pytorch之旅

【Golang学习之旅】分布式任务队列（使用 RabbitMQ / Kafka）

文章目录前言1.什么是分布式任务队列？1.1消息队列的特点2.为什么使用RabbitMQ和Kafka？2.1RabbitMQ2.2Kafka3.RabbitMQ和Kafka的基本原理3.1RabbitMQ的基本原理3.2Kafka的基本原理前言在微服务架构中，处理异步任务是不可避免的需求。为了处理任务的异步执行，系统需要一个可靠的消息队列机制。消息队列能够保证消息的持久化、顺序性和可靠性，并且能够
程序员林北北·2025-02-20 23:10

C++ 游戏开发：从零到英雄的进阶之旅

在当今数字化时代，游戏开发已然成为极具吸引力与挑战性的领域。C++作为游戏开发中极为常用的语言之一，凭借其高性能和强大功能，长久以来都是游戏开发者的心头好。若你对游戏开发满怀热忱，却不知如何起步，这篇博客就将为你揭开C++游戏开发的神秘面纱，引领你踏上从新手到高手的进阶之路。一、为什么选择C++进行游戏开发？在游戏开发的广袤天地里，编程语言的抉择至关重要。C++以其独有的优势，成为众多开发者的不二
孤寂大仙v·2025-02-20 23:33

基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8）

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步入烟尘·2025-02-20 19:34

ptython setup.py install 设置python包编译时的并行数

通过源码编译安装pytorch3d的时候，直接执行pythonsetup.pyinstall时，默认开的并行数很多，有10几个，直接导致机器卡死。
leo0308·2025-02-20 19:02

《沙雕传奇》手游官网：爆笑冒险，传奇之旅等你开启！

沙雕传奇手游官网：https://sdcq.qn185.com沙雕传奇手游官网《沙雕传奇》手游作为一款以“爆笑冒险”为主打的游戏，听起来就充满了趣味性和创意。以下是一些建议，帮助玩家更好地体验这款游戏：一、游戏初探与角色创建官网注册与下载：首先，前往《沙雕传奇》手游官网进行注册和下载。确保下载的是官方正版游戏，以避免遇到安全问题或盗版内容。角色创建：在创建角色时，可以根据自己的喜好选择性别、职业和
林舟Jie·2025-02-20 19:00

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
时光旅人01号·2025-02-20 17:46

《揭秘AI语音助手：从“听”到“说”的智能之旅》

在当今数字化时代，AI语音助手已成为我们生活和工作中的得力伙伴。无论是苹果的Siri、亚马逊的Alexa，还是国内的小爱同学、小度等，它们能轻松执行指令，如查询天气、播放音乐，甚至陪我们聊天解闷。但你是否想过，这些语音助手是如何听懂我们的话语，又如何给出恰当回应的呢？今天，就让我们深入探索AI语音助手背后的技术原理。自动语音识别（ASR）：让机器“听懂”人类语言自动语音识别（AutomaticSp
·2025-02-20 17:17

探索单片机世界的音乐之旅 —— 51单片机简易电子琴项目解析

探索单片机世界的音乐之旅——51单片机简易电子琴项目解析电子琴.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/67c65项目概况：旋律与科技的融合在浩瀚的电子海洋里
蔡松宽·2025-02-20 16:38

萌新的51之旅——串口通信（3）

一，过程特性过程特性规定了信号之间的时序关系，以便正确的接收和发送数据采用RS-232c接口存在的问题一，传输距离短，传输速率低该总线标准受电容允许值的约束，使用时传输距离一般不要超过15米，最高传输速率为20K二，有电平偏移该总线标准要求收发双方共地通信，距离较大时，收发双方的地电位差别较大，在信号地上将有比较大的地电流，并产生压降三，抗干扰能力差该接口的电瓶转换时采用单端输入输出，在传输过程中
codoger·2025-02-20 16:08

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地
い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

【CUDA】Pytorch_Extensions

【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？
joker D888·2025-02-20 15:28

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/
非著名架构师·2025-02-20 15:55

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer
2401_89793006·2025-02-20 15:24

DeepSeek如何重塑我的编程学习：计算机新生的AI实践

我是EnigmaCoder，本文我将介绍我的AI编程学习之旅。春节期间，DeepSeek横空出世，迅速登顶热榜。它功能强大，精准答疑、高效创作，瞬间点燃大众热情
EnigmaCoder·2025-02-20 14:52

动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】

立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！
步入烟尘·2025-02-20 14:44

SAT-3D饮食行为训练系统在营养教学中的应用心得体会

在营养学领域的探索之旅中，我有幸深入接触并实践了SAT-3D膳食诊断和饮食行为训练系统（以下简称SAT-3D系统，研制单位：上海共荣医学科技有限公司），这一经历不仅极大地拓宽了我的专业视野，也让我在营养实训教学上获得了前所未有的启示与感悟
上海GR·2025-02-20 10:08

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。
WeiLai1112·2025-02-20 07:17

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。
姚家湾·2025-02-20 06:42

机器学习（1）安装Pytorch

1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log
CoderIsArt·2025-02-20 06:11

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目：FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance（FIDGAN：具有初始距离的生
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练
华东算法王·2025-02-20 02:04

模型保存、训练与验证

模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。
钰见梵星·2025-02-20 00:21

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。
大懒猫软件·2025-02-20 00:51

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明

1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。
深图智能·2025-02-19 18:26

哔哩哔哩APP的 AGP8 升级之旅

前言是的，2024年我还在做Android原生开发，没有kmp，没有遥遥领先。本次Android大仓的AGP8升级涵盖多个APP多个业务方，持续3个月；分各个三大步，若干小步完成升级迁移，以下为本次升级踩坑经历。升级与踩坑本次AGP升级计划从7.2.2升级到8.2.2，AGP中最大的变动点是TransformApi接口的废弃、以及默认编译特性的开启。同时也要顺带升级Gradle版本，部分Gradl
锐湃·2025-02-19 17:55

HarmonyOS Next模型量化技术与实践

一、模型量化基础概念与意义（一）概念解释在HarmonyOSNext的模型世界里，模型量化就像是对模型进行一场“瘦身之旅”。简单来说，它是将模型
·2025-02-19 15:31

服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记

服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记系统配置apt/apt-getProxy配置修改主机名用户权限文件复制一些容易出错的python库安装Pytorch3D(0.7.5)psbody-mesh4.0
Osiria·2025-02-19 12:32

anaconda，Python，cuda,pytorch 下载安装

以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤：一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站：DownloadAnacondaDistribution|Anaconda
三希·2025-02-19 11:29

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-19 08:35

torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘

pipuninstalltorchtorchaudiotorchvisionpipinstalltorch==2.3.1torchaudio==2.3.1torchvision==0.18.1-fhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch-wheels
Ven%·2025-02-19 08:34

《人工智能所需的数学基础》：开启AI领域的数学之旅

《人工智能所需的数学基础》：开启AI领域的数学之旅【下载地址】人工智能所需的数学基础人工智能所需的数学基础欢迎来到《人工智能所需的数学基础》资源页面项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit
杨焕月Great·2025-02-19 07:31

Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用

简介简介：主要是采用了粒子群优化（PSO）算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的，粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数，这种方法利用一个搜索空间，在那里粒子群移动，找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用，也与彼此相互作用，具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度，探索粒子的历史和粒子的邻居，可以知道
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 07:30

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示
wyg_031113·2025-02-19 07:30

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目：APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork（一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络）会议：20244thInternationa
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失

简介简介：这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测（BDD）机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目：FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss（基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文：利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。

论文简介论文：ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata（ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据）出处：RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要：铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

简介简介：采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测，并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目：InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture（基于三元DCGAN架构的红外图像着色）会议：2017IEEEConferenceonCo
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

JVM内存优化的秘密武器：压缩指针详解

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，编程之旅更有趣引言嘿，小伙伴们，我是你们的技术领航员zq啦！
墨瑾轩·2025-02-19 05:49

conda更换环境版本（比如torch版本）

找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的！！！
a小胡哦·2025-02-19 03:27

Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战

1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务，但因为它们在处理序列时需要一步步前进，因此其他信息无法立即对其产生影响，当序列变长时，长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题，Transformer模型被设计出来，内核思想是利用自注意力机制，这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直
医学小达人·2025-02-19 03:24

采用分布式部署deepseek

软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。特别地，对于分布式训练，还需要安装torch.distributed或者类似的库支持，例如Horo
慧香一格·2025-02-19 02:14

AIGC遇上Stable Diffusion：当创意邂逅精准，绘梦成真之旅

AIGC遇上StableDiffusion：当创意邂逅精准，绘梦成真之旅AIGC：创意的魔杖，还是技术的魔法？
DTcode7·2025-02-19 01:37

跟我一起学Python数据处理（六十八）：用图表让数据可视化

话不多说，咱们马上开始今天的学习之旅！一、不同图表的特点与应用场景在数据可视化的世界里，有各种各样的图表，每
lilye66·2025-02-19 00:32

跟我一起学Python数据处理（六十九）：用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理

话不多说，开启今天的学习之旅吧！一、B
lilye66·2025-02-19 00:32

huggingface/pytorch-image-models

huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡：pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000
GarryLau·2025-02-19 00:23

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复

简介简介：在输入端对输入图像采用掩码遮挡部分图像，之后通过跳跃生成对抗网络生成修复掩码部分的人脸进而生成完整的人脸数据。对于生成器结构的损失采用MES损失，对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构，一个负责检验完整图像的真假，一个负责检验掩码部分图像的真假。论文题目：SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
这张生成的图像能检测吗·2025-02-18 23:16
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