今天写了两版代码，相关问题也都放在注释里了，Q&A部分在这里。1、将变量转换成伪变量（one-hot encoding）时内存炸了怎么办？ 1.用稀疏矩阵。 2.对于一段话，我们独立热编码的时候切词用单个的词语做特征维度。 3.离散化离散类别太多以至于无法处理，只能丢掉了……2、模型，可以理解为一个多元函数。 1.014_1PytorchModelBuilding.py1
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2023-11-30 18:18:57
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# Spark主要模块及其功能
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展且易于使用的大数据处理框架。它提供了丰富的功能模块，方便开发人员快速构建和部署大规模数据处理应用。本文将介绍Spark的主要模块及其功能，并提供相应的代码示例。
## 1. Spark Core
Spark Core是Spark的基础模块，提供了分布式任务调度、内存计算和容错机制。它定义了RDD（弹性分布式数据集）
原创
2023-12-09 13:38:57
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PyTorch 是一个开源的深度学习框架，因其灵活性和可扩展性而受到广泛欢迎。它支持动态计算图，使得模型构建和调试更加直观。此外，PyTorch 也具备强大的 GPU 加速功能，提供了丰富的库和工具来简化深度学习的开发流程。下面将围绕这一主题展开，描述如何实现相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和迁移方案。
### 备份策略
在构建有效的备份策略时，我们可以利用思维导图来展
计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并自动求导；然而对于大规模的网络，autograd太过于底层。
在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。
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2023-07-13 06:13:31
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神经网络(Nueral Networks) 是由对数据进行操作的一些 层(layer) 或 模块(module) 所组成，而PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类，在调用或自定义时均需继承 nn.Module 类。同时 torch.nn 包为我们提供了构建神经网络所需的各种模块，当然一个神经网络本身也是一个由其他 模块/层 组成的模块，这种嵌套结构就允许我们构建更为复杂的网络
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2024-01-28 03:22:48
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Hadoop集群架构Hadoop集群由一个Master主节点和若干个Slave节点组成。其中，Master节点上运行NameNode和JobTracker守护进程；Slave节点上运行DataNode和TaskTracker守护进程。 Hadoop分别从三个角度将集群中的主机划分为两种角色：Hadoop集群主机角色划分从主机服务角度 从主机服务功能上将集群中的主机分为Master和Slave。
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2024-06-11 05:01:34
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ＥＲＰ系统往往将企业的日常运作分为几大模块进行管理，例如ＳＡＰ Ｒ／３的商业模块大体上分为财会（Financoal Accounting),物流（Logistics),和人力资源管理（Human Resources Management)三大部分．各模块中还包括一些子模块，如物流管理中的生产，分销，采购和库存管理，财务管理中的财务，会计核算以及人力资源管理
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2023-12-10 12:34:55
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[1 ]Spark的关键运算组件Spark的核心组件包括RDD、 Scheduler、 Storage、 Shuffle四部分： RDD是Spark最核心最精髓的部分，spark将所有数据都抽象成RDD。 Scheduler是Spark的调度机制，分为DAGScheduler和TaskScheduler。 Storage模块主要管理缓存后的RDD、 shuffle中间结果数据和broa
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2023-08-16 15:15:22
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1、Dubbo是什么Apache Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 Java RPC 框架。Dubbo 提供了六大核心能力：面向接口代理的高性能RPC调用。智能容错和负载均衡。服务自动注册和发现。高度可扩展能力。运行期流量调度。可视化的服务治理与运维。2、Dubbo有哪些模块组成Dubbo架构图 上述节点简单介绍以及他们之间的关系：Container： 服务运行容器，负责加载、运行服务提供者
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2024-03-18 20:46:53
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Spring框架七大模块Spring 总共大约有 20 个模块， 由 1300 多个不同的文件构成。 而这些组件被分别整合在核心容器模块（spring core）、应用上下文模块（spring context）、AOP模块（spring aop）、JDBC抽象和DAO模块（spring dao）、对象/关系映射集成模块（spring orm）、Web模块（spring web）、MVC模块（spr
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2024-03-16 08:30:25
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关于PyTorch使用的硬件配置问题，本文将详细探讨如何优化PyTorch在各种硬件上的性能。我们会结合环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案来进行全面分析。
### 环境配置
在安装和配置PyTorch的环境时，首先需要选择合适的硬件和软件。以下是一个部署流程的可视化。
```mermaid
flowchart TD
A[选择操作系统] --> B[安装依赖库]
Hadoop集群架构Hadoop集群由一个Master主节点和若干个Slave节点组成。其中，Master节点上运行NameNode和JobTracker守护进程；Slave节点上运行DataNode和TaskTracker守护进程。 Hadoop分别从三个角度将集群中的主机划分为两种角色：
Hadoop集群主机角色划分从主机服务角度 从主机服
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2023-09-06 10:49:30
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整个OpenStack是由控制节点，计算节点，网络节点，存储节点，四大部分组成。1.控制节点： 管理支持服务（数据库及数据存放的地方） 基础管理服务（Keystone、Glance、Nova、Neutron、Horizon） 扩展管理服务（Cinder、Swift、Trove、Heat、Centimeter） Keystone：认证管理服务、提供了其余所有组件的认证信息/令牌的管理、创建、修改等等
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2023-08-18 16:07:21
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目录机器学习与深度学习基本步骤pytorch模型训练基本流程基本参数设置数据读入自定义数据类从本地读入数据数据分批加载图片数据查看模型构建Module构造神经网络自己构造Layer构造模型模型初始化常用损失函数模型训练、验证与测试训练过程验证/测试过程优化器实例：FashionMNIST时装分类基本库准备数据加载定义数据格式转化数据读入数据加载数据验证CNN模型构建模型训练定义损失函数定义优化器
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2024-01-24 16:47:06
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您今天与之交互的许多服务都依赖于机器学习（ML）。从在线搜索和产品推荐到语音识别和语言翻译，这些服务都需要ML模型来进行预测。随着ML进入更多服务领域，您将面临以下挑战：获得辛勤工作的结果，并快速可靠地将模型部署到生产环境。随着使用这些服务的人数的增加，确保这些模型同时安全可靠地向数百万用户提供低延迟预测变得更具挑战性。开发人员使用许多不同的开源框架进行模型开发。在过去的几年中，PyTorch已成
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2024-05-31 19:29:13
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pytorch以及其在DNN、CNN里的基本应用（代码均有含个人理解的较详尽注释）参考：tensor和Variable库的导入：前言：torch和numpy构造tensor<——————>构造ndarraytensor的一些基本计算<——————>ndarray的一些基本计算Variable：变量Variable的一些属性pytorch里的损失函数导入库哪些函数：示例：神
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2023-09-06 20:00:29
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前言：前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现，在__init__构造函数中申明各个层的定义，在forward中实现层之间的连接关系，实际上就是前向传播的过程。事实上，在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的，我前面说过，pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。前面介绍过，我们当然也可以直
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2023-12-01 19:40:32
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二、PyTorch主要组成模块1. 深度学习的步骤1）数据预处理：通过专门的数据加载，通过批训练提高模型表现，每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练2）深度神经网络搭建：逐层搭建，实现特定功能的层（如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等）3）损失函数和优化器的设定：保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现4）模型训练：使用并行计算加速训练，将数据按批加载，放入GPU中训练，对损失函数
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2023-11-27 08:50:26
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# PyTorch 模块命名指南—初学者入门
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 PyTorch 中创建和命名模块是理解深度学习模型构建的基础。本文将为你提供一条清晰的路径，帮助你熟悉 PyTorch 模块的整体命名过程，并且提供具体的代码示例。
## 流程概述
在创建 PyTorch 模块时，通常遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---|
| 1 | 导入必要的
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、SPPF结构分析四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析） 一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行
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2024-07-19 06:18:39
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