BP神经网络训练窗口详解第22页

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备

小风_·2025-03-18 00:41

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载：pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”，打开图片目录images，进行多边形标注（右键

再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

115.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(三)：MarqueeSection基础结构效果演示1.组件概述MarqueeSection是一个实现文本滚动效果的自定义组件，主要用于显示超出显示区域的文本内容

·2025-03-18 00:32

105.HarmonyOS NEXT 跑马灯组件详解(一): 组件概述与架构设计

HarmonyOSNEXT跑马灯组件详解(一):组件概述与架构设计效果演示1.组件简介跑马灯(Marquee)组件是一个用于展示滚动文本的UI组件，主要用于处理文本内容超出显示区域时的展示问题。

·2025-03-18 00:32

npm version 命令详解

·2025-03-18 00:31

CSS竟然开始支持函数了！编程语言的未来能否在此掀起波澜？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读当我第一次看到CSS即将支持原生函数时？没错，朋友，这是真的！

·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

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

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】目录C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】介绍：特性可以用于多种用途，包括但不限于：特性的分类：特性的主要用途（举一些直观例子）1.标记代码

_Csharp·2025-03-17 23:34

Leetcode32 最长有效括号深度解析

状态转移方程详解Case1：当前字符)与前一个字符(直接匹配场景：形如...()的结构。

八股文领域大手子·2025-03-17 23:03

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解_2024-07-13_20-00-57.Tex

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解Lumberyard物理系统概述物理引擎介绍Lumberyard,亚马逊的游戏引擎，集成了强大的物理引擎，用于模拟游戏世界中的真实物理行为。

chenjj4003·2025-03-17 23:32

C#—线程池详解

C#—线程池详解核心机制说明自动回收与重用线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是回到池中等待新任务。无需手动“重新启用”，线程池会自动调度可用线程处理新任务。

_Csharp·2025-03-17 23:00

利用github部署项目

挂载GitHubPages的方法基本步骤创建仓库：在GitHub上创建一个新的仓库。如果使用自定义域名，则仓库名应为.github.io；否则可以是任意名称。

浪裡遊·2025-03-17 23:59

适配器模式（Adapter Pattern）详解：如何通过适配器解决接口不兼容的问题

在软件开发中，我们经常遇到不同系统或组件之间的接口不兼容的问题。如何将这些不兼容的接口进行整合，使得它们能够协同工作，成为一个常见的挑战。适配器模式（AdapterPattern）正是为了解决这个问题而设计的一种结构型设计模式。适配器模式通过提供一个中间层，将不兼容的接口适配成客户端需要的接口，从而让它们能够正常协作。本文将深入探讨适配器模式的概念、工作原理以及在C#中的实现，帮助开发者在实际项目

江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

Python的Numpy数组np.array()基本用法详解（二）

本节主要讲授array获取元素、转置、重塑等方法"""@Date:2022-01-21@Author:苏雨流丰@lang:Python@summary:访问、获取np.array的元素"""导入numpy包importnumpyasnp初始化工作np_34_list=[[1,3,5,7],[2,4,6,8],[1,2,5,6]]np_44_list=[[1,3,5,7],[2,4,6,8],[1,

苏雨流丰·2025-03-17 22:27

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

HarmonyOS实战开发：@ohos.arkui.UIContext （UIContext）

在Stage模型中，WindowStage/Window可以通过loadContent接口加载页面并创建UI的实例，并将页面内容渲染到关联的窗口中，所以UI实例和窗口是一一关联的。

蜀道衫QAQ·2025-03-17 22:50

Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解

在现代开发中，Markdown已经成为了一种广泛使用的轻量级标记语言，特别是在文档、博客和内容管理系统中，Markdown为开发者提供了快速、简洁的格式化文本方式。而在.NET生态中，Markdig是一款非常强大的Markdown解析器，它不仅支持标准的Markdown语法，还提供了许多扩展功能，让开发者能够灵活地定制Markdown文本的解析与渲染。本文将详细介绍Markdig的基本用法、扩展功

江沉晚呤时·2025-03-17 21:50

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

证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践

以下是传统系统的三大致命缺陷：数据延迟：非官方行情源导致套利窗口丢失（实测延迟普遍>0.1秒）；风控低效：依赖人工监控，凌晨时段风险拦截率不足30%；扩展性差：单体架构下订单处理峰值低于10万/秒，极易崩溃

Ashlee_code·2025-03-17 21:19

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。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

Pytorch Dataloader入门

/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时

gy-7·2025-03-17 21:16

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。

x-jeff·2025-03-17 21:15

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

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员

Nifc666·2025-03-17 21:43

【sklearn 01】人工智能概述

这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

深入浅出分布式事务原理

一、Seata四大事务模式详解模式实现机制事务一致性业务侵入性适用场景AT数据库本地事务+Undo日志+二阶段提交最终一致性无侵入电商、订单等高性能要求TCCTry-Confirm-Cancel强一致性强业务侵入金融支付

梵高的猪v·2025-03-17 20:40

linux启动db2的命令窗口_linux下如何启动db2数据库命令窗口

在Linuxx86上安装Oracle数据库10g(来自ORACLE网)原文出处：http://www.oracle.com/technology/global/cn/pub/articles/smiley_10gdb_install.htmlDBA：Linux在Linuxx86上安装Oracle数据库10g作者：JohnSmiley学习...文章wangccsy2006-01-16562浏览量带你

少学汉·2025-03-17 20:10

第二十五篇 SQL优化杀手锏：用分析函数让你的查询快如闪电

目录一、初识分析函数：外卖骑手的一天1.1真实工作场景二、分析函数三板斧（超直观对比表）三、手把手教学：5大核心函数详解️3.1排名三剑客（班级成绩单案例）3.1.1ROW_NUMBER()：唯一学号式排名

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:09

第十一篇 SQL高级处理：窗口函数和GROUPING运算符，看这篇就够了

目录1.窗口函数：像班级排名一样分析数据1.1什么是窗口函数？1.2三大排名函数对比（附生活案例）1.3累计统计：你的工资今年涨了多少？

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

第三篇从入门到专业：SQL标准语法详解与高效编码规范指南

（数据操作语言）——"搬家具"2.3DCL（数据控制语言）——"配钥匙"三、SQL书写规范（避免被同事吐槽）3.1基础排版规范3.2注释规范四、新手必看避坑指南4.1常见错误4.2安全操作建议五、实战训练

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:08

MQ和ActiveMQ浅析

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BrokerproviderConsumerp2ppub/subPTP

星星都没我亮·2025-03-17 20:38

美国首例AI训练数据版权案：从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用”

2025年2月11日，美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透（ThomsonReuters）诉罗斯（Ross）案作出部分简易判决，认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权

·2025-03-17 20:18

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无

·2025-03-17 20:48

一文了解 Go 方法

前言在前面的文章中，介绍了Go函数的声明，函数的几种形式如匿名函数、闭包、基于函数的自定义类型和函数参数详解等，而本文将对方法进行介绍，方法的本质就是函数，介绍方法的同时也会顺带对比其与函数的不同之处。

·2025-03-17 19:16

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

Spring Boot整合SA-Token的使用详解

SpringBoot整合SA-Token的使用详解，涉及到SA-Token的基本介绍、整合步骤、配置、常用API以及实际使用场景等多个方面。以下将详细阐述这一过程，确保内容不少于2000字。

陈辰学长·2025-03-17 19:32

OpenStack Heat模板实战：快速创建用户、容器、网络与云主机类型

本文通过4个实战案例，详解如何用Heat模板创建用户体系、Swift容器、网络资源及云主机类型。

冯·诺依曼的·2025-03-17 19:01

美团Leaf分布式ID生成器：使用详解与核心原理解析

引言在分布式系统中，全局唯一ID是贯穿整个业务链路的关键标识，无论是订单号、用户ID、支付流水号，还是日志追踪，都需要唯一且有序的ID来保证数据的一致性。然而，传统的自增ID方案（如数据库自增主键）在分布式场景下面临单点故障、性能瓶颈、分库分表冲突等问题。美团开源的Leaf分布式ID生成器通过创新的设计解决了这些难题，成为业界广泛使用的解决方案之一。本文将深入解析Leaf的两种核心模式（号段模式与

Cloud_.·2025-03-17 19:30

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

七个设计模式原则详解

目录一、单一职责原则单一职责原则(SingleResponsibilityPrinciple,SRP)：二、开闭原则开闭原则(Open-ClosedPrinciple,OCP)：三、里氏代换原则里氏代换原则(LiskovSubstitutionPrinciple,LSP)：在使用里氏代换原则时需要注意如下几个问题：四、依赖倒转原则依赖倒转原则(DependencyInversionPrincipl

醉花妍·2025-03-17 18:24

Python Colorama 库详解：终端输出美化的神器

PythonColorama库详解：终端输出美化的神器在开发命令行工具或调试程序时，我们可能会希望通过颜色来区分重要信息，比如警告、错误、提示等。

萧鼎·2025-03-17 18:22

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！

丶2136·2025-03-17 18:21

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。

2301_81121233·2025-03-17 17:21

网络神经架构的概念及其实际应用

###网络神经架构的概念**网络神经架构（NeuralNetworkArchitecture）**是指用于构建和组织人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）的结构和方法。

2301_81121233·2025-03-17 17:50

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