PyTorch实战

《突破性能瓶颈，用 Rust + WASM 实现浏览器端FFT加速300%实战》

引言：当JavaScript遇上硬核计算**“为什么我的音频分析页面卡到崩溃？”这是前端工程师在实现实时频谱可视化时最常见的噩梦。传统JavaScript的FFT计算在万级数据点时就会引发严重卡顿，但今天我们将用**Rust+WebAssembly**的组合拳，在浏览器中实现**零依赖、300%加速的傅里叶变换**。无需WebGL黑魔法，直接上硬核代码！---###**一、血腥现场：JS的Type
煜bart·2025-03-18 12:29

〖Python 数据库开发实战 - MySQL篇⑰〗- 聚合函数的使用

订阅Python全栈白宝书-零基础入门篇可报销！白嫖入口-请点击我。推荐他人订阅，可获取扣除平台费用后的35%收益，文末名片加V！说明：该文属于Python全栈白宝书专栏，免费阶段订阅数量4300+，购买任意白宝书体系化专栏可加入TFS-CLUB私域社区。福利：加入社区的小伙伴们，除了可以获取博主所有付费专栏的阅读权限之外，还有机会加入星荐官共赢计划，详情请戳我。作者：不渴望力量的哈士奇(哈哥)，
哈哥撩编程·2025-03-18 12:26

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

Go语言JSON-RPC实战：`net/rpc/jsonrpc`包的高效使用指南简介`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
walkskyer·2025-03-18 12:25

OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南

第一章：问题背景与挑战1.1传统模板匹配的局限性模板匹配（TemplateMatching）是计算机视觉中基础且广泛使用的技术，其核心思想是通过滑动窗口在目标图像中寻找与模板最相似的位置。然而，传统方法（如OpenCV的cv2.matchTemplate）在实际应用中存在以下问题：尺寸敏感性当目标的实际尺寸与模板不一致时，匹配结果会严重偏离。例如，在工业检测中，摄像头与物体的距离变化会导致目标缩放
追寻向上·2025-03-18 12:24

《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

核心主题：如何构建符合HIPAA/GDPR标准的医疗数据安全体系？最大痛点：90%的医疗AI项目因数据合规问题无法通过临床验收！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

【操作系统安全】任务6：Linux 系统文件与文件系统安全 学习指南

4.1文件创建4.2文件删除4.3文件复制与移动4.4文件编辑五、高级文件管理5.1链接管理5.2查找与搜索5.3压缩与归档六、权限管理进阶6.1ACL访问控制列表6.2权限掩码设置6.3安全增强配置七、实战
不羁。。·2025-03-18 11:47

TorchServe详解和应用

TorchServer是PyTorch的一个组件，它是一个轻量级的服务框架，用于部署和管理PyTorch模型，以便在生产环境中提供高效、可扩展的推理服务。
易之阴阳·2025-03-18 11:43

2024年HarmonyOS鸿蒙最新鸿蒙应用开发当前支持的颜色枚举值(2)，2024年最新社招面试题目

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化的资料的朋
2401_84850323·2025-03-18 10:39

5个月的精华：Spring/SpringBoot扩展点手册：手册在手，编码无忧：全网独一份 - 第451篇

SpringBoot系列之四》《国内最全的SpringBoot系列之五》导读第一篇扩展点文章发表于2022-05-16，至今到这一篇文章耗时5个月左右一方面是总结之前的文章，本文主要是对于这系列的扩展点概念和实战做个汇总
悟纤·2025-03-18 09:24

Spring组件初始化扩展点：BeanPostProcessor

、概述二、BeanPostProcessor的作用三、核心方法解析1、postProcessBeforeInitialization2、postProcessAfterInitialization四、实战案例案例
冬天vs不冷·2025-03-18 08:52

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

深入理解Java工厂方法模式：原理剖析与实战应用

一、为什么要学习工厂方法模式？在软件开发中，对象创建是最常见的操作之一。当我们需要创建的对象类型存在多种可能，或者对象的创建过程较为复杂时，如果直接在业务代码中使用new关键字进行实例化，会导致以下问题：代码耦合度高难以扩展新的产品类型违反开闭原则（对扩展开放，对修改关闭）代码重复和可维护性差工厂方法模式（FactoryMethodPattern）正是为了解决这些问题而诞生的经典设计模式。它被广泛
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

深入理解Vue 3：计算属性与侦听器的艺术

：计算属性与侦听器的艺术date:2024/5/30下午3:53:47updated:2024/5/30下午3:53:47categories:前端开发tags:Vue3计算属性侦听器路由模板性能优化实战案例前言
qcidyu·2025-03-18 07:39

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

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。一、Web安全基础Web应用安全的三大核心目标（CIA三原则）机密性(Confidentialit
白帽子黑客罗哥·2025-03-18 06:34

B/S vs C/S架构：技术选型与实战对比

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与
码农阿豪@新空间·2025-03-18 06:33

时间语义与窗口操作：Flink 流式计算的核心逻辑

本文将深入解析Flink的时间语义机制，并通过实战案例演示如何利用窗口操作实现实时数据聚合。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 06:33

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。一、Web安全基础Web应用安全的三大核心目标（CIA三原则）机密性(Confidentialit
白帽子黑客罗哥·2025-03-18 06:33

前端学习路线：从零基础到初级工程师的完整指南（2025最新版）

本路线图专为初学者设计，通过「渐进式学习路径」+「实战项目驱动」的模式，助你系统掌握现代前端开发技能体系。
超浪的晨·2025-03-18 06:02

Java 解决 TCP 粘包问题详解：原理与实战示例

TCP协议是面向字节流的传输协议，其核心设计目标是高效传输数据，但这也导致了应用层需要自行处理数据包的边界问题，即粘包问题。本文将通过Java代码示例，详细解析粘包问题的原因及解决方案。一、粘包问题的本质1.什么是粘包？发送方发送多个应用层数据包（如包A和包B）。接收方可能一次性读取到合并后的数据（如包A包B），导致无法区分原始包边界。2.为什么会出现粘包？TCP的字节流特性：数据像水流一样连续，
伤心辞·2025-03-18 05:27

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与运动健康类应用开发实战

随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的发布，越来越多的开发者开始关注这一全新的操作系统。HarmonyOSNEXT不仅为用户带来了更流畅、安全的体验，也为开发者提供了强大的开发工具和丰富的API接口。本文将详细介绍如何在HarmonyOSNEXT上搭建开发环境，并通过一个运动健康类跑步燃脂APP的开发实例，帮助开发者快速上手鸿蒙应用开发。一、HarmonyOSNEXT开发环境搭建安装De
·2025-03-18 05:41

MySQL数据库架构设计：分片与分区策略实战

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在数据库的魔法森林中，MySQL就像是一位智慧的老树精，而分片（Sharding）与分区（Partitioning）则是它手中的两把神秘钥匙，能够打开数据高效存储与快速检索的大门。今天，我们就一起踏上一场奇幻之旅，探索如何运用这两把钥匙，打造一个既强大又灵活的
墨瑾轩·2025-03-18 03:06

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。
zhz5214·2025-03-18 02:57

从Manus爆红到OpenAI反击：AI Agent技术架构与实战解析

欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！
大F的智能小课·2025-03-18 02:56

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域，帮助学生更直观地理解AI技术；在智能家居场景中，也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
zhz5214·2025-03-18 02:56

实战级AI变现路线：从0到3万/月的3大黄金赛道拆解

赛道一：AI短视频带货（三农领域）全流程操作手册选题系统搭建借助DeepSeek-R1云端版，输入"地域特色（如云南菌菇）+情感共鸣点（留守老人）+产品植入位（土特产）"生成结构化选题指令示例：{"prompt":"生成三农领域爆款选题，输出JSON结构"}日产能200+选题，筛选率15%分镜工业化生产使用Gemini2.0flash的vision功能，配置参数：-分辨率：1080x1920竖版-
zhz5214·2025-03-18 02:56

Linux企业实战-----LVS+keepalived负载均衡集群

用LVS实现负载均衡实现步骤：#若在虚拟环境中需执行此步骤创建两个新的虚拟机，VMWARE可忽略此步骤真实主机:cd/var/lib/libvirt/images/lsqemu-imgcreate-fqcow2-brhel7.6.qcow2server3qemu-imgcreate-fqcow2-brhel7.6.qcow2server4server1:pcsclusterdisable--all
Yang5208·2025-03-18 02:52

java面试合集

本专栏旨在覆盖从Java基础到高级技术点，以及实战经验分享，为不同层次的Java开发者提供一站式面试资源。《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采
云端源想·2025-03-18 01:47

Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。
Start_Present·2025-03-18 01:15

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。
一键难忘·2025-03-18 00:13

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=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
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

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。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

性能测试自动化：JMeter脚本设计与分布式压测实战指南

引言在数字化竞争日益激烈的今天，软件系统的性能表现直接影响用户体验和业务连续性。无论是电商大促的“秒杀”场景，还是金融系统的高频交易，性能测试自动化已成为保障系统稳定性的核心手段。ApacheJMeter作为开源性能测试工具中的标杆，凭借其灵活性和扩展性，成为企业构建自动化测试体系的首选工具。本文将从脚本设计与分布式压测两大核心维度，系统阐述JMeter在性能测试自动化中的实践方法，为企业提供可落
测试渣·2025-03-18 00:11

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>
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

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

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

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。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。
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

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

【算法实战】日期转二进制：两种解法的思路与优化（附代码解析）一、问题描述给定一个yyyy-mm-dd格式的日期字符串，要求将年、月、日分别转为无前导零的二进制，并保持year-month-day格式。
雾月55·2025-03-17 23:06

实战篇：GBase 8a MPP Cluster 安装部署过程

目录前言☀️环境准备安装介质下载操作系统安装安装前准备1、关闭防火墙2、禁用Selinux3、创建gbase用户4、创建目录并授权5、重启主机❤️GBase8aMPPCluster安装主节点上传安装介质主节点解压安装包分发配置文件配置环境变量修改主节点安装配置文件主节点执行安装命令检查集群状态申请和导入授权①导出集群各节点的指纹信息②邮件申请授权③主节点导入授权④检查授权情况所有节点启动集群服务主
Lucifer三思而后行·2025-03-17 23:03

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南

SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet
chenOnlyOne·2025-03-17 23:02

测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战

需求文档是测试工程师日常工作的核心工具，如何快速检索需求文档中的关键信息（文本、表格、图片等），并将其转化为可供AI查询的知识库，是提升工作效率的重要手段。本文将通过对需求文档（docx格式）的处理，详细讲解如何构建一个安全的本地知识库，并通过代码实现具体操作，确保每一步都可落地。一、本地知识库的安全性与连接方案在构建本地知识库时，安全性是首要考虑的因素，尤其是对于需求文档这样的敏感数据。以下是本
Python测试之道·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。一些全局的UI接口是和具体UI实例的执行上下文相关的，在当前接口调用时，通过追溯调用链跟踪到UI的上下文，来确定具体的UI实例。若在非UI页面中或者一些异步回调中调用这类接口，可能无法跟踪到当前UI的上下文，导致接口执行
蜀道衫QAQ·2025-03-17 22:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集

一、项目背景随着电子商务的快速发展，快递行业成为了现代物流的重要组成部分。快递网点的分布和服务质量直接影响到用户的物流体验。为了更好地了解快递网点的分布情况、服务范围以及联系方式等信息，本项目通过爬虫技术从公开的快递信息网站上采集相关数据。‘>本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！二、项目目的和意义本项目的主要目的是通
小L工程师·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。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。
朋也透william·2025-03-17 21:48

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

PytorchDataloadercode：torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics
gy-7·2025-03-17 21:16

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。
AIGC大模型 吱屋猪·2025-03-17 21:45

PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU

一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量
大霸王龙·2025-03-17 20:42

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建：启智儿歌 APP 开发实战

随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的发布，越来越多的开发者开始关注并投入到这一新生态的开发中。本文将详细介绍如何在HarmonyOSNEXT环境下搭建开发环境，并通过一个儿童早教类启智儿歌APP的开发实例，帮助开发者快速上手鸿蒙应用开发。开发环境搭建安装DevEcoStudio：DevEcoStudio是华为官方提供的集成开发环境（IDE），支持HarmonyOS应用的开发。首先，访问
·2025-03-17 20:24
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