9 月 23 日晚，杭州亚运会开幕式点燃主火炬的环节，上亿线上数字火炬手的「小火苗」汇聚在钱塘江上形成一个数字人形象。随后，数字人火炬手和现场的第六棒火炬手走到火炬台前，共同点燃了主火炬。
液晶坏点 暗点 亮点 ＰＣ上挑选液晶ＬＣＤ，借助第３方软件 例如ＮＯＫＩＡ ＭＯＮＩＴＯＲ ＴＥＳＴＥＲ 需要指出的是，亮点，暗点，坏点问题是液晶屏幕不可避免的先天性＂生理缺陷＂，一般情况下，３个以下的＂点＂都是可以接受的． 亮点：在黑屏幕情况下单纯地显示一种颜色的点，通常表现为在ＲＥＤ，ＧＲＥＥＮ，ＢＬＵＥ３种纯色模式下均显示白色． 暗点：在Ｒ Ｇ Ｂ３种纯色模式下，均显示为黑色或不显示颜色的点． 坏点：在初白色屏幕下显示为黑色，或在纯黑屏幕下显示为白色，或在Ｒ Ｇ Ｂ３种纯色下都显示为白色或黑色的点．
Pytorch是Facebook的AI研究团队发布了一个Python工具包，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程.Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。但由于Torch语言采用Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持Python的Tensorflow抢走用户。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。
其中，m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数，f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。
在张量中创建多个张量。参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。 如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果一个输入张量是shape [*， x, y, z]，那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。容量参数控制允许预取多长时间来增长队列。返回的操作是一个dequeue操作，将抛出tf.errors。如果输入队列已耗尽，则OutOfRangeError。如果该操作正在提供另一个输入队列，则其队列运行器将捕获此异常，但是，如果在主线程中使用该操作，则由您自己负责捕获此异常。
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[4,50,9]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了。
一般有很多的朋友都是不知道自己的电脑的屏幕是不是有多少个坏点的，或者是不知道怎么去测试，那么现在小编就给你介绍下面的这款屏幕坏点检测工具(Datum pixel repair)来帮助你测试吧！
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PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于磁带的自动系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架，许多新的论文在发表过
torch.autograd提供实现任意标量值函数的自动微分的类和函数。它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s，对于该张量，应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种：拼接concatenate和堆叠stack。
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。
2月4日晚8点，北京2022年东奥开幕式在国家体育场鸟巢举行，北京再次汇聚了世界的目光。
Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3，其中包含了一些最期待的功能。最具吸引力的三个是：
如今，深度学习和机器学习算法正在统治世界。PyTorch是最常用的深度学习框架之一，用于实现各种深度学习算法。另一方面，基于学习的方法本质上需要一些带注释的训练数据集，这些数据集可以被模型用来提取输入数据和标签之间的关系。为了给神经网络提供数据，我们定义了一个数据加载器。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
创建一个队列，该队列以先入先出的顺序将元素从队列中取出。FIFOQueue具有有限的容量;支持多个并发的生产者和消费者;并提供准确的一次交货。FIFOQueue包含一个包含最多容量元素的列表。每个元素都是一个定长张量元组，张量的d类型由d类型描述，其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数，则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。如果未指定，则不同的队列元素可能具有不同的形状，但是不允许使用dequeue_many。
杭州第19届亚运会已进入倒计时啦！比精彩赛事更早到来的是这届亚运会的花式“整活儿”，比如最近到湖滨步行街、少年宫广场、拱宸桥、城市阳台、良渚的小伙伴，只要掏出手机，就能和亚运吉祥物隔空互动，直接参加街头演唱会！
Pytorch的Tensors可以理解成Numpy中的数组ndarrays（0维张量为标量，一维张量为向量，二维向量为矩阵，三维以上张量统称为多维张量），但是Tensors 支持GPU并行计算，这是其最大的一个优点。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
本篇主要分享卷积神经网络（CNN）的数学原理解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包含相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数喝微分也没事，目的不是记住这些公式，而是对下面发生的事情有一个直观的认识。
据韩联社报道，11日下午4点半，在韩国大田市举行的冬奥会火炬传递活动中，人形机器人HUBO担任火炬传递手，完成了全球首次机器人圣火接力。 曾在DARPA机器人挑战赛中夺冠的HUBO和著名机器人专家丹尼斯·洪乘坐无人驾驶汽车到达韩国科学技术院，有着41个关节、每分钟能走65步的HUBO从丹尼斯·洪手中接过平昌冬奥火炬，在前行20米走近下一位火炬手时，一堵墙挡住去路，HUBO随即用右手上的钻头凿洞穿墙，将左手所持火炬传递给韩国科学技术院机械工程系教授吴俊镐，见证救灾机器人为圣火传递保驾护航的市民们报以热烈掌声，
在CSS中，有两个属性负责混合。 mix-blend-mode用于混合DOM元素，background-blend-mode用于组合多个CSS背景。
深度学习是机器学习父领域中的一个子领域，它是受大脑工作启发的一类算法的研究和应用。 给定足够的数据并通过它进行迭代，这些算法可以近似于描述数据的任何函数，并且正确地称为通用函数近似器。 那么 PyTorch 进入这个生态系统的位置是什么？
返回此数据集元素的每个组件的类。(不推荐)期望值是tf.Tensor和tf.sparseTensor。
一般来说，大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是，当针对众多任务（如个性化助手）对 base 模型进行微调时，训练和服务成本会变得非常高昂。低秩适配（LowRank Adaptation，LoRA）是一种参数效率高的微调方法，通常用于将 base 模型适配到多种任务中，从而产生了大量从一个 base 模型衍生出来的 LoRA 适配程序。
图像传感器中的传感器上每一光线采集的点形成的阵列工艺存在缺陷，或光信号进行转化的过程中出现错误，会造成图像上有些像素的信息有误，导致图像中的像素值不准确，这些有缺陷的像素即为图像坏点(Bad pixel)。
在自动驾驶、医疗以及零售这些领域，计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天，自动驾驶汽车和无人商店听起来不再那么梦幻。事实上，我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机，将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次，我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针，本文包含相当复杂的数学方程，但是，你也不必为自己不喜欢线性代数和微积分而沮丧。我的目标并不是让你记住这些公式，而是为你提供一些关于底层原理的直觉认知。
尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。使用我们的开源Darts TCN实现，我们展示了只用几行代码就可以在真实数据集上实现准确预测。
新的一年还是要肝起来啊，这个公众号节前节后沉寂了快两个月了，许久没更新原创推文，自己感觉不能再这样堕落下去了。所以最近一直在思考写些什么推文：既要符合当下工作所需，倒逼成长；也要于广大读者有益，而非单纯的推销运营。
前言：主要介绍TensorFlow的基础知识，深度学习的基本知识将在后面进行一一介绍 什么是TensorFlow？ 可以拿python最经典的计算包numpy来进行比较，和numpy类似，用于数据计算，常用于开发深度学习框架。为了更好理解它，从以下几个方面介绍： 1.TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。 2.从命名来理解：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味 着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图
今天周日，没什么重要的事情要做，于是我早早的就醒来了。看了一会渡边淳一的书，内心逐渐感到平静——心情不佳的时候，书好像是最好的药物。心情平静了，就需要做一些更有意义的事情——逛技术网站，学习精进。
手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例，使用卷积层和池化层，实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别，并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载。 网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ train-images-idx3-ubyte.gz: 训练集图片 train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练集列标 t10
可以看出，对于基本运算加（+）、减（-）、点乘（*）、除（/）、地板除法（//）、取余（%），都是对应元素进行运算。
原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks
TensorFlow是什么意思？Tensor？Flow？这篇文章介绍TensorFlow一些最基础的知识。
文 | 曾响铃 来源 | 科技向令说（xiangling0815） 紧跟着喜庆的春节，令人期盼的北京2022年冬奥会也将于今晚在国家体育场-鸟巢举行盛大的开幕仪式。 科技的发展让冬奥运动装备技术在竞技体育中的作用越来越突出。随着中国品牌的崛起，我们不难发现，近年来的奥运会上为中国体育健儿提升竞技水平、为中国竞技体育实现突破的装备技术，都来自同一个中国品牌——安踏。 那么，此次北京冬奥会，安踏又有哪些“黑科技”装备在默默助攻呢？ 一 冬奥会上科技感满满， 安踏频频亮相 “建设体育强国，必须实现高水平的体
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
卷积不会增大输入的高和宽，通常要么不变，要么减半。而转置卷积则可以用来增大输入高宽。
创建一个常数张量。得到的张量由类型为dtype的值填充，由参数值和(可选的)形状指定。参数值可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于shape参数所暗示的元素数量(如果指定)。如果列表长度小于按形状指定的元素数量，则列表中的最后一个元素将用于填充其余条目。参数形状是可选的。如果存在，它指定得到的张量的维数。如果不存在，则使用值的形状。如果未指定参数dtype，则从值的类型推断类型。
近年来，卷积神经网络热度很高，在短时间内，这类网络成为了一种颠覆性技术，打破了从文本、视频到语音多个领域的大量最先进的算法，远远超出其最初在图像处理的应用范围。
pad一个张量。 这个操作根据指定的paddings填充一个tensor。padding是一个形状为[n, 2]的整数张量，其中n是张量的秩。对于输入的每个维度D，paddings[D, 0]表示在该维度tensor的内容之前要添加多少个值，paddings[D, 1]表示在该维度张量的内容之后要添加多少个值。如果mode是“REFLECT”，那么paddings[D, 0]和paddins[D, 1]必须不大于tensor.dim_size(D) - 1。如果mode是“SYMMETRIC”，那么paddings[D, 0]和paddings[D, 1]必须不大于tensor.dim_size(D)。
torch.meshgrid（）的功能是生成网格，可以用于生成坐标。函数输入两个数据类型相同的一维张量，两个输出张量的行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数，当两个输入张量数据类型不同或维度不是一维时会报错。
产生类似与tensor的全0张量 格式：tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) tensor是一个张量，dtype定义类型，name定义名称
对图像（不同的窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权值的神经元）做內积（逐个元素相乘再相加）的操作就是卷积
【注】Conv2d 函数中的 为卷积核的移动步长 为输入张量的填充长度；而 ConvTranspose2d 函数中的 为输入张量元素的间隔， 为输入张量的填充长度减小值。
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