# PyTorch 落地指南
对于刚入门的小白，PyTorch 是一个强大的深度学习框架，可以用来实现各种机器学习任务。以下是实现 PyTorch 应用的流程，以及每一步详细的代码示例。
## 实现流程
我们可以将整个流程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-24 04:03:31
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1）卷积层class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W)，输出尺度（N,Cout,Hout,Wout）的计算方式： 说明stride: 控制相关
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2023-11-17 15:08:25
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# PyTorch 落地部署：从模型训练到生产环境
在深度学习的快速发展中，PyTorch 已成为一种非常流行的框架，广泛应用于研究和工业界。尽管大多数人对 PyTorch 的模型训练有一定了解，但模型部署同样重要，尤其是在生产环境中的应用。本文将介绍如何将 PyTorch 模型进行落地部署，从而实现模型的实际使用。
## 1. PyTorch 基础回顾
首先，我们简单回顾一下 PyTorc
原创
2024-10-24 03:30:25
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一直要找个地方好好安定下来，各样的博客很多，有很多都不喜欢，今天查系统问题时偶然被链接到了一个博客，发现博客的样式我很喜欢，于是我就来了，希望能符合个人的操作习惯．
原创
2009-05-19 21:56:52
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# Redis落地和不落地实现流程
## 简介
Redis是一个高性能的内存数据库，但是由于内存的限制，当Redis服务器重启时，内存中的数据会丢失。为了解决这个问题，我们可以将Redis中的数据实现落地，即将数据保存到硬盘中，以便重启时能够恢复数据。本文将介绍如何实现Redis落地和不落地的过程。
## 实现流程
下面是实现Redis落地和不落地的流程图：
```mermaid
gantt
原创
2023-12-30 06:39:13
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关于DevOps概念的介绍以及发展历程，网络上已经有非常详尽的资源，在此不再赘述。关于DevOps的理解：与任何工具无关，这只是一种理念、一种思想。DevOps 的核心思想就是持续改进。DevOps已经成为一种越来越普遍的软件交付方法，开发和运营团队使用它来构建、测试、部署和监控应用程序，实现更快的速度、更高的质量和更好的控制。传统交付的痛点： 交付周期长； 阶段隔离化； 自动化差； 风险失控化；
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2024-02-27 18:37:23
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落地数据：就是被持久化的数据，这种数据一般放在硬盘或是其他的持久化存储设备里，例如：图片、系统日志、在页面上显示的数据以及保存在关系数据库里的数据等等，落地数据一定会有一个固定的载体，他们不会瞬时消失的。 不落地数据：一般指存储在内存或者是网络传输里的数据，这些数据是瞬时，使用完毕就会消失，例如：我
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2016-03-01 12:48:00
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本文通过对贫血三层架构进行精炼，推导出适合我们落地的应用架构，并且将之实现为Maven Archetype以应用到实际开发，然而应用架构只是落地DDD的一个知识点，要完整落地DDD还必须体系化地掌握限界上下文、上下文映射、充血模型、实体、值对象、领域服务、Factory、Repository等知识点。
1. 前言常见的DDD实现架构有很多种，如经典四层架构、
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2023-09-26 17:17:10
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流程: 1.设计并创建数据库; 2.编写操作数据库接口; 3.修改业务数据存储逻辑,按照先写入mysql再写reids的方式;拉取时如果在reids中找不到数据,就查找mysql; 4.迁移数据; 5.测试注意事项:&n
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2023-05-25 14:58:21
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https://mp.weixin.qq.com/s/y1fmBfSVXaf9yUoAWzChOQBy超神经场景描述：基于Torch，Facebook人工智能研究团队发布了PyTorch1.0关键词：AI,PyTorch,FacebookAI作为一项智慧而伟大的技术，正在日新月异，重塑着我们的生活，无论是语音合成、图像识别，还是智慧城市、人机大战，它已经逐渐渗透到日常生活的方方面面。训练模型离不开
原创
2020-09-18 15:47:11
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作者简介顾宇ThoughtWorks高级咨询师在正式开始之前，做一个调查，当你听到微服务的时候，你是开心的还是质疑的，还是痛苦的？我今天的分享是微服务落地反思以及高效落地，我提前预告一下，这是针对团队的内容，如果你在网上看到微服务的视频和教程，你可以在云上自己去实现微服务的技术。当你碰到一个团队要落地微服务的时候，它就会有一些问题，这些内容主要是针对这部分。一.三个微服务案例带来的反思1.1Jav
原创
2021-03-13 09:32:54
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Redis 的落地策略
Redis 的落地策略其实就是持久化(Persistence)，主要有以下2种策略：RDB: 定时快照方式(snapshot)AOF: 基于语句追加文件的方式RDBRDB 文件非常紧凑，它保存了 Redis 某个时间点上的数据集。RDB 恢复大数据集时速度要比 AOF 快。但是 RDB 不适合那些对时效性要求很高
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2023-05-26 16:33:51
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摘要最近几年很多企业都在推行DevOps，本人结合之前工作的经历将DevOps落地过程分为以下几个部分阐述：持续集成、自动化测试、自动化部署、运维监控。希望能跟大家探讨分享DevOps落地过程中使用到的工具和技术。
目前大部分公司已使用各种工具不同程度的实现了持续集成，但没有统一的规范和标准，本文以较常见的Java项目为例说明自动化发布的过程和涉及到的工具，概述本文的自动发布是指将项目交付物发布
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2024-05-05 17:04:36
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目录概述和微服务的联系具体划分遵循依赖倒置原则其他规范具体实现代码总结概述领域式驱动（DDD）这种模式的核心就是根据功能去划分领域，然后在这个领域内只做这个领域的事情。和微服务的联系和微服务有什么类似的地方，划分模块。例如：一个大的服务，有基础微服务，人力资源微服务等，然后在具体的微服务下面可以分，更加具体的子类。基础微服务需要提供，账号相关功能，团队相关功能，权限相关功能，而权限相关功能和账号相
数据落地方案 Redis 是一个高性能的key-value数据库，服务端程序广泛的使用它缓存业务数据，甚至于达到滥用的程度。我们最担心的一个问题就是万一redis崩溃了怎么办，里面的数据如果恢复，应该采用什么方式去落地保存。 下面就根据不同的业务场景来提出几种不同的落地方案。1、写压力小、读压力大的数据。 方案：同步写mysql，然后同步写redis。2、写压力大的数据。 方案：同步写redis，
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2023-06-13 16:10:32
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各种垃圾收集器的实现细节虽然并不相同,但总体而言,垃圾收集器都专注于两件事情:查找所有存活对象抛弃其他的部分,即死对象,不再使用的对象。一、标记可达对象(Marking Reachable Objects)现代JVM中所有的GC算法,第一步都是找出所有存活的对象。下面的示意图对此做了最好的诠释: 首先,有一些特定的对象被指定为 Garbage Collection Roots(GC根元素)。包括:
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2023-12-27 13:36:26
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从我接触微服务以来，迄今也得有五六年了。断断续续要么从零开始，要么中途接手，也经历了 5 套微服务项目了。从这些项目中的经验以及和同行交流来看，根据业务切分微服务的方法总的来说思路不复杂，但是落地总是出现了各种各样的问题。一直到现在，我也还在探索着最好的微服务落地的最佳办法。在上一篇文章我也提过，一个服务一个数据库是微服务最基本的模式，也谈了为什么要搞微服务。今天这篇文章我想谈谈：一个服务一个数据
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2024-06-06 20:48:58
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关于Redis高可用方案，看到较多的是keepalived、zookeeper方案。keepalived是主备模式，意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。本文主要介绍下使用官方sentinel做redis高可用方案的设计。阅读目录：Redis Sentinel故障转移消息接收的3种方式整体流程图总结Redis SentinelSentinel介绍Sentinel是Redis官方为
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2023-10-09 18:46:16
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Redis的持久化方式主要有2种：RDB和AOF，但各有不足，同时Redis没有SQL支持，Redis本身提供的命令不足以实现大多数SQL查询需求，对后期运营的分析需求支撑不足。此外，对于游戏来说，活跃玩家只占总玩家的很少一部分，所以冷热数据分离也很有必要。因此我觉得Redis最好的持久化方案是备份到MySql之类的关系型数据库中，Redis本身只作为一个内存缓存系统使用。启动过程：从数据库里面把
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2023-07-03 17:41:24
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Redis部署1.单机模式优点：架构简单，部署方便；高性价比：缓存使用时无需备用节点（单实例可用性可以用supervisor或crontab保证），当然为了满足业务的高可用性，也可以牺牲一个备用节点，但同时刻只有一个实例对外提供服务；高性能。缺点：不保证数据的可靠性；在缓存使用，进程重启后，数据丢失，即使有备用的节点解决高可用性，但是仍然不能解决缓存预热问题，因此不适用于数据可靠性要求高的业务；高
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2023-08-30 15:01:38
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