# PyTorch与Spring结合的探索
随着人工智能的发展，深度学习已经成为数据处理和分析的重要工具。而PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了良好的灵活性和易用性。另一方面，Spring是Java领域中用于构建企业级应用的强大框架。将PyTorch与Spring相结合，开发者能够创建强大的机器学习应用，并简化后端服务的管理。
## 为什么选择PyTorch和Spring
1.
1. 概述PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是著名的机器学习库Torch。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch，它是一个面向Python语言的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的num
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2023-10-17 16:40:56
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## PyTorch和Spark结合的实现过程
### 1. 简介
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，提供了丰富的工具和接口，用于构建、训练和部署深度学习模型。Spark是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。将PyTorch和Spark结合起来可以充分利用Spark的分布式计算能力来加速PyTorch模型的训练和推理。
在本文中，我们将介绍如何将PyTorch和Sp
原创
2023-11-17 16:50:30
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一. Pytorch Basic(一)简介Pytorch是python中开源的一个机器学习库，类似tensorflow, keras, 可用于自然语言处理等应用，由Facebook 人工智能团队提出。加载cuda时，可使用GPU加速计算。1. tensor basic张量（tensor）可以简单地看作存储多维数据的容器。如下图所示0维张量是scalar，1维张量是vector，2维张量是matri
预备知识：为了更好的理解这些知识，你需要确定自己满足下面的几点要求：1. 如果在领英上，你也许会说自己是一个深度学习的狂热爱好者，但是你只会用 keras 搭建模型，那么，这篇文章非常适合你。2. 你可能对理解 tensorflow 中的会话，变量和类等有困扰，并且计划转向 pytorch，很好，你来对地方了。3. 如果你能够用 pytorch 构建重要、复杂的模型，并且现在正在找寻一
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2023-12-18 19:25:55
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为什么选择TensorFlow？ 自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后，深度学习开始流行起来，也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API，让深度学习以及神经网络大方光彩。 深度学习的框架其实有很多，目前来说最火的还要数PyTorch，TensorFlow以及Keras。其中Pytorch比较适合学术研究，自己搞着玩，如果工业实践就不太适合了。TensorFlow由于
斧子的例子借斧子的例子说一说spring与guice的区别。看下边的例子：对于不同社会形态下一个人(java对象，调用者)需要一把斧子(java对象，被调用者)。原始社会时劳动社会基本没有分工，需要斧子的人(调用者)只好自己去磨一把斧子，每个人拥有自己的斧子，如果把大家的石斧改为铁斧，需要每个人都要学会磨铁斧的本领，工作效率极低。对应Java里的情形是：java程序里的调用者new一个被调用者的实
Spring和Servlet结合 不使用注解直接从Spring容器中获取对应的实现类（Spring工具类：WebApplicationContextUtils - 罗锐原 - 博客园 (cnblogs.com)） Spring工具类：WebApplicationContextUtils WebApp ...
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2021-10-31 09:53:00
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文章目录1 为什么引入RNN？2 LSTM 长短期记忆3 Transformer3.1 编码器和解码器Transformer结构3.2 layernorm & batchnorm3.3 注意力3.4 position encoding位置编码4 Transformer VS CNN4.1 CNN的优缺点4.2 Tranformer的优缺点4.3 Tranformer vs CNN 1 为
1 XML和注解的区别1.1XML配置：XML配置方式进一步降低了耦合，使得应用更加容易扩展，即使对配置文件进一步修改也不需要工程进行修改和重新编译。在处理大的业务量的时候，用XML配置应该更加好一些。因为XML更加清晰的表明了各个对象之间的关系，各个业务类之间的调用。同时spring的相关配置也能一目了然。 缺点有:配置文件读取和解析需要花费一定的时间，配置文件过多的时候难
skywalking-kubernetes该项目可以迅速将skywalking 6.1.0部署进kubernetes(k8s)包含ui oap es模块和完整的springcloud测试用例此外将agent整合到sidecar中，也就是说每个pod中有两个应用 app+agent sidecar，更加适合于生产环境描述我弄这个主要是为了学习整合skywalking作为kubernetes线下环境的
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2024-02-01 14:26:24
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Martin Fowler很早以前就写过一篇文章，题目叫"贫血模型"。文章里面批判贫血的领域模型是不够优雅、不够OO的，提倡使用充血的领域模型。在Java世界 里这是一直争论的话题。到底什么是贫血什么是充血呢？
贫血模型：是指领域对象里只有get和set方法，或者包含少量的CRUD方法，所有的业务逻辑都不包含在内而是放在Business Logic层。
优点是系统的层次结构清楚，各层之间单
2018.6.8更新现tensorflow新版本不支持cuda8了(虽然文档上没有说)，请安装cuda9和对应的新版cudnn，tensorflow安装请移步官网，推荐在conda中创建虚拟环境安装本文记录了本辣鸡在win10+anacoda环境下的opencv和win原生tensorflow（cpu版本，gpu版本会在后续更新）的安装过程，细节方面会尽可能说清楚，希望能给和po一样的小白提供帮助
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2024-01-28 19:00:37
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这是困扰我很久的问题，今天花了一点时间去研究一下为什么我的cuda和cudann安装完成了，却不能使用GPU，原因是我的torch和torchvision是cpu版本的，必须下载GPU版本的才能使torch.cuda.is_available()为True,本文使用将文件下载到文件夹后进行安装。1、打开Anaconda Prompt(Anaconda3) 2、打开后是以base开头的对话
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2023-11-19 16:25:17
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Nvidia Deepstream极致细节：1. Deepstream Python 官方案例1：deepstream_test_1此博客将详细解释如何使用Deepstream中的元素搭建起一套完整的简单的机器视觉流程，包括h264parse, nvv4l2decoder, nvstreammux, nvinfer, nvvideoconvert, nvdsosd, nvegltransform,
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2024-08-11 10:48:55
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目录前言：一：Rest接口简介1：Rest介绍2：Rest风格下的url 二：Jersey框架介绍1：什么是Jersey框架介绍2：导入jerseyjar包3：修改web.xml,添加一个Jersey的核心servlet（简单理解为MVC框架中的前端控制器即可）4：创建基于jersey的Helloword5：jersey注解6：jersey下载文件7：外部访问jersey接口
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2023-07-08 23:17:02
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# GCN原理结合PyTorch的实现
## 一、实现流程
在本文章中，我们将引导你使用PyTorch实现图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）。以下是步骤流程的表格：
| 步骤 | 描述 | 完成时间 |
|------------|---------------------
@RequestMapping(value="ask")
@ResponseBody
public JSONObject queryJ(@RequestParam("company_id") String company_id ,
HttpServletRequest request){
String json = "" ;
try {
Pr
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2023-05-30 16:54:48
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声明：运行环境：jdk 1.8、maven3.5.4、spingboot 2.0、mongodb、等操作步骤：第一步：pom文件中添加jar包依赖（正常情况下）<!--mongodb -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
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2023-09-19 01:07:06
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# Spring Boot 与 Python 后端结合的方式
在现代的软件开发中，Spring Boot 和 Python 后端技术越来越受到开发者的青睐。Spring Boot 是一个简化构建 Spring 应用的框架，而 Python 因其简洁和强大的库支持，已成为开发后端服务的热门选择。结合这两种技术，可以让应用拥有更高的灵活性和扩展性，下面我们将探讨如何将 Spring Boot 与 P
