在memcached中，我们一直提到key的hash来存取数据，为了更好的理解存取数据的过程。我们先来理解一下hash，即叫散列或者哈希。 google搜索到的头条：散列表（也叫哈希表），是根据关键码值直接进行访问的数据结构，也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射
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2024-09-25 13:22:28
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# Java 哈希编码
在Java编程中，哈希编码是一种非常重要的技术，它可以帮助我们快速查找和比较数据，提高程序的效率。哈希编码也被广泛应用于数据结构中，比如哈希表、哈希集合等。本文将介绍Java中的哈希编码的原理和实现方式，并通过代码示例来演示如何使用哈希编码。
## 哈希编码原理
哈希编码是将任意长度的输入数据转换为固定长度的输出数据的一种方法。在Java中，哈希编码通常通过调用对象的
原创
2024-05-09 03:59:54
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常用的字符串Hash函数还有ELFHash，APHash等等，都是十分简单有效的方法。这些函数使用位运算使得每一个字符都对最后的函数值产生影响。另外还有以MD5和SHA1为代表的杂凑函数，这些函数几乎不可能找到碰撞。常用字符串哈希函数有 BKDRHash，APHash，DJBHash，JSHash，RSHash，SDBMHash，PJWHash，ELFHash等等。对于以上几种
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2024-01-03 14:35:01
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感知哈希算法（以下简称PHA）是哈希算法的一类，主要用来做相似图片的搜索工作。图片所包含的特征被用来生成一组指纹（不过它不是唯一的）,而这些指纹是可以进行比较的。【原理】下面是简单的步骤，来说明对图像进行PHA的运算过程 ：第一步，缩小尺寸。 最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素
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2024-01-08 12:23:28
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# 实现Java uuid的哈希编码
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教你如何实现Java uuid的哈希编码。首先，我会在表格中展示整个流程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么，包括所需的代码和注释。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
step1[生成UUID]
step2[将UUID转为字符串]
st
原创
2024-05-12 06:54:51
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数组:数组存储区间是连续的，占用内存严重，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，为O(1)；数组的特点是：寻址容易，插入和删除困难；链表: 链表存储区间离散，占用内存比较宽松，故空间复杂度很小，但时间复杂度很大，达O（N）。链表的特点是：寻址困难，插入和删除容易。 HashMap: HashMap 的数据结构是综合了数组和链表的结构来实现对数据的存储。哈希表那么我们能
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2024-07-12 11:44:47
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哈希表的java实现什么是哈希表？1.哈希表是通过关键码key来直接进行访问的一种数据结构
2.也就是它通过关键码来值映射到表中的一个位置来访问记录，进而加快访问的速度
3.存放记录的数组叫做散列表(哈希表)哈希表的根据解决冲突方式不同分为的两种样式1.分离链接法2.线性探测法散列函数1.什么是散列函数？简单的说，就是已知一个值value,通过将value代入散列函数就可以知道其在散列表中所存放的
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2023-11-04 17:50:18
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# 安装 PyTorch 时出现哈希表错误的解决方案
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架。它因其灵活性与易用性受到了广泛的欢迎。在安装 PyTorch 的过程中，用户有时会遇到哈希表错误（Hash table error），这可能会导致安装失败。本文将详细介绍这一问题的原因及其解决方案，并提供相应的代码示例。
## 什么是哈希表错误
哈希表错误通常是在 Python 的字典
下载源代码和依赖库需要在内部隔离网络中从源码编译pytorch，但内部网络无法链接github。且pytorch依赖库众多，一个一个地下载依赖库不太现实。 我采用的方法是：在外部可联网的机器上git clone pytorch源码，切换到所需的branch或者tag上。使用命令git submodules update --init --recursive下载所有的依赖库。这一步非常耗时，也可能会
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2024-01-17 09:02:29
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加载数据并生成batch数据数据预处理构建神经网络Tensor和Variable定义loss自动求导优化器更新参数训练神经网络参数_定义参数_初始化如何在训练时固定一些层？绘制loss和accuracy曲线torch.nn.Container和torch.nn.Module各层参数及激活值的可视化保存训练好的模型如何加载预训练模型如何使用cuda进行训练读取数据生成并构建Dataset子类假
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2024-02-04 09:01:25
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# PyTorch中的One-hot编码
在机器学习和深度学习任务中，经常需要将类别型数据转换为数字表示。这种转换通常使用one-hot编码技术来实现。在PyTorch中，我们可以很方便地使用内置函数或自定义函数来进行one-hot编码。本文将介绍什么是one-hot编码，为什么要使用one-hot编码，以及在PyTorch中如何实现one-hot编码。
## 什么是One-hot编码？
O
原创
2023-08-10 17:44:58
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Variational AutoEncoder（VAE）原理传统的自编码器模型主要由两部分构成：编码器（encoder）和解码器（decoder）。如下图所示：在上面的模型中，经过反复训练，我们的输入数据X最终被转化为一个编码向量X’， 其中X’的每个维度表示一些学到的关于数据的特征，而X’在每个维度上的取值代表X在该特征上的表现。随后，解码器网络接收X’的这些值并尝试重构原始输入。举一个例子来加
# 在PyTorch中实现One-hot编码的完整指南
## 引言
One-hot编码是机器学习中常用的技术，特别是在处理分类数据时。它将类别数据转换为二进制向量，使得每一个类别在向量中有唯一的表示。在本文中，我将教会你如何在PyTorch中实现one-hot编码，帮助你掌握这项基础技能。
## 实现流程
实现one-hot编码的步骤如下表所示：
| 步骤编号 | 步骤名称
在机器学习和深度学习的项目中，处理分类特征的热编码（One-Hot Encoding）是一项常见的任务。在使用PyTorch时，热编码可能会引发一些问题。本文将逐步解决“PyTorch热编码”领域遇到的问题，帮助大家以轻松的方式掌握相关知识。
### 用户场景还原
在实际的机器学习项目中，数据预处理的准确性至关重要。假设我们有一个房价预测的模型，其输入特征中包含了“地区”这一分类特征。每个地区需
# 一文了解onehot编码在PyTorch中的应用
在机器学习和深度学习中，数据预处理是非常重要的一环。而在处理分类问题时，常常需要对分类特征进行编码，其中onehot编码是最常用的一种方式之一。本文将介绍如何在PyTorch中使用onehot编码对数据进行处理。
## 什么是onehot编码
在机器学习中，onehot编码（one-hot encoding）是一种将分类变量转换为二进制向
原创
2024-06-05 06:04:52
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# 如何实现“pytorch 位置编码”
## 引言
在自然语言处理和计算机视觉领域，位置编码是一种重要的技术，用于为模型提供关于输入数据中单词或像素的位置信息。在pytorch中，我们可以通过一定的方法实现位置编码。本文将介绍如何在pytorch中实现位置编码，并指导刚入行的小白学习这一技术。
## 整体流程
首先，让我们看看实现“pytorch 位置编码”的整体流程。我们可以用下面的表
原创
2024-05-01 05:39:54
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在深度学习领域，高斯编码作为一种用于优化模型的方法，在 PyTorch 中得到了广泛应用。本文将深入探讨 PyTorch 高斯编码的各个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容。这些内容将帮助用户更好地理解高斯编码在 PyTorch 中的使用。
### 版本对比
随着 PyTorch 的不断演进，高斯编码的实现和性能也在不断优化。以下是不同版本的性能模型的差
基于Pytorch的自编码（AutoEncoder）学习前言一、什么是自编码（What is AutoEnconder）?1. Encoder2. Decoder二、autoEnconder 源码三、编码效果对比 欢迎学习交流！ 前言笔者在学习深度学习过程中，首先针对AutoEncoder进行了简单的学习，虽然网上有很多相关资料，但是绝大多部分写的很粗，尤其是包含代码和详细介绍的少之又
我们如何使用自动编码器函数实现聚类? 无监督学习是机器学习的一个分支，它没有标签或输出值。我们只需要理解数据中存在的独特模式。让我们看看图3-1中的自动编码器架构。输入特征空间通过隐藏层转换为低维张量表示，并映射回相同的输入空间。正好在中间的那一层保存着自动编码器的值。AutoEncoder让我们看看下面的例子。torchvision库包含流行的数据集、模型架构和框架。自动编码器是从数据集中识别潜
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2023-09-20 19:56:44
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url编码 Java标准库提供了一个URLEncoder类来对任意字符串进行URL编码 # 加密 public class Main { public static void main(String[] args) { String encoded = URLEncoder.encode("中文!"
原创
2022-10-01 12:36:10
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