MultiBoxLoss源码SSD论文链接本文代码涉及很多复杂矩阵索引操作，推荐阅读。损失函数总览在SSD中，默认框default boxes和真实目标ground truth先进行匹配。匹配策略细节 然后根据匹配到的一对boxes分别计算分类损失和定位损失。 从上面的描述可以看出，可能有多个default boxes匹配到一个ground truth的情况。其中α为权重系数，论文和代码中取1。代
# Docker 国内数据源
Docker 是一种轻量级的容器化技术，可以帮助开发者快速构建、打包和部署应用程序。在使用 Docker 时，通常需要从镜像仓库中拉取镜像，而有些时候由于网络原因，访问国外镜像仓库可能会比较慢。为了解决这个问题，国内一些云服务提供商也提供了自己的 Docker 镜像仓库，让用户可以更快地拉取镜像。
本文将介绍如何使用国内的数据源来加速 Docker 镜像的拉取和推
原创
2024-05-24 03:32:05
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在国内，Docker 镜像的下载速度常常会受到网络限制，导致运维和开发的效率下降。为了应对这个问题，许多用户选择配置 Docker 的国内数据源来加速镜像的拉取过程。本文将记录如何解决“docker国内数据源”问题的整个过程，以便后续参考和实践。
## 环境准备
在开始配置 Docker 国内数据源之前，我们需要准备相应的环境。以下是所需技术栈的兼容性矩阵：
| 技术栈 | 当前版
0x00 概述数据是应用程序重要的产出，所以很好的管理和存储数据，是对应用程序劳动结果的尊重。特别是在大数据时代，所有的数据都是重要的资产，保护好数据是每个开发者必须掌握的技能。我们知道，在 Docker 里，容器运行的文件系统处于沙盒环境中，与外界其实是隔离的，那么我们又要如何在 Docker 中合理的通过文件与外界进行数据交换呢？在这一小节中，我们就来介绍 Docker 中与文件数
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2024-02-05 17:02:49
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# 国内 PyTorch 源的使用与配置
PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，因其动态计算图和灵活性广受欢迎。不过，由于某些原因，访问 PyTorch 的官方源在国内可能不够顺畅，例如网络延迟和某些地区的限制。因此，使用国内镜像源来加速 PyTorch 的安装和使用就显得尤为重要。
本文将介绍如何配置国内的 PyTorch 源，包括安装步骤、使用示例以及一些最佳实践。
## 一、国
# PyTorch国内镜像源使用指南
随着深度学习的发展，PyTorch作为一种非常流行的深度学习框架，受到了广泛的关注。然而，由于互联网环境的限制，国内用户在使用PyTorch时可能会遇到下载速度慢、连接不稳定等问题。为了提高安装速度，很多国内用户选择使用国内镜像源。本文将介绍如何使用这些镜像源，并提供相关代码示例，帮助大家更快地安装和使用PyTorch。
## 什么是镜像源？
镜像源是指
背景解读torch源码方便算子开发方便后续做torch 模型性能开发基本介绍代码库https://github.com/pytorch/pytorch模块介绍aten: A Tensor Library的缩写。与Tensor相关的内容都放在这个目录下。如Tensor的定义、存储、Tensor间的操作（即算子/OP）等 可以看到在aten/src/Aten目录下，算子实现都在native/目录中。其
一、持久化因为Redis的数据都在内存中，为了使得Redis在重启后仍能保证数据不丢失，需要将数据从内存中以某种形式同步到硬盘中，这一过程就是持久化。 Redis支持两种方式的持久化：RDB方式、AOF方式 1、RDB方式 RDB持久化方式是通过快照完成的，当符合一定条件时Redis会自动将内存的所有数据进行快照并存储在硬盘上。 进行快照的条件可以由用户在配置文件中自定义，由两个参数构成：时
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2024-05-15 11:07:26
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1.简介本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类比赛中没有用过它，做图像相关任务时用pytorch比较多。有个小哥提到让整理一下，就花了几天时间整理了一份，有问题请读者指出。下面将从数据处理、网络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅读代码，可直接移步到尾部链接。2. 数据处理参考上一节的数据处理3.模型pytorch 定义的mlp代码如下： class 定义的网路结
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2023-10-21 23:46:50
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场景Linux-安装 Ubuntu Server 16.04 X64（图文教程详细版）：https:
原创
2023-05-16 22:03:02
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安装就不说了， 因为安装实在是很简单的。Jenkins基础配置配置jdk 和maven 进入Global Tool Configuration， 配置JDK: 一般不要选择自动安装， 否则下载半天还可能会失败。 而且从oracle 下载可能还需要注册，认证， 很烦。 配置Maven: &n
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2024-04-03 12:03:31
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Centos6.5修改 yum 使用国内数据源# cd /etc/yum.repos.d# mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.backup# wget http://mirror
原创
2023-06-05 14:45:32
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1.什么是数据源？数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。拓展：数据库
数据库是一个容器，包含了很多数据，当然这些数据可能存在不同的小容器(表)里面。
若用水来形容数据，数据库就是水库。
数据源
数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。
数据源就像是排水管道。
数据库连接
数据库连接是根据数据源产生的实际连接上数据
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2023-11-28 14:22:44
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开源大数据OLAP组件，可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎：MOLAP一般对数据存储有优化，并且进行部分预计算，因此查询性能最高。但通常对查询灵活性有限制。MPP数据库是个完整的数据库，通常数据需要导入其中才能完成OLAP功能。MPP数据库在数据入库时对数据分布
# 使用国内源安装 PyTorch 的完整指南
在进行深度学习开发时，PyTorch 是一个非常受欢迎的框架。然而，由于网络问题，很多人发现从官方源安装 PyTorch 速度很慢。为了提升安装速度，使用国内镜像源是一个不错的选择。本文将指导你使用 PyTorch 的国内源进行安装。
## 流程概述
下面是实现过程的简要流程：
| 步骤 | 操作
model-construction继承`Module`类来构造模型`Module`的子类`Sequential`类`ModuleList`类`ModuleDict`类构造复杂的模型小结 继承Module类来构造模型Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造多层感知机。这里定义的MLP类重载了Modul
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2023-10-16 23:12:19
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固定多数据源切换 固定多数据源的动态切换，通过自定义注解实现切换，这样在切换数据源时比较灵活，具体的实现方式如下： 1、配置多数据源<!--定义数据源1-->
<bean id="oracledataSource" class="org.apache.commons.dbcp.Ba
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2023-07-13 22:50:31
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目录数据源是什么为什么要用数据源有哪些数据源可以用Druid数据源有哪些好处 数据源是什么数据源简单理解为数据源头，提供了应用程序所需要数据的位置。数据源保证了应用程序与目标数据之间交互的规范和协议,他可以是数据库，文件系统等等。数据与定义了位置信息，用户验证信息和交互时所需的一些特性配置，同时他封装了如何建立与数据源的连接，向外暴露获取连接的接口。应用程序连接数据库无需关注其底层是如何建立的，
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2024-01-20 01:22:13
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考虑到业务层面有多数据源切换的需求，同时又要考虑事务，我使用了Mybatis-Plus3中的@DS作为多数据源的切换，它的原理的就是一个拦截器@Override
public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
try {
DynamicDataSourceContextHolder.push(de
我们都知道一句话“巧妇难为无米之炊”，数据源就是数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢?根据我个人理解我觉得可以大致分为以下几类： 1、(内部)企业自身业务生产经营环节产生的内部数据(包括销售、客服、仓储、财务等) 2、(运营)可以理解为企业发展过程中掌握在第三方手中的数据，如企业的广告供应商以及一些传播与媒体数据(新媒体、H5、app等) 3、(外部)包括传统调研数据
