PyTorch—学习笔记

pytorch 机械臂逆运动学迭代数值解

https://github.com/UM-ARM-Lab/pytorch_kinematics分享一个求解运动学逆解的第三方库pytorch_kinematics，以下是我写的一份集成样例。
chase。·2025-03-02 14:12

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍
冒泡芳·2025-03-02 13:08

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图：解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码
lczdyx·2025-03-02 13:05

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(
lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
机器学习之心·2025-03-02 13:35

win11编译pytorchvision cuda128版本流程

1.前置条件本篇续接自win11编译pytorchcuda128版本流程，阅读前请先参考上一篇配置环境。
System_sleep·2025-03-02 13:04

bitcoinjs学习笔记4—p2pkh、p2sh、p2wpkh地址生成

BitcoinJS学习笔记4—P2PKH、P2SH、P2WPKH地址生成大纲1.概述目标:学习如何使用BitcoinJS生成三种常见的比特币地址类型：P2PKH（Pay-to-Public-Key-Hash
EM-FF·2025-03-02 12:56

学习笔记分享-进阶数据结构与算法-图-并查集-优化

前言图片上面的personal表示只有图片上面的一行语句是解释图片内容的、local表示这个图片所在标题下的所有语句都是解释图片内容的、global表示有多个标题下的所有语句都是解释图片内容的我是一名大二的学生，学了差不多一年java技术栈了，想记录一下自己对知识点的心得，目前还是个小白，期望大佬们可以指出我笔记中的不足之处、对知识点的认知错误、笔记结构的混乱等这些图片内容都是在观看黑马课程时的视
-暮倦-·2025-03-02 11:45

Rust 入门学习笔记（一）

介绍Rust程序设计语言的本质实际在于赋能（empowerment）：无论你现在编写的是何种代码，Rust能让你在更为广泛的编程领域走得更远，写出自信。（这一点并不显而易见）举例来说，那些“系统层面”的工作涉及内存管理、数据表示和并发等底层细节。从传统角度来看，这是一个神秘的编程领域，只为浸润多年的极少数人所触及，也只有他们能避开那些臭名昭著的陷阱。即使谨慎的实践者，亦唯恐代码出现漏洞、崩溃或损坏
mask-li·2025-03-02 10:43

HTML学习笔记

文章目录(一)HTML简介一、网页1.什么是网页2.什么是HTML二、常用的浏览器1.常用的浏览器2.浏览器内核（渲染引擎）3.web标准(二)HTML标签一、HTML语法规范1.基本语法概述2.标签的关系二、HTML基本结构标签三、网页开发工具1.VSCode的使用：2.vsCode工具生成骨架标签新增代码1）标签2）lang语言3）charset字符集四、HTML常用标签1.语义化标签：2.标
誓死守护发际线·2025-03-02 09:33

学习笔记：java的23种设计模式总结

设计原则开闭原则：对扩展开放，对修改关闭里氏替换原则：尽量不重写父类的非抽象方法迪米特法则：不要和陌生人说话依赖倒置原则：面向接口、面向抽象编程。spring容器和Bean的自动注入就是最生动的实践单一职责原则：一个人只做一件事，别乱套了接口隔离原则：和单一职责类似合成复用原则：尽量先通过组合等来实现，而非通过继承来实现优先考虑hasA而非isA设计模式（1）单例模式饿汉式懒汉式DCL双重检测锁v
SJLoveIT·2025-03-02 09:27

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建
黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

python学习笔记——三元操作符

三元操作符三元操作符的基本格式为：result=xifx<yelsey其中，x<y为判断语句。若x<y为真则result=x，否则result=y。
面向对象的邓老凉茶·2025-03-02 06:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

DeepSeek作为国产自研的深度学习框架，凭借其高效计算优化和灵活架构设计，在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

Datawhale 数学建模导论国赛B学习笔记

贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)（贪婪算法）基本思想：多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial)，具有一定的复杂程度，当前没有有效的解决方法。相较于其它算法，贪心算法求解不从整体最优上加以考虑,。而是寻求某种意义上的局部最优解，从而做出当下最好的选择。因此，在求解并行机调度问题上，贪心算法容易获得近似最优解的答案，更有
瓜瓜蛋·2025-03-02 02:06

Python3小白基础入门 | 学习笔记

一、输入输出1、读入字符串str=input()print(str)2、读入整数数字a=int(input())print(a)print(type(a))#type()输出变量类型3、格式化输出+直接拼接：name="Lihua"age=24print("Hello"+name+",youare"+str(age)+"yearsold")%：name="Lihua"age=24print("He
查理养殖场·2025-03-02 02:03

学习笔记08——ConcurrentHashMap实现原理及源码解析

1.概述为什么需要ConcurrentHashMap？解决HashMap线程不安全问题：多线程put可能导致死循环（JDK7）、数据覆盖（JDK8）优化HashTable性能：通过细粒度锁替代全局锁，提高并发度对比表特性HashMapHashTableConcurrentHashMap线程安全否是是锁粒度无锁全局锁分段锁/CAS+synchronized并发性能高极低高Null键/值允许不允许不允
码代码的小仙女·2025-03-02 01:32

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写
环工人学Python·2025-03-02 01:00

NCCL学习笔记-拓扑和算法

集合通信数据并行：all-reduce或reduce-scatter和all-gather张量并行：all-reduce流水并行：点对点p2p序列并行：all-gather和reduce-scatter专家并行：all-to-all集合通信-MPI标准进程间通信也是消息传递最基本的消息传递包括sendreceive等等MPI系统的通信方式都是p2p可以阻塞可以非阻塞而openMPI中就有多个集合通
MatsumotoChrikk·2025-03-01 22:35

探索未来智能：Lucidrains的Mixture of Experts框架详解

探索未来智能：Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsAPytorchimplementationofSparsely-GatedMixtureofExperts
咎旗盼Jewel·2025-03-01 20:53

数据库学习笔记一

数据库基础概念数据库定义：数据库（DataBase）是专门用于存储数据的仓库，可类比为数据的“存放地”。数据库分类：分为关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库中表与表之间存在关联关系，所有关系型数据库需遵循1999年制定的SQL标准，语法上90%相似，10%为各自“方言”；非关系型数据库中表相互独立，无统一标准，不同数据库语法各异。主流关系型数据库介绍Oracle数据库：由美国甲骨文公司开发，
Ziguangkkk·2025-03-01 20:53

Golang学习笔记_40——模版方法模式

Golang学习笔记_37——外观模式Golang学习笔记_38——享元模式Golang学习笔记_39——策略模式文章目录一、核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1
LuckyLay·2025-03-01 20:22

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。
星辰瑞云·2025-03-01 17:08

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法：1.DataLoader：-DataLoader用于批量处理数据，支持多线程加载数据。
不要不开心了·2025-03-01 16:59

HTML+CSS学习笔记

目录一、emmet语法二、常用html标签使用方法：三、常用CSS样式css样式设计具体引入方式1.关于border边框的设计2.关于text文本内容的管理3.关于盒模型的分类以及position属性：4.background属性的使用5.实现样式转变持续更新……首先，整体了解有关HTML和CSS的使用，主要是为了搭建静态页面有关HTML5所需要掌握的框架：React+Reactnativeuni
潘越越·2025-03-01 15:56

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。
环工人学Python·2025-03-01 15:53

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北·2025-03-01 14:16

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
FL1623863129·2025-03-01 13:10

AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)

目录1.图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成3.GraphPrompting的关键组件(1)大语言模型(LLM)(2)图数据库(GraphDatabase)(3)图编码器(GraphEncoder)(4)提示模板(PromptTe
9命怪猫·2025-03-01 12:30

Go语言学习笔记（二）

文章目录六、数组和map数组多维数组切片直接声明新的切片使用make()函数构造切片map遍历map删除线程安全的mapnew和make七、nil八、条件判断&循环ifelseforforrangeswitchgotobreakcontinue九、函数函数的参数匿名函数闭包延迟调用十、异常六、数组和map数组数组是一个由固定长度的特定类型元素组成的序列，一个数组可以由零个或多个元素组成。因为数组的
正在绘制中·2025-03-01 07:56

Go语言学习笔记（五）

文章目录十八、go操作MySQL、RedisMySQLRedis十九、泛型泛型函数泛型类型泛型约束泛型特化泛型接口二十、workspaces核心概念示例二十一、模糊测试十八、go操作MySQL、RedisMySQLpackagemainimport("database/sql""errors""fmt"_"github.com/go-sql-driver/mysql""log""time")typ
正在绘制中·2025-03-01 07:56

GO语言学习笔记——详细版

1.1.1.Go编译词法与语法分析意义:解析源代码文件,将文件中字符串序列转换成Token序列把执行词法分析的程序称为词法解析器(lexer)语法解析的结果就是抽象语法树(AST)每个AST都对应一个单独的Go语言文件,这个抽象语法树中包括当前文件属于的包名,定义的常量,结构体和函数等如果发生错误,被语法解析器发现并将消息打印在标准输出上,编译过程直接中止Go语言早期用lex做词法分析,后续还是使
码农之家★资源共享·2025-03-01 07:21

【学习笔记】Kubernetes

一、概览Kubernetes提供了一个抽象层，是用户可以在屋里或虚拟环境中部署容器化应用，提供以容器为中心的基础架构。Kubernetes的控制平面和工作节点都有什么组建？分别有什么作用？1.1Kubernetes控制平面和工作节点的组件及其作用控制平面组件控制平面组件负责管理集群的全局决策（如调度），以及检测和响应集群事件。kube-apiserverKubernetesAPI的前端，所有组件通
还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:20

Transformer 代码剖析1 - 数据处理 （pytorch实现）

引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来，在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先，让我们来看看项目的整体结构：（参考项目代码）transformer-
lczdyx·2025-03-01 06:18

GO语言学习笔记(1)

目录一、go语言结构1.语言结构示例2.语言结构二、go基础语法1.行分隔符:2.注释：3.标识符：4.字符串连接：5.关键字：6.格式化字符串：三、变量1、申明一个变量值，变量类型，并初始化一、go语言结构1.语言结构示例packagemainimport"fmt"funcmain(){fmt.Println("HelloWorld！")}2.语言结构1).第一行代码packagemain定义了
大王算法·2025-03-01 06:47

torch对于tensor的常规操作

前言使用pytorch框架，会常操作tensor，以下则是对tensor常规操作的汇总。
何33512336·2025-03-01 06:16

RuntimeError: Couldn‘t load custom C++ ops.This can happen if your PyTorch and torchvision versions

文章目录出现问题问题分析问题解决出现问题File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvision/ops/boxes.py",line40,innms_assert_has_ops()File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvi
万年枝·2025-03-01 06:46

侯捷C++课程学习笔记：深入探索C++内存管理机制

侯捷C++课程学习笔记：深入探索C++内存管理机制引言有幸参与“学C++，赢好礼”——侯捷C++系列精品课学习笔记征文活动，我深感荣幸。
清水白石008·2025-03-01 05:38

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++ 2.0 新特性

一、课程目标这节课的目标是帮助学员全面认识C++2.0（即C++11/14）的新特性，并通过实例获得实际体验。课程内容涵盖语言和标准库两个层面，旨在让学员深入理解C++2.0的核心特性和应用场景。二、C++标准的演化C++标准经历了多个版本的演化，每个版本都引入了新的特性和改进。以下是C++标准的主要版本：C++98(1.0)：第一个正式的C++标准，奠定了C++语言的基础。C++03(TR1,T
宇寒风暖·2025-03-01 05:04

开发基于提示工程的大语言模型（LLM）应用——学习笔记

本文是学习笔记。学习通过提示工程与大语言模型进行程序化的交互。将从最基本的开始，比如使用哪些模型，以及如何向它们发送提示词并查看响应。
ricky_fan·2025-03-01 05:31

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

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

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

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

【学习笔记】Git常用命令

目录Git常用命令1.gitinit（初始化一个新的Git仓库）2.gitclone[url]（克隆远程仓库到本地计算机）3.gitstatus（查看当前工作区的状态）4.gitadd[file]（将文件添加到暂存区）5.gitcommit-m"commitmessage"（提交暂存区中的更改）6.gitlog（查看提交历史记录）7.gitdiff（查看工作区与上次提交之间的代码差异）8.gitr
玄二·2025-02-28 17:46

React学习笔记07

一、自定义Hook函数概念：自定义Hook是以use打头的函数，通过自定义Hook函数可以用来实现逻辑的封装和复用来个小需求：点击toggle按钮时控制div的显示和隐藏不封装直接实现：functionApp(){const[state,set_state]=useState(true)consttoggle=()=>set_state(!state)return({state&&thisisdi
充气大锤·2025-02-28 17:15

java学习笔记-Stream流以及方法引用

java学习笔记-Stream流以及方法引用文章目录java学习笔记-Stream流以及方法引用1.初始Stream流1.1样例1.2.Stream流的思想1.3Stream流的方法Stream流的中间方法
zerolala·2025-02-28 17:43

Pytest学习笔记（6）-配置文件pytest.ini

文章目录配置文件pytest.ini前言常用配置项markerstestpathsaddoptsxfail_strictlog_clinorecursedirs更改测试用例收集规则注意事项配置文件pytest.ini前言很多pytestsettings可以设置在配置文件，它通常位于存储库的根目录或测试文件夹中pytest.ini文件优先于其他文件，即使是空的pytest配置文件可以改变pytest
_黎晟·2025-02-28 17:13

java23种设计模式-责任链模式

责任链模式（ChainofResponsibilityPattern）学习笔记编程相关书籍分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details
千里码！·2025-02-28 14:23
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