False, out=None) input 是一个张量，每一行的元素为非负，且每一行的元素和为正，固定的每一行中的列元素的相对大小决定了在抽取时被取到的概率大小。num_samples 表示对每一行的抽取的次数， 如果replac
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2024-02-08 14:45:38
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最近遇到了一个问题，一个Excel文档有两个Sheet页第一个Sheet页（Sheet.Name="字典"）存放了业务规则编号和描述的对应关系，格式如下：--规则描述规则描述（详细）-规则编号 规则x的描述 x 规则y的描述规则y的详细描述 y 规则z的描述 z第二个Sheet
Scrapy的初步认识Scrapy使用了Twisted作为框架，Twisted有些特殊的地方是它是事件驱动的，并且比较适合异步的代码。对于会阻塞线程的操作包含访问文件、数据库或者Web、产生新的进程并需要处理新进程的输出(如运行shell命令)、执行系统层次操作的代码(如等待系统队列),Twisted提供了允许执行上面的操作但不会阻塞代码执行的方法。scrapy的项目结构：items.py 负责数
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2024-03-04 13:22:37
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文章目录1、添加镜像安装（失败了，）2、使用whl文件分别安装（分别安装，成功了）2.1 确定与当前Python3.6版本相匹配的Pytorch、torchvision细节信息2.1.1 pip 20.0以下版本2.2.2 pip 20.0及以上版本2.2 安装对应的Pytorch1.4.02.3 安装对应的torchvision0.5.03、补充 1、添加镜像安装（失败了，）2、使用whl文件
# 理解 PyTorch 模型架构及其输出
在深度学习领域，了解模型架构对于构建和优化模型至关重要。PyTorch 是一个灵活且强大的深度学习框架，它允许用户轻松地定义和输出模型结构。本文将探讨如何在 PyTorch 中构建一个简单的神经网络模型，并输出其架构，同时展示序列图与甘特图，帮助读者更好地理解模型的构建过程。
## 创建模型
首先，我们需要定义一个神经网络模型。这里我们以一个简单的
torch Tensor学习：切片操作
torch
Tensor
Slice
一直使用的是matlab处理矩阵，想从matlab转到lua+torch上，然而在matrix处理上遇到了好多类型不匹配问题。所以这里主要总结一下torch/Tensor中切片操作方法以及其参数类型，以备查询。已知有
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2024-06-26 14:16:27
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在使用 Python 进行机器学习和深度学习的过程中，`torch` 库是一个非常重要的工具。很多开发者在运行 `import torch` 时，可能会遇到输出 `device` 的问题，比如想查看当前使用的是 CPU 还是 GPU。这看似简单的问题，其实可以引发行内代码的执行错误，特别是在不适当的设备上进行操作。在这篇文章中，我们将详细介绍如何解决这个问题，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码
ch01-PyTorch基础概念0.引言1.PyTorch简介2.环境配置3.张量简介与创建3.1.张量的概念：多维数组3.2.张量的创建3.2.1.直接创建3.2.2.依据数值创建3.2.3.依概率分布创建张量4.张量操作与线性回归4.1.张量的操作：拼接、切分、索引与变换4.1.1.拼接4.1.2.切分4.1.3.索引4.1.4.变换4.2.张量的数学运算4.3.线性回归5.计算图与动态图机
目录1.数据集搭建思路1.1数据集构成1.2搭建数据集 1.2.1__getitem__1.2.2__len__ 1.3加载数据集 2.代码教程1.数据集搭建思路比如说对于车牌识别，数据集应该都是一些车牌字符比较好对于汽车识别的话，则是都为汽车的不同角度的图片比较好并且对于数据集来说，有多通道的，有单通道的，这其中又有很多区别还有像素高的和像素低的这些都是要从效率角度
[Deep in PyTorch] PyTorch中的数据导入简介Pytorch导入数据主要依靠torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset这两个类来完成。其中torch.utils.data.Dataset：对数据集进行抽象，变为的一个类。其结果是一个可迭代对象，可用于迭代提取数据集中的数据。torch.utils.data.DataL
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2023-07-29 23:37:10
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# 使用 PyTorch 实现 LSTM 多输入单输出
在机器学习领域，LSTM（长短期记忆网络）是一种非常有效的递归神经网络（RNN），特别适合处理时间序列数据。在这篇文章中，我们将引导你实现一个 LSTM 模型，该模型有多个输入和一个输出。以下是实现此模型的一般流程，接下来我们会详细解释每一个步骤并提供必需的代码示例。
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现 LSTM 多输入单输出的主
1. Pytorch编程技巧1.1 Pytorch模型的使用torch.saves(state, dir)
保存/序列化torch.load(dir)
加载模型1.2 Pytorch并行化操作torch.get num threads():
获得用于并行化CPU操作的OpenMP线程数torch.set_ num threads(int):
设定用于并行化CPU操作的Ope
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2024-03-31 12:32:18
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项目是Sitecore网站的基本构建块。项目可以表示构成网页的任何类型的信息，例如，一段文本，媒体文件，布局等。项目始终具有名称，唯一标识项目的ID，并且它基于定义项目包含的字段的模板。此外，项目可以有多个版本和多个语言版本。您可以使用内容编辑器或体验编辑器来编辑，创建和插入项目。在内容编辑器中，网站上的所有项目都存储在内容树中，您可以在其中导航到层次结构中的特定项目。
在内容树中，项目及其关联项
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2024-02-21 22:36:47
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Configure a Pod to Use a ConfigMap（使用configmap配置一个Pod）系统环境 #cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
#kubeadm version
kubeadm version: &version.Info{Major:"1", Minor:"10", GitV
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2024-06-22 13:30:47
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Task中TaskContinuationOptions枚举中“此选项对多任务延续无效”的困惑
原创
2022-08-20 01:04:25
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Item 50: Understand when it makes sense to replace new and delete. 我们在Item 49中介绍了如何自定义new的错误处理函数，以及如何为你的类重载operator new。 现在我们回到更基础的问题，为什么我们需要自定义operator new或operator delete？检测使用错误。new得到的内存如果没有delete会导
目录：1.1 kindEditor常用配置参数1.2 kindEditor下载与文件说明1.3 kindEditor实现上传图片、文件、及文件空间管理1.1 kindEditor常用配置参数 返回顶部
1. kindEditor常用配置 1、width： 编辑
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2024-04-29 18:01:11
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Ansible是一款非常流行的自动化工具，它可以简化和加速应用程序部署、配置管理和任务自动化。Ansible提供了丰富的功能和模块，其中之一就是items。items模块允许我们对一个列表中的每个元素应用一组任务，为我们提供了一种快速而高效地管理多个系统的方式。
在Ansible中，items模块通常与with_items结合使用。通过with_items，我们可以对一个列表中的每个元素执行相同
原创
2024-03-11 12:15:18
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Ansible是一个非常流行的自动化工具，通过使用Ansible，系统管理员可以在多个主机上轻松地部署、配置和管理软件。Ansible提供了丰富的模块，其中一个重要的模块就是“items”。在Ansible中，“items”模块可以用来迭代一个列表或字典中的元素，并对每一个元素进行操作。
使用“items”模块可以让我们更加高效地管理主机配置。举个例子，假设我们有一个列表存储了需要在多台主机上安
原创
2024-03-04 09:38:12
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前言flex布局，想必css江湖上的各位侠士都用得很多了，那我们今天就来说说flex-item下的几个不太常用的属性吧（其实是鄙人用的不多（┬＿┬）而已啦，好奇了解了下）。从容貌上来看，grow，shrink，grow，shrink，哎呦，这不就是我一年下来减肥长胖减肥长胖的节奏么？╭∩╮（￣▽￣）╭∩╮从字面上的意思来看，就是对flex-item进行身材的改变，很符合flex自适应的概念嘛。那这
