PyTorch工程篇第19页

SpringBoot 快速入门（保姆级详细教程）

作者：大三的土狗专栏：SpringBoot入门到精通快速导航前言1、SpringBoot简介2、优势3、快速入门1、新建工程2、勾选SpringWeb3、创建Controller4、启动服务器4、Spring

「已注销」·2025-03-14 01:34

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码

-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file,

GPU只有一个卡，只能换一个服务器，换个服务器又要重装环境，但后者下载模型有问题，手动用git-lfs下载后指定位置报错：Traceback(mostrecentcalllast):/examples/pytorch

小李飞刀李寻欢·2025-03-14 01:00

Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系

Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。

若北辰·2025-03-14 01:00

基于CATIA VBA与Python的自动化音乐生成技术对比研究

在工程软件二次开发领域，CATIA也可以许多另类的玩法。通过CATIA自带的VBA可以演奏歌曲，但实际效果往往差强人意。

Python×CATIA工业智造·2025-03-14 01:00

【SpringBoot】实现登录功能

在上一篇博客中，我们讲解了注册页面的实现。在此基础上会跳转到登录页面，今天给大家带来的是使用SpringBoot，MyBatis，Html，CSS，JavaScript，前后端交互实现一个登录功能。

一只爱打拳的程序猿·2025-03-14 01:29

RocketMQ开发实战篇

一、生产者开发指南1.JavaAPI使用详解在使用RocketMQ进行消息生产时，首先需要引入相关的依赖。在Maven项目中，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：org.apache.rocketmqrocketmq-client4.9.0接下来，创建一个简单的生产者示例：importorg.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer;i

Jeremy_1022·2025-03-14 00:57

55.HarmonyOS NEXT 登录模块开发教程（九）：部署与发布

HarmonyOSNEXT登录模块开发教程（九）：部署与发布效果预览1.引言在前八篇教程中，我们介绍了HarmonyOSNEXT登录模块的整体架构、模态窗口的实现原理、一键登录页面的实现、短信验证码登录的实现

·2025-03-14 00:06

53. HarmonyOS NEXT 登录模块开发教程（七）：性能优化与最佳实践

HarmonyOSNEXT登录模块开发教程（七）：性能优化与最佳实践效果预览1.引言在前六篇教程中，我们介绍了HarmonyOSNEXT登录模块的整体架构、模态窗口的实现原理、一键登录页面的实现、短信验证码登录的实现

·2025-03-14 00:36

C#中的设计模式：构建更加优雅的代码

引言设计模式是软件工程中经过实践验证的解决方案模板，它们提供了一种标准化的方法来解决常见的开发问题。对于使用C#进行开发的程序员来说，理解和应用这些模式可以帮助创建结构良好、易于维护和扩展的应用程序。

Envyᥫᩣᩚ·2025-03-13 23:51

【人工智能开题报告】

人工智能开题报告第一步12篇文献应用（研究）领域历史、现状、发展趋势以及对社会、环境、健康、安全等方面的影响分析第二步15篇应用（研究）领域中的工作成果简述2.1国外6篇2.2国内9篇第三步9/10篇研究方案的分析与选择第一步

豌豆射手^·2025-03-13 23:18

【k8s集群部署篇】在openEuler环境下部署多master高可用kubernetes集群详细教程（V1.30版本）

【k8s集群部署篇】在openEuler环境下部署多master高可用kubernetes集群详细教程（V1.30版本）一、相关名词介绍1.1k8s简介1.2Keepalived简介1.3HAProxy

江湖有缘·2025-03-13 23:17

PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础

PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:41

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天：模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:10

搞定python之二----数据类型和程序的控制结构

本文是《搞定python》的第二篇文章，主要介绍了程序的基本结构的基本的数据类型。1、python代码俯视图先从整体上认识一下python代码是如何组织，咱们先来一段简单的代码。

stars·2025-03-13 21:37

渗透攻击零基础学习-XXE（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

XXEXXE（PHP5.45之后不解析实体）DTD实体是用于定义引用文本或字符的快捷方式的变量，可内部声明或外部引用。约束通过类别关键词ANY声明的元素，可包含任何可解析数据的组合：同时xxe可进行内网探测读取/etc/hostsPayloadPHP文件读取]>&xxe;file协议读取文件]>&xxe;SVG格式]>&file;数据外带%remote;]>shell.dtd">%int;%sen

程序员霸哥·2025-03-13 21:36

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-CAN总线协议在车载模块中的应用与实现

目录知识储备面向车载开发的CAN通信协议1基本概念2优势3概念和特征4技术介绍5应用举例6测试工具编辑7错误处理编辑前言国内外研究现状总线与CAN总线技术CAN总线技术在电子汽车领域的研究现状OBD系统的发展和研究现状OBD车载模块的研究现状2OBD数据获取原理分析2.1车载CAN网络与OBD系统的连接和诊断2.1.1OBD接口2.1.2车载CAN总线网络与CAN报文2.1.3SAEJ1979协议

格图素书·2025-03-13 21:35

二十二、QT记事本

1.项目概述1.1功能介绍支持文本创建，打开，保存，关闭的功能UI样式美化添加打开快捷键，添加保存快捷底部显示行列号及文本字符编码Ctrl加鼠标滚轮支持字体放大缩小1.2界面预览2.3工程概述MainWindows

辰卓·2025-03-13 21:04

搞定python之三----序列、字典及集合

本文是《搞定python》系列的第三篇，演示了python的序列、字典和集合的简单用法和相互之间的区别。

stars·2025-03-13 21:33

Spring Boot

文章目录1.关于SpringBoot2.创建SpringBoot工程3.SpringBoot工程的结构4.在SpringBoot工程中使用Mybatis5.关于Profile配置6.关于YAML配置7.

Bromide-0·2025-03-13 21:32

iOS与Flutter相互通信

iOS与Flutter相互通信iOS项目加入Flutter接着上一篇继续，在原有iOS项目中加入Flutter后，就需要考虑如何通过原生跳转到flutter，如何原生与flutter进行通信。

songhai11·2025-03-13 20:57

uniapp对于android和ios退出app的方法

下面是一篇详细的图文博客，介绍了如何在UniApp中实现Android和iOS的退出应用程序功能。退出应用程序的方法UniApp提供了跨平台开发的能力，同时也支持原生应用程序的退出功能。

邯郸达文西·2025-03-13 19:21

我的创作纪念日：730天的技术写作之旅

我的创作纪念日：730天的技术写作之旅机缘从一篇案例分析开始2023年3月13日，我写下了第一篇技术博客《软考高级-系统分析师-案例分析-系统维护与设计模式》。

小李的便利店·2025-03-13 19:20

【C#】VS2019怎么能无论是Debug还是Release模式，生成路径都在Release文件夹下？

文章目录⭐问题⭐解决标题详情作者JosieBook头衔CSDN博客专家资格、阿里云社区专家博主、软件设计工程师博客内容开源、框架、软件工程、全栈（,NET/Java/Python/C++）、数据库、操作系统

JosieBook·2025-03-13 19:49

一文掌握Prompt：万能框架+优化技巧+常用指标

随着大模型在2023年横空出世，“Prompt工程”应运而生，作为用好大模型最重要的武器，Prompt的好坏对模型效果有着决定性的影响。

Langchain·2025-03-13 18:45

【AI大模型应用开发】1.3 Prompt攻防（安全）和 Prompt逆向工程

随着GPT和Prompt工程的大火，随之而来的是隐私问题和安全问题。

同学小张·2025-03-13 18:44

揭秘Prompt Engineering 提示词工程（附学习文档）

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。形象地说：LLM是金矿：大型语言模型如同深藏不露的金矿，蕴藏着巨大的知识与创造力潜力。Prompt是钥匙：而Prompt，则是开启这座金矿的钥匙。通过精心设计的问题或指令（Prompt），我们能引导模型产生特定的、有价值的输出，如文章创作、代码编写、问题解

LLM.·2025-03-13 18:43

应用商店评论分析实战：Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模

本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口，实现对应用商店评论的实时采集，并结合NLP（自然语言处理）技术进行情感分析和主题建模，为开发者提供有价值的数据支持。

西攻城狮北·2025-03-13 18:42

【写作模板】JosieBook的写作模板

⭐总结标题详情作者JosieBook头衔CSDN博客专家资格、阿里云社区专家博主、软件设计工程师博客内容开源、框架、软件工程、全栈（,NET/Java

JosieBook·2025-03-13 18:12

零基础使用鸿蒙NDK开发最简步骤

1、File>New>CreateProject>Application>TemplateMarket>NativeC++这个NativeC++工程不是说它是一个Native专用工程（即：不是说这个工程只能编译出动态库

piggy514·2025-03-13 18:11

uniapp，自绘仪表盘组件（基础篇）

文章目录一、为什么需要自绘仪表盘？二、准备知识三、实现基础仪表盘1.组件模板结构2.核心绘制逻辑3.样式优化四、使用示例五、核心实现原理六、扩展方向七、常见问题一、为什么需要自绘仪表盘？在物联网、数据监控等场景中，仪表盘是常见的数据可视化组件。uniapp的组件市场虽然有许多现成方案，但自绘组件具有以下优势：完全掌控视觉效果无依赖零冗余高性能Canvas渲染轻松适配多端二、准备知识基础Canvas

智驾·2025-03-13 18:41

使用 Math.NET 进行数值计算的指南

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，编程之旅更有趣使用Math.NET进行数值计算的指南️‍♂️数值计算的魅力：从基础到进阶引言在科学计算、工程设计甚至是金融分析等领域

墨瑾轩·2025-03-13 18:40

Android 蓝牙音频audio-a2dp分析

同学，别退出呀，我可是全网最牛逼的Android蓝牙分析博主，我写了上百篇蓝牙文章，请点击下面了解本专栏，进入本博主主页看看再走呗，一定不会让你后悔的，记得一定要去看主页置顶文章哦。

短距WCN协议开发分享·2025-03-13 17:39

【Python教程】进阶篇

目录2.1函数2.1.1函数基础2.1.1.1函数的定义和调用2.1.1.2函数的作用2.1.1.3函数的参数2.1.1.4函数的返回值2.1.1.5函数的作用域-LEGB2.1.2闭包2.1.3装饰器2.1.4迭代器和生成器2.1.4.1可迭代对象2.1.4.2迭代器2.1.4.3生成器2.1.4.4三者之间的异同2.1.5四种函数2.1.5.1递归函数2.1.5.2匿名函数2.1.5.3普通函

AI study·2025-03-13 17:38

关于某一专科学校上学两年实习以后的学长给专科同学的参考做法

PS:这边的案例采用某一个学校的信息工程学院的案例（因为本

czimt开摆·2025-03-13 17:36

ubuntu使用apt-get制作OfflinePackage

ubuntu使用apt-get制作Offline-package（以mysql为例）近来在研究工程软件的部署，虽说这是运维的工作，但还是蛮有意思的。

欧阳子陵·2025-03-13 17:03

五分钟快速掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook

目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm

芝帕先生·2025-03-13 17:01

vc6.0下资源文件/rc文件的使用

新建一个资源文件菜单栏Filenew->File下ResourceScript然后保存;2.编译这个新建的rc文件,生成resource.h文件;3.选中项目，AddFilestoProject然后在工程

dept123·2025-03-13 16:00

python,pycharm,pytorch，向量数据库，环境搭建记录

修改ubuntu上的pycharm镜像源，详细步骤-腾讯云开发者社区-腾讯云【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程（同时讲解安装CPU和GPU版本）-CSDN博客https://zhuanlan.zhihu.com

dept123·2025-03-13 16:30

网站外链影响网站排名吗为什么

例如，在学术领域，一篇论文被众多知名学术期刊引用，那么这篇论文的学术价值和影响力就会被认可，类似地，网站获得权威网站的外链，也会被搜索引擎认为更有价值。www.czyhjy.cn增加爬行入口：搜

霏霏看世界·2025-03-13 16:59

我来泼盆冷水：正面迎击AI的时代千万别被ChatGPT割了韭菜

时隔数月，我才又重新写一篇文章，借此表达对ChatGPT的看法，帮助大家减少一些浮躁的心情。因为之前我有写过一篇关于副业防骗的文章：https://juejin.c

程序员济癫·2025-03-13 15:53

实现预约会见应用鸿蒙示例代码

介绍本示例是对标预约会见类产品，以此开发的行业通用Demo，实现基础的注册、登录、一二级页面布局参考等功能，工程以feature方式进行模块化设计。

·2025-03-13 15:51

动态规划详解(方格拿金币最大)【C语言】-第一篇

我们先来看看题目吧有一个NxN的方格,每一个格子都有一些金币,只要站在格子里就能拿到里面的金币。你站在最左上角的格子里,每次可以从一个格子走到它右边或下边的格子里。请问如何走才能拿到最多的金币。输入格式第一行输入一个正整数n。以下n行描述该方格。金币数保证是不超过1000的正整数。输出格式最多能拿金币数量。样例输入3133222312样例输出11数据规模和约定nintt[1000][1000];i

fuill·2025-03-13 15:52

2024华为OD机试真题-日志排序(C++)-E卷-100分

2024剑指offer·2025-03-13 15:18

像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通Pixel2Pixel全部源码，包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等，

十小大·2025-03-13 14:11

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，

格图素书·2025-03-13 13:08

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

【零基础入门unity游戏开发——进阶篇】Unity Microphone类处理麦克风相关信息，录制音频并实时处理或保存录制的音频数据

考虑到每个人基础可能不一样，且并不是所有人都有同时做2D、3D开发的需求，所以我把【零基础入门unity游戏开发】分为成了C#篇、unity通用篇、unity3D篇、unity2D篇。

向宇it·2025-03-13 13:04

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

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