homebrew里面就有，直接brewinstallrepo就可以，但是版本比官方的略低，但是可以用，只是有警告。下载之后直接用VSCode加载文件夹即可，直接可以在目录里面打开文件，对于非jdk的类能定位到文件位置，但是jdk的源码无法定位，显示的是.class文件反编译出来的代码，

《Babel插件开发入门指南》https://www.chyingp.com/posts/how-to-write-a-babel-plugin/《babel-preset-env学习指南》https:

rust具有很多高级的特性，比如高级的trait、高级的类型和高级的函数和闭包高级trait关联类型关联类型（associatedtypes）是一个将类型占位符与trait相关联的方式，这样trait的方法签名中就可以使用这些占位符类型。我们使用type来定义占位符类型一个带有关联类型的trait的例子是标准库提供的Iteratortrait，它有一个叫做Item的关联类型来替代遍历的值的类型，这

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

本章介绍QML部件（component）和加载（Loader）的基本使用引言importQtQuick2.12importQtQuick.Window2.12importQtQuick.Controls2.12Window{visible:truewidth:640height:480title:qsTr("HelloWorld")Component.onCompleted:{console.lo

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

一、Docker主要组成部分的总体概述、二、Docker镜像生成1.构建环境的上下文dockerbuild–ttest/cowsay-dockerfile.(.就是上下文，能够被dockerfile的ADD或COPY指令所引用，通常以目录路径的形式指定，该目录下的所有文件和目录形成了构建环境的上下文)。“-”可以将STDIN输入作为构建环境的上下文2.镜像层Dockerfile中的每个指令执行后都

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

问题：编写C++程序，要求计算用户输入数据的总和，并打印显示。问题分析：用户输入数据时，由于我们事先不知道要对多少个数据进行求和计算，因此我们需要不断地读取数据直至没有新的输入为止。程序实现的源码如下：#include"iostream"usingnamespacestd;intmain(){doublesum=0,inValue=0;cout>inValue)sum+=inValue;cout<

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

首先：Vuex是什么？有关于Vuex，官网是这样定义的：Vuex是一个专为Vue.js应用程序开发的状态管理模式。它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。我是这么认为的：Vuex是为了解决多个组件共享状态而存在的。他能够有效的解决兄弟组件，父子组件，爷孙组件的传值。他将组件的共享状态抽取出来，以一个全局单例模式管理。Vuex有以下5个重要属性：1

0.2.1课程内容概述课程内容设计-符合认知规律、快速入门、全体系内容-三部分：第一部分：快速入门（2）2个实例，基本语法元素第二部分：基础语法（5）五个方面基础语法全体系，10个实例第三部分：编程思维

接上篇数据分析师之打杂入门--数据技能学习(网址：https://www.jianshu.com/writer#/notebooks/41435296/notes/58416752)在经历了辛苦的业务学习

系列文章目录目录pythonweb应用开发神器入门一pythonweb应用开发神器入门二pythonweb应用开发神器入门三pythonweb应用开发神器入门四pythonweb应用开发神器入门五pythonweb

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

Ins营销快速入门指南——原文来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54016350Ins（照片墙）是一款运行在移动端上的社交应用，以一种快速、美妙和有趣的方式将我们随时抓拍下的图片彼此分享

本文只记录cumsum的实现逻辑的CUDA部分，也即底层调用了CUDA的什么实现算子。voidlaunch_cumsum_cuda_kernel(constTensorBase&result,constTensorBase&self,int64_tdim){AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND_COMPLEX_AND2(ScalarType::Half,ScalarType::BFl