在页面上执行较长时间的操作时，如果能够给用户提供一个类似于浏览器状态栏那样的进度条，将会使界面用户界面更加友好。在Atlas中，为我们提供的UpdateProgress控件可以轻松的实现这些。主要内容
1．UpdateProgress控件介绍
2．完整的示例
运行效果：
在页面上执行较长时间的操作时，如果能够给用户提供一个类似于浏览器状态栏那样的进
《Small Land》，它是一款生存类单机游戏，最令玩家印象深刻的是这游戏的画风看起来像童话一样，这与其他很多画风硬核的生存游戏截然不同，几乎是让玩过的玩家过目不忘。在游戏中玩家需要扮演一个小人，在巨大化的世界里进行冒险和生存，有一种“借东西的小人”的既视感，这种视角中让游戏的趣味性十足，配合上童话般的画风人物，别有风味。《撕裂》，这是一款多人魔幻类生存游戏，它的特点在于将许多风马牛不相及的元素
增加服务器端的支持其实就是添加/改变处理一个HTTP Request的方式。在ASP.NET中，是通过一个实现了System.Web.IHttpHandler接口的类来处理Request。我们可以在Web.config里通过配置将Request与实现IHttpHandler的类进行映射，以此告诉ASP.NET这个Request该由谁来处理。例如，在Atlas中，对于Culture的支持文件atla
背景随着公司数据仓库的建设，数仓hive表愈来愈多，如何管理这些表？ 经调研，Atlas成为了我们的选择对象，本文是Atlas实战记录，感谢尚硅谷的学习视频1.Atlas概述1.1 Apache Atlas 的主要功能元数据管理和治理，提升团队间对于数据资产的协作功能具体功能详细介绍元数据分类支持对元数据进行分类管理，例如个人信息，敏感信息等元数据检索可按照元数据类型、元数据分类进行检索，支持全文
MySQL所在机器： 192.168.16.70（Master） 192.168.16.74（Slave） 192.168.16.72（atlas）注意：主从复制需要自行配置atlas配置使用：一，下载安装Atlashttps://github.com/Qihoo360/Atlas/releases注意操作系统的版本，安装相应版本的Atlas，我这里下载
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2024-01-30 06:50:25
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文章目录Atlas（元数据管理）1 Atlas入门1.1 Atlas概述1.2 Atlas架构原理2 Atlas安装及使用2.1 安装前环境准备2.1.2 安装Zookeeper3.4.102.1.3 安装Kafka0.11.0.22.1.4 安装Hbase1.3.12.1.5 安装Solr5.2.12.1.6 安装Hive2.3.62.1.7 安装Azkaban2.5.02.1.8 安装Atl
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2023-12-15 08:22:27
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English Version: http://dflying.dflying.net/1/archive/114_display_one_item_in_a_collection_using_aspnet_atlas_itemview_control.html 在这个系列中，我将介绍一些Atlas Sys.UI.Data中较高级的控件，包括： Sys.UI.Data.ListVie
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2024-01-09 22:16:44
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文章目录一. Apache Atlas简介1.1 简介1.2 特性1.3 效果图二. 整体架构2.1 Core层2.2 Integration层2.3 Metadata sources层2.4 Applications层参考: 一. Apache Atlas简介1.1 简介在当今大数据的应用越来越广泛的情况下，数据治理一直是企业面临的巨大问题。大部分公司只是单纯的对数据进行了处理，而数据的血缘，
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2024-02-27 12:47:48
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## 实现PyTorch支持Spark
### 整体流程
下面是实现PyTorch支持Spark的步骤表格：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装PyTorch |
| 步骤二 | 安装Spark |
| 步骤三 | 配置PyTorch与Spark的集成 |
| 步骤四 | 编写并运行PyTorch代码 |
### 具体步骤
#### 步骤一：安装
原创
2024-03-12 05:41:08
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# PySpark 支持 PyTorch 的实现指南
在现代数据科学和机器学习领域，PySpark 和 PyTorch 是两款非常重要的工具。PySpark 是一个强大的大数据处理框架，而 PyTorch 则是一个广受欢迎的深度学习库。本篇文章将介绍如何在 PySpark 环境中使用 PyTorch，帮助刚入行的小白开发者们实现这一目标。
## 整体流程
为了实现 PySpark 支持 Py
原创
2024-09-15 05:09:47
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0.torch安装1.确定显卡为英伟达系列的显卡
2.确定当前显卡可以安装哪些版本的显卡驱动，并选择合适的显卡驱动进行安装
3.根据当前的显卡驱动确定显卡最高支持哪个版本的CUDA，然后安装低于该版本号的cuda版本
4.根据当前的cuda版本安装合适的torch版本
5.根据当前的torch版本选择合适的mmcv版本
[pytorch官网](https://pytorch.org/get-sta
PaddleHub还提供了超参优化（Hyperparameter Tuning）功能， 自动搜索最优模型超参得到更好的模型效果：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.6/docs/tutorial/autofinetune.md1.超参优化AutoDL Finetuner目前深度学习模型参数可分为两类：模型参
1. 框架概述 MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新算法，大大提高了代码复用率。 整个MMLab家族除了MMDetection，还包含针对目标跟踪任务的MMTracking，针对3D目标检测任务的M
1.方法一：调用cuda（）步骤如下：（1）找到网络模型，调用cuda方法，将网络模型转移到cuda中去tudui=Tudui()
#A.找到网络模型，调用cuda方法，将网络模型转移到cuda中去
if torch.cuda.is_available():#如果cuda可用
tudui=tudui.cuda()（2）找到损失函数，调用cuda方法，将网络模型转移到cuda中去#4.定义损
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2023-12-04 16:23:26
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这篇文章转的是我老铁的，我自己也配过几次，但是一直没时间写出来，就直接从他那边拉过来了，之后再配就不用到处找了。 从目前的情况来看，CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的，而cuDNN和CUDA的大版本绑定，而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本，因此，这里采用CUDA来适配PyTorch的方式。PyTorch安装首先，下载PyTorch的本地
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2023-11-17 23:59:07
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目录1.登陆百度 AI Studio 并按照教程创建新项目2.启动项目并进入控制台3.下载 Anaconda3/Miniconda3 安装脚本4.安装在 ~/work/*conda35.输入命令 source ~/work/*conda3/bin/activate6.安装自己心仪的框架如 tf 和 torch，一切命令从控制台运行，自带的 jupyter 界面当摆设就好，或者当一个好看的命令行用也
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2023-07-08 19:25:27
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内容导读：近日，PyTorch 团队在官方博客宣布 Pytorch 1.13 发布。本文将详细围绕新版本的 4 大亮点展开介绍。据官方介绍，PyTorch 1.13 中包括了 BetterTransformer 的稳定版，且不再支持 CUDA 10.2 及 11.3，并完成了向 CUDA 11.6 及 11.7 的迁移。此外 Beta 版还增加了对 Apple M1 芯片及 functorch 的
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2024-01-09 17:26:47
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神经网络之Pytorch学习笔记 文章目录神经网络之Pytorch学习笔记前言一、张量（tensor）1 创建张量1.1 数据转换1.2 直接创建1.3 查看张量状态2.重塑操作2.1 查看张量形状与元素个数2.2 重塑、压缩、解压、拼接、叠加3.元素操作3.1 运算、广播3.2 缩减、其他二、准备数据1.FashionMINST数据集三、建立模型1.CNN网络参数设定以及搭建四、训练模型1.CN
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2024-01-05 22:28:14
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目录torch.nn子模块Loss Functions详解nn.L1Loss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.MSELoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.CrossEntropyLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例使用类别索引使用类别概率nn.CTCLoss 用途用法使用技巧注意事项代码示例有填充的目标未填充的目标nn.NLLLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例一维损
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2024-07-08 16:28:32
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最近要开始学习（为了毕业），自己琢磨了一下在本地Windows10系统的情况下搭建Pytorch的环境，作为菜鸟，碰到了许多问题，在此总结一下环境配置的过程。所需的组件列表：1.CUDA2.cuDNN3.Python4.Tensorflow5.Pytorch最关键的事：版本选择。1.CUDA1）确认显卡计算性能，查询显卡支持的CUDA版本；CUDA GPUsdeveloper.nvidia.com
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2023-12-03 16:53:55
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