pytorch练习

全面掌握AWS证书考试准备指南

此外，还包括练习题、笔记、模拟测试和参加在线课程与实践实验室的建议，帮助考生全面提高应试技能。1
·2025-07-05 13:40

Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究

Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究摘要本文主要介绍了心跳信号的基础知识，包括心跳信号的产生机制、特点分析以及采集与处理方法。
babyai997·2025-07-05 13:38

一个简易的短地址服务小练习

从零实现一个简易的本地短地址服务练习：原理详解与C语言实践（示意图：长URL与短地址转换过程）一、需求背景1.1为什么需要短地址？
MeshddY·2025-07-05 13:38

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1
盼小辉丶·2025-07-05 09:38

基于eNSP的mstp基础实验和综合实验-20250704练习版

文章目录华为eNSPMSTP实验全集（S5700版）-终极整合指南实验拓扑图全集（含数据流可视化）实验1：单交换机MSTP基础配置实验2：跨交换机MSTP负载分担实验3：MSTP与静态路由集成实验4：企业MSTP网络架构（综合实验）详细配置手册（S5700为核心）通用配置原则实验1：单交换机MSTP配置实验2：跨交换机负载分担实验3：MSTP与路由集成实验4：企业级MSTP网络全实验验证矩阵初学者
韩公子的Linux大集市·2025-07-05 08:35

vue-39（为复杂 Vue 组件编写单元测试）

实际练习：为复杂Vue组件编写单元测试单元测试对于确保复杂Vue组件的可靠性和可维护性至关重要。通过隔离和测试代码的各个单元，您可以在开发过程的早期发现并修复错误，从而构建更健壮和可预测的应用程序。
清幽竹客·2025-07-05 06:47

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹

在PyTorch里跑线性回归，最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”，加上一点
Gyoku Mint·2025-07-05 05:12

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用
·2025-07-05 04:37

python-函数模块包

调用）3.函数参数传递4.变量作用域5.匿名函数6.高阶函数1.map2.filter3.sorted二、模块1.定义模块2.导入模块3.导入指定函数4.模块的执行机制三、包1.包的结构2.导入包总结练习
2501_92004703·2025-07-05 03:34

LeetCode——二分查找(704. 二分查找,278. 第一个错误的版本,35. 搜索插入位置)

目录练习题目题解704.二分查找278.第一个错误的版本35.搜索插入位置练习题目练习题目题目链接704.二分查找传送门.278.第一个错误的版本传送门.35.搜索插入位置传送门.题解704.二分查找classSolution
荒野大飞·2025-07-05 03:00

萌新赛练习

H两难抉择题目是在两种操作里任选一种执行最多一次，并且操作可以针对数组里的任意元素，即选一种操作，可执行，也可以不执行，若执行，也最多只能执行一次，显而易见的是肯定是在最大元素乘以n和最大元素加n，里面挑选一个最大值进行数组的累加，但最后评测的时候有一个样例没有通过，说明我们考虑的不全面，所以在这里我们需要遍历所有可能的情况，选出最终的最大值原错误代码#includeusingnamespaces
一定要AK·2025-07-05 02:58

贪心专题练习

牛牛学括号题目要求每次操作必须删除一个左括号和一个右括号，且删除后序列仍需合法。合法的括号序列要求每个右括号之前必须有对应的左括号。分析输入的都是合法的括号，即左括号=右括号，可利用这一点去解题注意：中间取模是必要的，防止计算过程中溢出。中间取模不影响结果正确性，因为模运算的性质保证了分步取模与最终取模等价。代码#includeusingnamespacestd;intmain(){strings
一定要AK·2025-07-05 02:27

《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装

文章目录一、PyTorch的简单介绍二、pytorch的CPU版本安装三、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI
张小生180·2025-07-05 01:24

数据结构 - 栈的实现（c语言）

StackPush）4、出栈（StackPop）5、返回栈顶数据（StackTop）6、计算栈的大小（StackSize）7、判断栈是否为空（StackIfEmpty）完整代码：Stack.hStack.cOJ练习
NO.-LL·2025-07-05 00:17

c语言学习_函数的调用2

今天就函数的调用做了一个小练习：写一个函数，每调用一次这个函数，使num的值增加1。
·2025-07-04 21:54

正则表达式

符合正则表达式的被替换成新的内容(返回值是String)split(正则表达式)按照正则表达式规则切割字符串(返回值是String[]),遍历数组就可以得到了分组其实就是把内容分组,然后用组号代替内容复制,这样就不用多写几遍练习
·2025-07-04 19:42

Java基础流程控制习题练习示例含代码

1、【嵌套循环】使用双层for循环，在控制台打印出一个四行五列的长方形，效果如下：@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@publicclassDemo1{publicstaticvoidmain(String[]args){for(inti=0;i1500?"可以":"不可以";System.out.println("李雷"+want+"以旧换新");}}6、【三元运算符】让用户依次录入三个整数
InnovatorX·2025-07-04 18:35

【前端】一文快速回顾 Html+CSS+JS

文章目录前言Preface1.HTML快速回顾1.1基本结构1.2简单语法回顾2.CSS快速回顾2.1三种引入方式2.2选择器2.3布局2.3.1盒子模型2.3.2定位2.3.3浮动2.4简单练习3.JavaScript
CoderSharry·2025-07-04 16:18

网安系列【1】：黑客思维、技术与案例解析

：从木桶原理开始理解安全二、黑客的多元身份：破坏者与创造者三、从案例学习：手机操控电脑的技术解析技术原理攻击步骤分解防御措施黑客能力等级体系四、黑客技术学习路径1.基础知识储备2.安全工具入门3.合法练习环境五
缘友一世·2025-07-04 12:22

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型(附详细代码与图解)大家好！
电脑能手·2025-07-04 12:21

autosize px转dp_Android屏幕适配实例教程「今日头条，AutoSize」

Android屏幕适配实例教程即使只是练习项目，仍然要使用屏幕适配，这样我们就可以跟着设计图上的单位参数敲，效率会快很多项目的示范代码使用kt语言，但没有用到什么高级特性，完全不懂的参考这个链接，文章参考代码已经上传到
weixin_39683526·2025-07-04 10:36

java综合练习之复制数组

publicclassdemo2{/*需求：复制一个数组元素到一个新的数组当中去比如a数组{1，2，3，4，5}那么b数组也应该是{1，2，3，4，5}*/publicstaticvoidmain(String[]args){//生成一个老数组int[]arr={1,2,3,4,5};//生成一个新数组int[]newArr=newint[arr.length];//int[x]x代表数组长度不是
weixin_46075877·2025-07-04 09:32

java练习代码大全及详解

Java练习代码大全及详解1.整体流程首先，让我们通过以下表格展示整个实现“Java练习代码大全及详解”的流程：步骤内容1创建一个Java项目2添加练习代码文件3编写练习代码4编译代码5运行代码6进行详细解释
咻电联盟18336067661·2025-07-04 09:01

如何使用 PyTorch Lightning 保存和加载检查点

【PL基础】如何保存和加载检查点1.什么是检查点(checkpoint)？2.检查点有哪些内容3.如何保存检查点4.如何加载检查点5.保存超参数6.nn.Module的检查点7.禁用checkpointing8.恢复训练状态1.什么是检查点(checkpoint)？  当模型进行训练时，性能会随着它继续看到更多数据而发生变化。最佳实践是在整个训练过程中保存模型的状态。这将在模型开发过程中的每个关键
喝过期的拉菲·2025-07-04 08:54

Pytorch Lightning使用：【LightningModule、LightningDataModule、Trainer、ModelCheckpoint】

pytorchlightning官方手册pytorchlightning官方手册Welcometo⚡PyTorchLightning—PyTorchLightning2.1.0devdocumentationhttps
LeapMay·2025-07-04 08:24

使用Ray实现的分布式PyTorch Lightning训练

使用Ray实现的分布式PyTorchLightning训练ray_lightningPytorchLightningDistributedAcceleratorsusingRay项目地址:https:/
刘瑛蓉·2025-07-04 08:53

【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)微分操作

PyTorch深度学习总结第六章PyTorch中张量(Tensor)微分操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.autograd模块二、主要功能和使用方法1.张量的requires_grad
咸鱼鲸·2025-07-04 08:21

Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2

当前安装的电脑配置:电脑名称：暗影精灵5系统名称：Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型：64位内存：8.0Gib处理器：Intel®Core™[email protected]显卡：NVIDIACorporationTU117M[GeForceGTX1650Mobile/Max-Q]MesaI...安装前准备：需要安装对应的NVIDIA驱动程序、配置CUDA依赖环境g++gccm
快乐的笨笨·2025-07-04 06:08

Python咒语大全（学习笔记与使用指南）

x.yf（小数点浮点数）f“内容{变量}快速格式化案例1：股价预测INPUT语句案例2：INPUT登陆界面语句布尔类型函数基础运用案例3:比较运算符的运用IF语句基本格式案例4:IF语句+INPUT语句练习案例
桑迪Sandy.Q·2025-07-04 04:58

Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)

试过pytorch1.7.0+cuda11.0，但会报错，由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。
JPy646·2025-07-04 01:38

RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org
·2025-07-04 01:37

PyTorch-Llama: 从零开始实现LLaMA 2模型教程

PyTorch-Llama:从零开始实现LLaMA2模型教程pytorch-llamaLLaMA2implementedfromscratchinPyTorch项目地址:https://gitcode.com
乔昕连·2025-07-04 00:05

pytorch小记（二十六）：全面解读 PyTorch 的 `torch.matmul`

pytorch小记（二十六）：全面解读PyTorch的`torch.matmul`PyTorch中的`torch.matmul`详解与使用指南一、什么是`torch.matmul`二、基本用法示例1.向量点积
·2025-07-04 00:33

pytorch小记（二十七）：深入理解 PyTorch 中的 `.contiguous()`：内存布局与数据不变性

pytorch小记（二十七）：深入理解PyTorch中的`.contiguous`：内存布局与数据不变性深入理解PyTorch中的`.contiguous()`：内存布局与数据不变性一、张量连续性（contiguity
·2025-07-04 00:33

利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）

文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
.30-06Springfield·2025-07-04 00:29

强化学习【chapter0】-学习路线图

】课程：从零开始到透彻理解（完结）_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段（Ch1-Ch7）：掌握表格型算法，理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段（Ch8-Ch9）：动手实现DQN/策略梯度，熟悉PyTorch
明朝百晓生·2025-07-03 22:48

呼吸灯 verilog FPGA 基础练习8

呼吸灯verilogFPGA基础练习8发现问题，用技术解决问题。兴趣是自己的源动力!
cycf·2025-07-03 21:43

Rust实现FasterR-CNN目标检测全流程

Rust生态中可以通过tch-rs（Torch绑定）调用预训练的PyTorch模型实现。
KENYCHEN奉孝·2025-07-03 21:42

RK3576 Yolo 部署

2.开发需求在RK3576上运行yolov8的官方例程3.开发环境Ubuntu20.04+Conda+Yolov8+RK35764.实现步骤4.1PyTorch文件转ONNX4.1.1下载权重文件下载官方权重文件
·2025-07-03 21:41

使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等

文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中，如果涉及到模型落地，那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式，如onnx,tensorrt,openvino,tflite
·2025-07-03 20:33

【深度学习pytorch-6】张量与numpy相互转换

张量通常用于深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），而Numpy数组在科学计算中被广泛使用。为了便于数据处理和计算，常常需要在它们之间进行转换。
超华东算法王·2025-07-03 19:31

NumPy 或 PyTorch/TensorFlow 中的张量理解

(2,2,3)形状的3D数组（或张量）的结构。个人理解：2个2维数组（张量），2维数组（张量）里面有2个1维向量（张量），1维向量（张量）里面有3个元素。注：由于最后一个维度值3代表的是元素个数，左侧括号后的第1个2代表的是第n-1个[（中括号，即n-1维数组）的数量，左侧括号后的第2个2代表的是第n-2个[（中括号，即n-2维数组）的数量。这段文字中，n代表的是数组的维度，这里是3维。维度解析：
栖霖涧·2025-07-03 19:00

topk------提取张量极值的关键函数

torch.topk()是PyTorch中用于高效提取张量极值的关键函数，可返回指定维度上最大或最小的k个元素及其索引。
AI扶我青云志·2025-07-03 19:59

学习记录：DAY32

课设不是特别想做下去了，实际核心代码大概只有3，4百行左右，比较水……或许会把Docker的部署也做一做（权当是练习了）。
2301_79760424·2025-07-03 18:53

PyTorch 知识点总结 -- 第 1 节

第1节PyTorchFundamentals本节主要讲解PyTorch中的基本单位Tensor（也称为张量），及一系列与Tensor有关的函数。
朝野星夜·2025-07-03 18:21

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考
宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

【Torch】nn.Dropout算法详解

1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。
油泼辣子多加·2025-07-03 17:11

ReBEL模型的本地部署与运行，用于三元组抽取任务（事件抽取、知识抽取）

1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch（建议与CUDA11.7配合）pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio
·2025-07-03 09:46

链表经典练习题及题解（c++)

前言：记录遇到的链表类题目，总结题解方法，加深对链表的理解，题目均来自在线平台。一.160.相交链表-力扣（LeetCode）思路1：分别遍历两个链表得出两个链表长度，然后长的链表向后移动长度之差步，接着长短链表同时移动，直到遇到相交结点或者无交点结束。题解1：/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*ListNode*
紫色幽灵魔·2025-07-03 09:12

pytorch官方文档60分钟入门笔记

文章目录1.张量（Tensors）定义张量张量操作2.自动求导（autograd）变量Variable3.神经网络4.训练一个分类器载入数据5.数据并行day63参考：官方文档https://blog.csdn.net/u014630987/article/details/786690511.张量（Tensors）tensors和numpy的ndarray类似,但是tensors可以使用GPU加快
xiaodidadada·2025-07-03 08:41
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