目录1 项目准备1.1 腾讯云服务空间1.2 准备阿里云域名1.3 准备支付宝支付能力1.3.1下载app支付宝助手1.4新建项目2 注册2.1验证码使用2.2注册逻辑 2.3报错记录3 登录3.1传统密码登录3.2短信密码登录 3.3手机一键登录4 登录与退出登录 5 轮播图 6 公告栏7 ThreeJs商品展示8 商品购买这是我3月-5月单人负责的一个数
参考网址1 uni与html的区别 https://www.jianshu.com/p/2160b81932822 uni路由传参框架 https://www.jianshu.com/p/f3876ab38dc03 使用vscode写uni https://www.jianshu.com/p/74c06e649e71 (我没这么干 只是vs写 hublid展示 )1/ 先搭架子~&nb
可以将两个Flutter module和宿主App克隆到同一个目录下面运行看看效果。创建Flutter module假定存在的Android原生项目目录是some/path/MyApp，在MyApp所在的目录下创建一个flutter module。$ cd some/path/$ flutter create -t module my_flutter上面的命令会创建一个名为my_flutter的f
之前写过一篇文章“Windows配置pytorch转onnx转ncnn转android设备” 如何配置环境设置，可以参考这篇如何配置目录“Windows配置pytorch转onnx转ncnn转android设备” 如何配置环境设置，可以参考这篇如何配置一、pytorch下生成的预训练文件->onnx1.预训练文件 2.转化代码
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2023-08-14 17:11:41
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# 文章目录0 项目场景1 模型参数1.1 保存1.2 加载2 整个模型2.1 保存2.2 加载3 断点续训3.1 保存3.2 加载4 多个模型4.1 保存4.2 加载5 迁移学习5.1 保存5.2 加载6 关于设备6.1 GPU保存 & CPU加载6.1.1 GPU保存6.1.2 CPU加载6.2 GPU保存 & GPU加载6.2.1 GPU保存6.2.2 GPU加载6.3 C
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2024-04-14 10:03:40
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大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
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2023-09-03 15:28:55
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先说结论：部署的方式取决于需求需求一：简单的demo演示，只要看看效果的，像是学校里面的demo展示这种caffe、tf、pytorch等框架随便选一个，切到test模式，拿python跑一跑就好，顺手写个简单的GUI展示结果高级一点，可以用CPython包一层接口，然后用C++工程去调用需求二：要放到服务器上去跑，但一不要求吞吐二不要求时延的那种，说白了还是有点玩玩的意思caffe、tf、pyt
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2023-11-17 13:05:27
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# 文章目录0 项目场景1 模型参数1.1 保存1.2 加载2 整个模型2.1 保存2.2 加载3 断点续训3.1 保存3.2 加载4 多个模型4.1 保存4.2 加载5. 迁移学习5.1 保存5.2 加载6 关于设备6.1 GPU保存 & CPU加载6.1.1 GPU保存6.1.2 CPU加载6.2 GPU保存 & GPU加载6.2.1 GPU保存6.2.2 GPU加载6.3 C
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2023-08-02 11:44:27
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推荐另一种配网方式，参见小程序SoftAP配网下面依然介绍使用sdk的过程引入依赖，在腾讯云注册规划页面开始开发这里需要注意的是官方demo和我自己在这里集成的，使用真机调试模式都无法配网。 只有点击预览才行，所幸预览可以打开调试，能在这种模式下查看日志及问题。引入依赖如果项目中没有用npm，那么先初始化npm init -y然后安装airkiss及相关依赖npm install qcloud-i
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2023-08-05 10:46:22
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PyTorch 2.0 通过简单一行 torch.compile() 就可以使模型训练速度提高 30%-200%，本教程将演示如何真实复现这种提速。torch.compile() 可以轻松地尝试不同的编译器后端，进而加速 PyTorch 代码的运行。它作为 torch.jit.script() 的直接替代品，可以直接在 nn.Module 上运行，无需修改源代码。上篇文章中，我们介绍了 torch
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2024-01-11 21:57:32
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1. torch.nn.Sequentialtorch.nn.Sequential 是一个 Sequential 容器，能够在容器中嵌套各种实现神经网络中具体功能相关的类，来完成对神经网络模型的搭建。模块的加入一般有两种方式，一种是直接嵌套，另一种是以 OrderedDict 有序字典的方式进行传入，这两种方式的唯一区别是：使用 OrderedDict 搭建的模型的每个模块都有我们自定义的名字。直
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2023-10-13 21:14:14
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神经网络训练后我们需要将模型进行保存，要用的时候将保存的模型进行加载，PyTorch 中保存和加载模型主要分为两类：保存加载整个模型和只保存加载模型参数。目录1. 保存加载模型基本用法2. 保存加载自定义模型3. 跨设备保存加载模型4. CUDA的用法1. 保存加载模型基本用法保存加载整个模型保存整个网络模型（网络结构+权重参数）。torch.save(model, 'net.pkl')直接加载整
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2023-09-21 09:01:09
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# PyTorch模型集成到移动端的流程
## 引言
在移动端部署机器学习模型可以使得模型在本地端执行，无需网络连接，减少延迟和增加用户隐私保护。本文将介绍如何将PyTorch模型集成到移动端的流程，并提供每一步需要使用的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备PyTorch模型] --> B[将模型转换为ONNX格式]
B --> C
原创
2023-11-05 04:57:52
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如果你作为文章资源类或者博客类的小程序你就会发现，很多时候你的文章数据都是html格式或md格式，这样如果不经过处理，会非常难看，所以富文本解析就显得格外重要了，今天给大家写一个uniapp怎么使用富文本解析插件的教程。最近一直在重构typecho博客小程序，但是现在的进度很缓慢，总觉着页面效果达不到自己想要的效果。抽空挖一个重点来给大家写个教程，说到博客小程序，最重要的就是文章了，但是从数据库中
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2023-12-25 00:40:58
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# PyTorch模型导出方案
在深度学习的应用场景中，当我们训练出一个有效的模型后，通常需要将其导出以便于在生产环境中使用。PyTorch提供了几种不同的方式来导出模型，本文将详细介绍如何使用 `torch.jit` 模块和 `torch.save` 方法来完成模型的导出，并以一个具体的例子进行演示。
## 1. 导出模型的准备
在开始导出之前，确保我们已经训练好一个PyTorch模型。以
# 项目方案：使用 PyTorch 构建模型进行图像分类
## 1. 简介
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，它是机器学习领域中常用的深度学习框架之一。本项目将使用 PyTorch 构建一个图像分类模型，用于对图像进行分类。我们将使用一个经典的数据集，如 CIFAR-10，来训练和测试模型。
## 2. 数据集准备
首先，我们需要准备数据集。我们将使用 CIFAR-1
原创
2023-12-29 05:02:53
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**实现功能：**文字、图片、语音聊天、聊天记录本地存储（只存储发送端，接收端未存储，思想一致）项目聊天页面为vue开发，所以直接选用Web sdk，选用的sdk版本为：NIM_Web_SDK_weixin_v7.2.0.js网易云信提供的web sdk 为js文件，使用时直接放在某个目录文件夹下即可.
sdk 文件位置
初始化登录IM这里我们项目需求是需要在用户打开App时，就默
1、腾讯云官网下载demo 在自己小程序里引入如下demo里的几个文件 另外下载tim-wx.js及cos-wx-sdk-v5.js和dayjs，可直接放入utils文件夹里，引入时路径正确就可2、在main.js文件里添加如下内容//即时通讯内容
import TIM from './utils/tim-wx.js';//根据自己放的路径
import COS from "./utils/cos
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2024-03-28 22:22:34
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Pytorch创建模型写这篇博客的初衷是因为非常多情况下需要用到pytorch的包，但是每一次调用都需要额外编写函数，评估呀什么的，特别要牵扯上攻击和防御，所以就想写个博客，总结一下，彻底研究这个内容torch模型的定义一般来说，都会创建一个类（继承torch.nn.Module）作为模型。一开始入门，只需要关注两个函数。 特别用来提醒torch的全连接和keras的全连接不同def __init
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2024-04-08 08:14:51
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因为我一直都是在pytorch上面训练模型，所以部署模型通常采取三种方案：方案一：利用腾讯开源的ncnn库(nihui大神牛皮！！)；但这个适合移动端部署，特别是针对andriod的极致优化。方案二：libtorch（c++版本的pytorch）；pytorch为了弥补部署方面的劣势，，libtorch也在不断推陈出新，以不断打压tf等一众老炮生存空间方案三：NVIDIA出品的tensorRT；这
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2023-07-30 22:52:00
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