上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。
张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应，除了不支持str,主要有下面几种形式：
功能：2 维张量转置，对矩阵而言，等价于torch.transpose(input, 0, 1）
在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。 但是如果数据本地存储，我们可以通过将整个数据集组合成一个文件，然后映射到内存中来优化读取操作，这样我们每次文件读取数据时就不需要访问磁盘，而是从内存中直接读取可以加快运行速度。 什么是内存映射文件 内存映射文件（memory-
行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch中Tensor底层实现是C，也是使用行优先顺序，因此也称为 C order。
安装PyTorch应该不用我多说，他们的官网很人性化地给出了各种环境应该怎么安装，网址：https://pytorch.org/get-started/locally/
torch.Tensor是存储与变换数据的主要工具。Tensor（张量）是一个多维数组，标量可以看作是0维张量，向量可以看作是1维张量，矩阵可以看作是2维张量。
疫情在家的这段时间，系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思」。
每天给你送来NLP技术干货！ 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347作者 | xiaopl@知乎编辑 | 极市平台 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。 了解自动求导背后的原理和规则，对我们写出一个更干净整洁甚至更高效的 PyT
可以看到 AnnData 具有和 dataframe 或 Array 相似的长相，同样具备相似的特性，比如切片：
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存，Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息，数据类型信息，数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言，而C语言和Fortran语言是静态类型语言，静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量，并且不可以修改变量的变量类型。总的来说，numpy模块有以下两个优点：
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。
导语：今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍，另外，小编Tom邀请你一起搞事情！，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1. 深度神经网络分类器（DNN Classifier） 2. 深度神经网络回归量（DNN Regressor） 3. 线性分类器（Linear Classifier） 4. 线性回归量（Linea rRegressor） 5. 深度神经网络线性组合分类器（DNN L
python数据类型分别有整数int / 浮点数float / 布尔值bool / 元组tuple / 列表list / 字典dict，其中数据类型分为两个大类，一种是可变数据类型；一种是不可变数据类型，两者有什么区别呢？
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念，一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行，因此，PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
引用是什么？ 引用就是多个变量指向同一个内存区域地址。如我们经常用的实例一个类，就是内存中开辟了一个区域存储实例的类，实例赋值给变量就是让这个变量指向这个内存区域。
一般情况下，如果expand和repeat都能得到目标矩阵，则在不更改目标矩阵元素(只读用法）时使用expand, 其他情况时使用repeat.
https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
如果你打算入门这风行一世的深度学习领域，这篇文章应该在合适不过了，本文协助你在2分钟内开始使用python PyTorch和用python编写的代码。对于那些不知道PyTorch是什么的人来说，它是一个来自Facebook的开源深度学习平台，提供了从研究原型到生产部署的无缝路径。
近年来，深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API，从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
调试器窗口（如监视窗口、自动窗口、局部变量窗口和快速监视对话框）显示变量，这些变量存储在内存中的特定位置。“内存”窗口向您显示整体图片。内存视图便于检查在其他窗口中显示不好的大数据块（例如缓冲区或大字符串）。
在本步骤中，你需要使用多级指针的概念来查找健康值真正的地址并修改它。多级指针就是一个指针的指针，也就是第一个指针指向第二个指针，第二个指针指向第三个指针，以此类推，最终指向你想要访问的地址。
我们都知道定义变量的时候，是先创建一块内存空间，将值放进去，然后变量名里存放着该内存空间的内存地址。现在我们就可以解释了。
在调用数据时，经常遇到内存火箭上涨的情况，而且一些变量不使用了，但是依旧占着内存，大有在其位不谋其政的意味，因此专门学习了下，并做了些实验，记录之，若不想多看，仅仅想释放内存，直接跳转到5.2和5.3即可。
在ES6之前，JavaScript被其他编程语言诟病没有定义常量的能力，甚至在大多数企业的开发文档中，对于常量的定义都使用var。一般经常会使用大写字母和下划线组成的变量名进行规范约束。当然这种妥协的“常量”是随时可变的。例如以下代码：
简介： 集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。以下是集合最重要的两点： 1、去重，把一个列表变成集合，就自动去重了。 2、关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系。 一、集合的创建 1 set1 = set({1,2,3,4,5}) 2 set2 = {1,2,3,4,5} 3 set3 = set('abc') 4 print(set1,set2,set3) #{1, 2, 3, 4, 5} {1, 2, 3,
集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。
关于JavaScript如何将值传递给函数，在互联网上有很多误解和争论。大致认为，参数为原始数据类时使用按值传递，参数为数组、对象和函数等数据类型使用引用传递。
自发布以来，ES6为JavaScript带来了一些新特性和方法。这些新特性可以极大地改善我们开发人员的编码方式，提高生产力。今天我们来聊聊Object.freeze()方法和const。
在ES6之前，JavaScript被其他编程语言诟病没有定义常量的能力，甚至在大多数企业的开发文档中，对于常量的定义都使用var。一般经常会使用所有字母大写和下划线组成的变量名。当然这种妥协的“常量”是随时可变的。例如以下代码：
对于 数字 和 字符串 而言，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址。
互联网万物基于ChatGPT，学习深度学习之前，先来请教一下ChatGPT如何进行学习。
PyTorch深度学习框架库之一，是来自Facebook的开源深度学习平台，提供研究原型到生产部署的无缝衔接。
指针变量指向一个数据类型（如 int）的相同类型，并使用 * 运算符创建。您正在使用的变量的地址被分配给指针：
开篇明义，Go lang中从来就不存在所谓的“引用传递”，从来就只有一种变量传递方式，那就是值传递。因为引用传递的前提是存在“引用变量”，但是Go lang中从来就没有出现过所谓的“引用变量”，所以也就不可能存在引用传递这种变量传递的方式。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 一些你可能不知道的优质公众号！ 这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁；它假设最坏的情况，并且只有在确保其它线程不会造成干扰的情况下执行，会导致其它所有需要锁的线程挂起直到持有锁的线程释放锁。
【新智元导读】 PyTorch今天发布，这是一个支持强大的 GPU 加速的张量计算（类似numpy），构建基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络的深度学习研究平台。这是numpy 的替代，以使用 GPU 的能力，能够提供最大的灵活性和速度。田渊栋在接受专访时表示，新的平台不像以前 torch 需要clone_many_times。另外从 numpy ndarray 可以转到torch.Tensor，不需要copy。 专访Facebook研究员田渊栋和PyTorch作者Soumith 新智
这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。
「大新闻：我们刚刚发布了 Keras 3.0 版本！」Keras 之父 François Chollet 在 X 上激动的表示。「现在你可以在 JAX、TensorFlow 以及 PyTorch 框架上运行 Keras……」
import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series #path = r'C:\Users\tsl\Desktop\数据.xlsx' #一列数据前面添加字符串 def add_C(village_data): village_data['电话'] = ['C%s' % y for y in village_data['电话']] return village_data['电话'] #读取excel
外挂的本质其实就是找到进程中的某个变量或者某行代码的内存地址，然后进行修改，完成其想要完成的功能。这是最基本的要求，当然如果想要深入去学习制作外挂的话，还有很多东西很多内容，首先，你要懂得汇编，其次如果是制作Windows平台上的外挂的话，要深入了解PE文件格式，Windows内核等相关知识，再次如果应用程序中的代码或者变量是加密的话，或者是加壳的话，你要深入学习解密和脱壳方面的知识，最后应用程序如果是加了检测的话，还要懂得如何过检测。今天，我们通过实现在植物大战僵尸中秒杀僵尸的这样一个小小的例子，去学习一下如何找到某内存地址然后修改该内存地址中的内容，完成秒杀僵尸的功能。
之前我们使用的var是有变量提升的,可以先使用,后声明,但这其实是不合理的,现在就不存在变量提升了
python的变量都可以看成是内存中某个对象的引用。（变量指向该内存地址存储的值）
我们都知道，都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*，通过id来看引用a的内存地址可以比较理解：
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