但是，当后续我们想要进一步做些操作怎么办呢？在OOP的思想下，我们必须将这个类进行修改。可是，这在设计模式中是大忌，在设计模式中就要保证，对扩展开放，对修改关闭的开闭原则。 于是乎！...每到此时老板就画大饼：你现在刚毕业正是要奋斗的时候，此时不奋斗什么时候奋斗？...注意下面这几点: 如果一个对象结构不稳定决不可使用，不然在增删元素时改动将非常巨大 对象结构中的元素需要经常定义新的操作 对象结构中的元素要可以迭代访问 Visitor里一般存在与元素个数相同的visit...这个还是比较难懂的，访问者模式之所以是最复杂的设计模式与其有很大的关系。 什么叫分派？就是根据对象的类型而对方法进行的选择,就是分派(Dispatch)。...若slave是Tester那么就执行Tester的accept方法。 最后，访问者模式的优缺点。
关于DLA的基本知识：一篇文章回答你关于NVIDIA DLA的所有疑问 NVIDIA的DLA硬件是专门用于深度学习操作的固定功能加速器引擎。...它旨在对卷积神经网络进行全硬件加速，支持各种层，如卷积、反卷积、全连接、激活、池化、批量归一化等。...NVIDIA的Jetson Orin SoC最多支持2个第二代DLA(第二代DLA在功耗效率方面表现最佳)，而Xavier SoC最多支持2个第一代DLA。...为什么在Orin上使用DLA是必要的？ DLA的峰值性能对Orin的总深度学习（DL）性能贡献在38%至74%之间（取决于电源模式，详见下表）。...注意： Jetson AGX Orin 64GB在30W和50W功率模式下的DLA TOPs与用于汽车领域的DRIVE Orin平台的最大时钟频率相当。
Python：为什么它是当之无愧的第一编程语言？ 介绍 Python 已成为最受欢迎的编程语言之一，它在实用性、易学性和生态系统方面具备独特优势。...本博客将深入探讨 Python 在各个领域的实际应用，以及它的库、框架和工具的丰富生态系统。通过具体实例，展示 Python 的强大功能和灵活性，让您深刻理解为什么它荣登第一编程语言的宝座。...例如，下面是一个可以在 Windows、Mac 和 Linux 上运行的 Python 程序示例： import platform def greet(): system = platform.system...无论是在 Windows、Mac 还是 Linux 上运行，Python 的跨平台支持确保了代码的可移植性。 六、科学计算和可视化 Python 在科学计算和数据可视化方面表现出色。...通过以上实例，我们深入探讨了 Python 在实际应用中的优势和灵活性，让您更加了解为什么它荣登第一编程语言的宝座。
什么是MongoDB？ MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库，用于存储大量数据。MongoDB 使用集合和文档，而不是传统关系数据库中的表和行。...MongoDB 是一个最早出现在 2000 年代中期的数据库。 NoSQL 数据库是传统 SQL 数据库的替代品，它几乎包含 RDBMS（关系数据库管理系统）系统中的所有功能。...由于其简单的架构、对水平和垂直可扩展性的支持以及对数据的简单控制，NoSQL 数据库近年来比过去更加流行。 它允许程序员根据其程序的实际需求将数据存储在数据库中。...因为它是一个 NOSQL 数据库，它本质上是安全的，因为它不能执行 SQL 注入。 MongoDB 支持的文档查询语言在支持动态查询方面起着至关重要的作用。 MongoDB 不需要使用虚拟机。...有大量可访问的文档。 是什么让 Mo
二维剪切，将人脸部分裁剪出来 c. 67个基点，然后Delaunay三角化，在轮廓处添加三角形来避免不连续 d. 将三角化后的人脸转换成3D形状 e. 三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f....将三角网做偏转，使人脸的正面朝前。 g. 最后放正的人脸 h. 一个新角度的人脸（在论文中没有用到） 总体上说，这一步的作用就是使用3D模型来将人脸对齐，从而使CNN发挥最大的效果。 ?...16个9×9的卷积核 Local-Conv: 16个9×9的卷积核，Local的意思是卷积核的参数不共享 Local-Conv: 16个7×7的卷积核，参数不共享 Local-Conv: 16个5×5的卷积核...后面三层都是使用参数不共享的卷积核，之所以使用参数不共享，有如下原因： 对齐的人脸图片中，不同的区域会有不同的统计特征，卷积的局部稳定性假设并不存在，所以使用相同的卷积核会导致信息的丢失 不共享的卷积核并不增加抽取特征时的计算量...全连接层将上一层的每个单元和本层的所有单元相连，用来捕捉人脸图像不同位置的特征之间的相关性。其中，第7层（4096-d）被用来表示人脸。
其实pytorch是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架，它的前身是torch，主要的语言接口是Lua，在如今github上前10...说完了每个框架的支持者之外，我们来说说为什么我们还要学习不同的框架。...说完了为什么要使用不同的框架之后，我们再来介绍一下今天的主角pytorch。...之前我们介绍过keras，pytorch不同于keras，keras是一个很高层的结构，它的后端支持theano和tensorflow，它本质上并不是一个框架，只是对框架的操作做了一个封装，你在写keras...这是pytorch的github主页 https://github.com/pytorch/pytorch 最后放上一段pytorch写的Lenet，可以和上一篇keras写的Lenet对比一下，看看有哪些差别
在测试REST资源时，通常会有一些正交的职责需要关注： HTTP响应代码 响应中的其他HTTP头 有效负载（JSON，XML） 每个测试用例应该只关注单个职责，并包含一个断言。...清晰的关注点分离总是有好处的，并且在这种黑盒测试中就更重要了，因为通常的情况是在一开始就编写复杂的测试用例。 集成测试的另一个重要原则是坚持单一抽象层级——业务逻辑应该在更高层级的用例中完成。...不管出于什么原因它失败了，那么在被修复之前，我们就不需要查看这个API相关的测试用例。 3....依赖 测试工具和测试用例使用的库在Maven Central上都是可用的，如下所示： HttpClient Jackson 2 Hamcrest (可选的) 7....所有这些示例和代码片段都可以在Github上找到——这是一个基于maven的项目，因此应该很容易导入和运行。
猫头虎 分享：Python库 PyTorch 中强大的 with torch.no_grad() 的高效用法 今天猫头虎带您深入解析 PyTorch 中一个非常实用的工具：with torch.no_grad...让我们通过真实开发场景，逐步拆解其背后的原理、用途、以及最佳实践！ 引言 在日常开发中，很多粉丝经常问猫哥： “为什么我的推理速度这么慢？”...“如何避免 PyTorch 中不必要的梯度计算？” 这里，我们就需要用到 PyTorch 提供的一个“神器”：with torch.no_grad()。...计算效率降低：额外的操作会拖慢速度。 解决方案：torch.no_grad() 它是 PyTorch 提供的上下文管理器，用于禁用梯度计算，从而优化推理性能。...以下是一个简单的代码示例： import torch from torch import nn # 定义一个简单的模型 model = nn.Linear(10, 5) input_data = torch.randn
Mathew Broderick扮演的角色在电影中问道:“有没有什么办法可以让它自己玩?” ?...Lockhart和其他一些人提到，它几乎同时在各种各样的斗争中战斗，采用了一种对人类玩家来说有点疯狂的方法，它们可能会花更多的精力在棋盘上的更小的区域上。 第三点是，训练时间也比之前的版本少得多。...执行任务的数量是计算资源的1/10，这应该是一个提示，告诉大家在这里发生了一些完全不同的事情。 最后一点，AlphaGo Zero利用较少的训练数据提高了它的能力。...在像围棋这样的深度学习中，你不能在纸上取得胜利，你必须要实际操作才能知道谁赢了。简而言之，无论一个简单的想法是什么，你都不会体会到它到底有多好，除非你去实际运行它。...AlphaGo Zero和电子游戏的不同之处在于，游戏中的每一个状态的决策都要复杂得多。事实上，在不同的游戏中，需要做出不同的决策。 最后，还有一个问题，即基于游戏的一个变化对现实世界的适用性。
今天有同事跑过来说遇到了一个奇怪的bug，同样的程序在win7和win10上界面相差了2个像素 ---- 一开始我们以为是半像素或者是分辨率的问题。 结果调试了很久都没有结果。...不过意外的我们发现了另一个奇妙的东西。...下面两个图分别是在win7和win10情况下soonp获得的可视化树（已用demo替换） image.png image.png 有么有发现TabControl的子元素Grid多出了一个名字templateRoot...在代码里面查找，发现并没有这个名字的Grid，所以可以确定这个是来自TabControl的默认Style 所以我们找到win7和win10 下的默认主题 Aero和Aero2 查找方法可以参见博客默认的...当然对于这样子的问题的确不是很好定位，因此我们有两种可行的解决方案 1、尽量在关键界面使用自定义样式，对元素的呈现细节进行控制 2、在App.xaml中指定主题样式。
文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理 总结 ---- 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...---- 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 首先我们先执行一个 Java 程序SwitchToIfElseWithSwitch如下： package review3...要做一个细心的程序员哦！ ---- 我是白鹿，一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益，欢迎大家的一键三连！若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方，感谢大家的支持！
当时微软和IBM合作，但手里的软件只有一个BASIC语言，所以找了一个教授买，但是最后没有成功。然后，微软就找了另外一个人，买了他的DOS操作系统，后来这个人也加入了微软。...98 me，特别是在Win 3.x 95时代，还没有USB盘的时候，还是在用软盘驱动，所以驱动盘符还是留着的， 一盘的仙剑需要7张盘在右，能装上，还有Win 3.x，还CAD这些软件， 一张软盘放不下。...在FC的游戏卡里，还有一个卡带， 这个卡带里面存的不是游戏，而是Basic语言，叫Family Basic，这个Basic语言要比小霸王学习机的Basic语言还要早， 并且FC还支持手柄、手枪外设的情况下...4.2 QBASIC 当时在DOS环境下支持下拉菜单软件并不多，QBASIC算一个，还有另一个就是大家的青春会议Turbo C 2.0。...在VC98之后，微软基本统一了PC编译器软件市场， 值得一提的是当时传奇世界游戏的服务器端数据库用的就是Borland公司的数据库，客户端也是用了他们公司的产品。
机器之心整理 参与：黄小天、蒋思源 前天，中国香港科技大学计算机系教授 Sung Kim 在 Google Drive 分享了一个 3 天速成的 TensorFlow 极简入门教程；接着，他在...开源于今年一月份，它是使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库，也是一个 Python 工具包，为目前最流行的深度学习框架之一；它具有两个高阶功能： 带有强大的 GPU 加速的张量计算（类似...NumPy） 构建在基于 tape 的 autograd 系统之上的深度神经网络 因此必要之时你可以再利用 Python 工具包比如 NumPy、SciPy 和 Cython 扩展 PyTorch。...如下当初始权重处于损失函数递增部分时，那么一阶梯度即损失函数在该点的斜率，且递增函数的斜率为正，那么当前权重减去一个正数将变小，因此权重将沿递增的反方向移动。...Softmax 分类 以下展示了 Softmax 分类的基本概念，其中最重要的是在最后一层使用了 Softmax 函数。
只有这样不断的通过可视化诊断你的模型，不断的对症下药，才能训练出一个较满意的模型。 为什么写此教程 前几年一直在用 Caffe 和 MatConvNet，近期转 PyTorch。...鉴于此，我只能自己对着官方文档，一步一步地学习。 起初，只是做了一些学习笔记，后来觉得这些内容应该对大家有些许帮助，毕竟在互联网上很难找到这类内容的分享，于是此教程就诞生了。...本教程内容及结构 本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数，并且对 PyTorch 提供的数据增强方法（22 个）、权值初始化方法（10 个）、损失函数（17 个）、优化器...最后，在 forward(self, x) 中用定义好的「组件」进行组装，就像搭积木，把网络结构搭建出来，这样一个模型就定义好了。...torch.nn.Sequential 到底是什么呢？为什么都在用呢？
乐固-签名APK-会出来一个aligned的apk包，在签名的时候你们还做了什么操作吗？...我现在有一个apk包我使用命令行签名和使用你们的签名工具签名得到的apk包，在进行分包操作时有不同的效果，我现在想知道你们在签名的时候还做了什么操作，会导致这样的结果。
原文链接：走好数据中台最后一公里，数据服务API是数据中台的标配 视频回顾：点击这里 课件获取：点击这里 一、数据服务API建设背景 在数字化转型的时代背景下，新需求的大量增长、新技术的不断迭代，“互联网化...企业在数字化转型过程往往面临诸多难题： 为了更多的解决这些问题，我们在企业开放、共享数据过程中需要确定以下目标： 快速构建 API 系统稳定、数据安全 易于集成使用 授权交付 低成本运维...二、数据服务平台建设方法论 在分享数据服务平台建设方法论之前，我们先了解一下常见的数据中台应用架构： 数据服务层作为数据中台整体应用架构中处于中间地位，将数据计算层的结果通过数据API的形式对外共享给数据应用层...从“OneService”数据服务本身来说，主要是解决异构数据源、重复建设、审计运维困难、理解困难这4个问题，通过“OneService”服务，实现主题式数据服务、统一且多样化数据服务、跨源数据服务的服务目标...因此，若想构建一个完整的数据服务平台，需要具备以下6个要素： 便捷开发，具备低代码化的开发能力 易于管理，API管理操作可视化查询API 易于使用，具备规范化的文档描述信息 安全稳定，服务调用追踪监控
来源：DeepHub Imba 本文约2500字，建议阅读5分钟 本文我们介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。 在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。...输出最后被分割成多个头，每个头负责一个特定的情况，由于它们彼此独立可以单独进行微调！...特斯拉的讲演中详细的说明这个模型（youtube：v=3SypMvnQT_s） 多任务学习项目 在本文中，我们将介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。...每一个Pytorch 的深度学习的项目都应该从定义Dataset和DataLoader开始。...L2:与种族相关的交叉熵，它是一个多类别的分类损失。 L3:性别有关的损失，例如二元交叉熵。
PyTorch 在开发大型特性时一般会新建一个库来做一些验证性的支持，并收集用户发反馈，FairScale、Dynamo（PyTorch 2.0 的基石）、torchdistx 均是如此。...这样的做法虽然能够通过数据并行以达到加速训练的目的，但是它在显存分配上的策略，显然是非常糟糕的。既然每个进行的参数都是一样的，为什么每个进程还需要保存完整的参数呢？...带入这样的视角，相信就能理解为什么上图中 7.5B 的模型显存占用可以高达 120B，以及为什么 ZeRO 系列为何如此有效。 FSDP - ZeRO3?...言归正传，FairScale 说 FSDP 相当于 ZeRO3 的优化，那我们不妨通过一个简单的例子，来感受一下（例子中优化器选择 SGD，因为 PyTorch 的 Adam 做了非常多的优化，其显存实际占用会明显高于理论...以及为什么不配这个参数，其优化效果只能达到 ZeRO-stage1。
很好实现 …… 就继续在这里记录一下 Scanner 的坑吧 一、next & nextLine 区别next不能得到带有空格的字符串 一定要读到有效字符后才可以结束，结束条件是碰到空格、tab 键、...对于 “” 的情况分析： 在输入 2 的时候调用的是 nextInt返回：nextInt 返回的是结束符之前的内容，并不会返回结束符 我们的输入：2 \r 以回车 ( \r ) 结尾，于是 2 被返回，...回车符 “\r” 它被丢弃在缓冲区中，现在缓冲区中，只有一个 \r ，于是 下一次 nextLine 扫描的时候就又扫描到了 \r，返回它之前的内容，也是啥都没有 “” ，然后再把 \r 去掉， 对于...，而我们在控制台中输入的数据也都是被先存入缓冲区中等待扫描器的扫描读取。...这个扫描器在扫描过程中判断停止的依据就是“结束符”，空格，回车，tab 都算做是结束符 而坑点在于 next 系列的，也就是下面这些函数：next nextInt nextDouble nextFloat
文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理方式 总结 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 首先我们先执行一个 Java 程序 SwitchToIfElseWithSwitch 如下： package review3...要做一个细心的程序员哦！
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