作者曹培信、池俊辉据悉，今年春运期间，全国铁路发送旅客人次同比将增长 8.0%。达到 4.4 亿人次，2020 年铁路春运自 1 月 10 日开始，2 月 18 日结束，共 40 天，节前 15 天，节后 25 天，今年的 12 月 12 日起日 1 月 10 日火车票正式发售。即使再难，家还是要回的，票还是要抢的，所以这一周，GitHub 上用 python 抢票的项目又重回 top 榜单。这个
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2024-06-06 11:37:54
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# Java 学习路线
## 引言
在当今软件开发领域，Java 是一门广泛使用且受欢迎的编程语言。Java 语言具有跨平台、面向对象和大型生态系统的特点，使其成为许多开发人员的首选语言。如果你想要学习 Java，本文将为你提供一条学习路线，以帮助你快速入门并掌握这门语言。
## 1. 基础知识
在学习任何编程语言之前，首先需要掌握一些基础知识。对于 Java，你需要了解以下几个概念：
原创
2023-10-09 06:25:06
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# Java学习路线Github实现指南
## 引言
欢迎来到Java开发者的世界！在这里，你将学习到Java编程语言的各种知识和技能，并逐步成为一名优秀的Java开发者。为了帮助你更好地学习Java，本文将介绍如何使用Github来建立Java学习路线，并分享给其他开发者。
## 步骤
下面是实现“Java学习路线Github”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-09-03 05:45:54
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概述：以HelloWorld工程开始学习是编程历史传统，它是简单练习来开启你学习新东西的旅程，让我开始GitHub学习之旅吧你将会学到以下内容：创建和使用仓库开始和管理新的分支向GitHub提交你改变的文件打开和合并一个pull请求（也就是贡献者提供的代码）什么是GitHub？GitHub是版本控制和合并的代码托管平台。它可以让你和世界各地的开发者进行开发。这个教程教会你GitHub的必要的技能例
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2023-07-26 11:51:05
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Java Deep Learning EssentialsJava Deep Learning Essentials本书介绍深入研究数据科学的未来，并学习如何构建对使用java进行深入学习和ai的基础的复杂算法。关于这本书超越理论，用java将深入学习付诸实践，了解如何使用一系列领先的框架构建一系列深度学习算法，包括dl4j、theano和caffe，无论您是数据科学家还是java开发人员，深入研
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2023-07-31 15:39:07
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# PyTorch GitHub 学习示例指南
## 流程概述
在开始使用 PyTorch 的 GitHub 示例进行学习之前，首先要了解整个流程。以下是实现“PyTorch GitHub 学习示例”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建 GitHub 账号 |
| 2 | 查找 PyTorch 示例代码 |
| 3 | 克隆示例
原创
2024-09-07 03:47:44
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目录0 专栏介绍1 Gym介绍2 Gym安装3 基本指令3.1 `make()`3.2 `reset()`3.3 `step()`3.4 `close()`4 常见问题参考资料 0 专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现，帮助读者理解并快速上手开发。同时，辅以各种机器学习、数据处理技术，扩充人工智能的底层知识。?详情：《Pyto
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2023-09-10 12:25:06
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github地址：https://github.com/kamranahmedse/developer-roadmap/blob/master/translations/chinese
原创
2022-06-17 22:19:39
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在进行PyTorch开发时，我遇到了一个复杂的问题，该问题引起了团队的广泛关注，尤其是在模型训练过程中出现的不一致性。这不仅影响了模型的准确性，还延误了项目进度，导致开发资源的浪费，因此对此问题进行系统的分析和解决非常必要。
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## 背景定位
在实际业务中，PyTorch是我们用于构建和训练机器学习模型的主要框架。然而，在使用GitHub进行版本控制和协同开发时，团队成员
在完成Glow论文学习后，对github上一个复现的仓库进行学习，帮助理解算法实现过程中的一些细节；所选择的复现仓库是基于pytorch实现，链接为https://github.com/rosinality/glow-pytorch。Glow是基于Flow的模型的，其结构很直接，数学原理确定，在定义模块时，要保证模型可以逆向运算。本仓库中的代码主要在model.py和train.py中，结构、逻辑
前言要把自己的 JAVA 项目发布到 Maven 中央仓库上，这个过程非常的麻烦，而且由于 Maven 中央仓库的严谨性，每次发布都需要登录到Nexus网站手动进行流程确认，并不支持纯命令行式的部署，导致无法做到真正的CI/CD，为了弥补这一点，我抓包分析了一下Nexus API并且开发了一个Github Action(maven-nexus-release)用于自动的Close和Release，
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2023-09-15 14:39:12
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——————Java新手学习路线——————第一阶段：J2SE(java基础部分)java开发前奏;. ①计算机基本原理，Java语言发展简史以及开发环境的搭建，体验Java程序的开发，环境变量的设置，程序的执行过程，. ②相关反编译工具介绍，java开发工具Eclipse的安装和使用，javadoc的说明。Java基础语法；.①Java语法格式，常量和变量，变量的作用域，方法和方法的重...
原创
2022-02-20 14:12:51
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——————Java新手学习路线——————第一阶段：J2SE(java基础部分)java开发前奏;. ①计算机基本原理，Java语言发展简史以及开发环境的搭建，体验Java程序的开发，环境变量的设置，程序的执行过程，. ②相关反编译工具介绍，java开发工具Eclipse的安装和使用，javadoc的说明。Java基础语法；.①Java语法格式，常量和变量，变量的作用域，方法和方法的重...
原创
2021-07-28 10:56:39
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1.代码结构目录结构如下：配置信息：包含许多训练或者测试的一些信息配置，比如backbone选用的模型结构等；数据读取：里面是一个pytorch的Dataloder，我们可以自定义，其中__getitem__用于迭代时输出图像与label数据对；模型：这里面含有backbone结构，loss损失函数等结构；脚本：这里面放了一些其他的用于后续处理的脚本。test：测试脚本train：训练脚本2.关键
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2023-08-09 15:07:29
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PyTorch学习笔记3—PyTorch深度学习入门（一）—基本方法1. 基本方法1.1 创建未初始化的矩阵1.2 创建一个随机初始化的矩阵1.3 创建一个0填充的矩阵，数据类型为long1.4 创建tensor并使用现有数据初始化1.5 获取 size1.6 加法1.7 torch.view改变张量的维度和大小1.8 .item()获取标量的数值1.9 Tensor基本数据类型1.10 Num
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2023-08-16 16:22:54
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一直以来，PyTorch就以简单又好用的特点，广受AI研究者的喜爱。但是，一旦任务复杂化，就可能会发生一系列错误，花费的时间更长。于是，就诞生了这样一个“友好”的PyTorch Lightning。直接在GitHub上斩获6.6k星。首先，它把研究代码与工程代码相分离，还将PyTorch代码结构化，更加直观的展现数据操作过程。这样，更加易于理解，不易出错，本来很冗长的代码一下子就变得轻便了，对AI
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2024-03-13 14:24:48
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# 实现"Github resnext pytorch"的步骤和代码指导
## 1. 了解resnext模型及其在PyTorch中的实现
首先，我们需要了解resnext模型是什么以及在PyTorch中如何实现。ResNeXt是在ResNet基础上进行改进的模型，它引入了一个新的结构单元，称为"cardinality"，用于增加网络的表达能力。
## 2. 下载并安装PyTorch
在实现"G
原创
2024-04-25 07:50:46
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我的电脑：Windows 10 系统 64位介绍Git for Windows 软件就是 Git；GitHub For Windows 软件是GitHub公司做的一个超级低门槛的使用软件，非常好。安装在Windows上下载：https://desktop.github.com/安装时，不管是以普通用户的身份，还是以管理员的身份运行 GitHubSetup.exe 软件。都会出现下面的结果：（这是在
# 使用 PyTorch 进行深度学习模型训练
深度学习已成为现代人工智能领域的重要组成部分，而 PyTorch 作为一个开源的深度学习框架，以其灵活性和便捷性受到越来越多研究者和开发者的青睐。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 进行模型训练，并提供基本的代码示例。
## 为什么选择 PyTorch？
PyTorch 提供了一种动态计算图，使得调试和开发模型变得更加直观。在 P
在当前的AI市场中，PyTorch因其灵活性和易用性而备受青睐，但在将模型从实验阶段转向生产环境时，部署路线却可能显得有些复杂。本文将详细记录如何有效地进行PyTorch模型的部署，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧、排错指南等重要方面。
### 环境准备
在进行PyTorch模型部署之前，确保你的硬件和软件环境都满足需求。
#### 软硬件要求
- **硬件**: 最低
