Python_IO模型#IO模型
#同步IO 存在线程等待，就叫做同步IO
#阻塞IO
#Socket.accept() 用户态请求内核态，内核态等待客户端，用户态被挂起，进入阻塞状态，这种现象就叫做阻塞IO
#非阻塞IO
#socket.setblocking(false) 用户态请求内核态，内核态查看是否有客户端请求，当即向用户态返回
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2024-07-09 17:00:04
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本文研究的主要是python协同过滤程序的相关内容，具体介绍如下。关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。这个程序完全是为了应付大数据分析与计算的课程作业所写的一个小程序，先上程序，一共55行。不在意细节的话，5
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2024-10-30 12:19:21
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深度学习模型 网络结构复杂，训练慢，落地难，严重影响了工业化应用，故需要进行模型加速；本文从 计算优化、系统优化 等层面入手，为大家带来业界在 模型加速 技术上的研究和最新进展。计算优化 就是 减少计算量，是比较常见的加速方法，下面具体介绍。 模型结构优化深度学习模型深度和宽度越来越大，为了匹配 数据资源、计算资源、任务目标 等，需要进行结构设计；目前主要是 依靠经验 设计一些 具有 类
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2024-04-24 19:07:01
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文章目录一、简介二、Pytorch构建深度学习网络1.datasets2.models3.train4.inference三、总结 一、简介Pytorch是目前非常流行的大规模矩阵计算框架，上手简易，文档详尽，最新发表的深度学习领域的论文中有多半是以pytorch框架来实现的，足以看出其易用性和流行度。 这篇文章将以yolov3为例，介绍pytorch中如何实现一个网络的训练和推断。二、Pyto
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2024-04-27 08:44:13
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代码https://github.com/PacktPublishing/Mastering-Natural-Language-Processing-with-Python1、理解单词频率 词的搭配可以被定义为倾向于并存的两个或多个标识符的集合。如The United States Unigram（一元语法）代表单一标识符：以下为Alpi
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2024-09-03 14:15:21
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如果你是linux系统的话。Python的解释器通常安装目录/usr/local/bin/python 在这些机器上把/usr/local/bin目录设置成你的Unix Shell的搜索路径中，使得它可以通过键入命令启动。Python安装在Windows机器上，通常是放置在C:\Python26，但你可以改变这个，当你运行安装程序。要将此目录添加到您的路径，你可以进入命令提示符在DOS框中键入以下
在这篇博文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 进行基于 `.pt` 文件的推理。通过逐步的步骤，我们将涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案等内容。
## 环境配置
首先，我们需要准备环境，以便顺利运行 PyTorch。以下是配置步骤：
1. 安装 Python 3.8 或更高版本
2. 创建虚拟环境
3. 安装 PyTorch
| 配置步骤 | 操作命令 |
PyTorch学习基本要求&与其他框架比较：软件：具有dubg功能的IDE(如PyCharm、Eclipse)、Jupyter、anaconda、Pytorch 与PyTorch相比，Tensorflow的定义和规则比较多，并且在调试过程中不太方便。框架学习方法不拘泥于具体操作，在实际运用的过程中查找并使用基本使用方法创建一个矩阵 x = torch.empty(5,3); x =torc
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2023-11-07 07:42:16
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# 使用 PyTorch 模型进行推理
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常受欢迎的开源框架，广泛应用于研究和生产环境中。当我们训练好一个模型之后，接下来就是如何使用这个模型进行推理（即预测）。在 PyTorch 中，模型通常保存在 `.pt` 或 `.pth` 格式的文件中。本文将详细介绍如何加载一个 PyTorch 模型并进行推理，同时附上代码示例。
## 什么是推理？
推理（In
DMC在线优化的分布式求解在FPGA上的实现嵌入式预测控制器现场调试支持系统设计多智能体一致性预测控制算法及其仿真研究基于混合H2/H∞的鲁棒预测控制综合设计方法一种新的在线调度算法竞争比分析方法——基于实例转换的方法预测控制拟等效集结的仿真研究城市交通网络宏观控制模型及仿真实现一种并行多目标遗传邻域搜索算法基于混合遗传算法的板坯入库优化算法基于博弈模型的多智能体覆盖控制问题折扣加权总完工时间问题
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2024-03-27 15:52:04
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# 使用 Python OpenCV 加载 PyTorch (.pt) 模型的详解
在计算机视觉的领域，预训练模型的使用变得越来越普遍。这些模型能够帮助我们在特定的图像处理任务中减轻工作负担。PyTorch 被广泛用于深度学习，而 OpenCV 则是一个功能强大的计算机视觉库。结合这两者，可以实现高效的图像处理。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 OpenCV 加载 PyTorch 的 `.pt`
原创
2024-09-05 05:08:09
833阅读
在本文中，我将详细介绍如何使用 Python 的 PyTorch 库加载 .pt 模型文件。这个过程涉及环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及最佳实践。我会详细描述每一步，以便你能够顺利加载 .pt 模型文件，同时附带必要的图表和代码示例。
### 环境预检
在开始之前，我需要确保系统的环境兼容性。在这一部分，我使用四象限图和兼容性分析来展示支持的操作系统和硬件配置。
```m
python常用模块#取行数
import linecache
count = linecache.getlines('mv')[1]
print(count)压缩字符 当谈起压缩时我们通常想到文件，比如ZIP结构。在Python中可以压缩长字符，不涉及任何档案文件。 import zlib
string = """ Lorem ipsum
# Python PT模型在CPU上的训练
在机器学习和深度学习的领域，PyTorch（通常以`torch`命名的库）是一个广受欢迎的框架。它提供了灵活性，易于使用的API，并且支持GPU加速。不过，对于一些小型模型或资源有限的环境，有时我们会选择在CPU上进行训练。本文将介绍如何在Python中使用PyTorch框架，在CPU上训练一个简单的深度学习模型，并包含代码示例。
## 环境准备
原创
2024-10-10 04:53:52
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一、安装昇腾驱动先安装昇腾驱动，昇腾驱动请参考各个产品安装手册，安装完成后npu-smi info 显示安装成功[root@localhost ~]#
[root@localhost ~]# npu-smi info
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第二章-可行性研究掌握可行性研究的任务、内容及具体步骤。掌握成本估计方法（功能点FP方法、代码行技术估算法、任务分解技术、COCOMO估算模型、Putnam估算模型）。掌握效益分析方法中投资回收率、回收期、纯收入等基本概念。1、可行性研究的任务可行性研究的目的不是解决问题，而是确定问题是否值得去解决。可行性研究的实质：一次大大压缩简化了的系统分析和设计的过程，也就是在较高层次上以较抽象的方式进行的
一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
onnx模型推理(python)以下ONNX一个检测模型的推理过程,其他模型稍微修改即可# -*-coding: utf-8 -*-import os,
原创
2022-08-24 16:43:09
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文章目录前言一、选择排序二、快速排序三、二分查找四、广度优先搜索五、贪婪算法总结关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道 一、选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首
使用pytorch构建基于VGG16的网络实现Cifar10分类pytorch是当前比较流行的框架，可以用来构建和训练网络模型。为了能够上手pytorch记录一下如何使用来搭建网络、训练以及预测。VGG16是一个sequence结构的网络，搭建起来难度不高，很适合上手学习，本文着重如何搭建和训练，对于一些neural network的常用知识（前向、反向传播原理等）不再赘述。另结合图文来记录pyt
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2024-03-11 13:50:05
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