张量如同数组和矩阵一样, 是一种特殊的数据结构。在PyTorch中, 神经网络的输入、输出以及网络的参数等数据, 都是使用张量来进行描述。 张量的使用和Numpy中的ndarrays很类似, 区别在于张量可以在GPU或其它专用硬件上运行, 这样可以得到更快的加速效果。如果你对ndarrays……

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torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎,可为神经网络训练提供支持。 在本节中,您将获得有关 Autograd 如何帮助神经网络训练的概念性理解。 背景 神经网络(NN)是在某些输入数据上执行的嵌套函数的集合。 这些函数由参数(由权重和偏差组成)定义,这些参数在 PyTorch 中存储在张量中。 训练 NN 分为两个步骤:……

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Chakra UI 是一个简单的, 模块化的易于理解的 UI 组件库. 提供了丰富的构建 React 应用所需的 UI 组件. 文档: https://next.chakra-ui.com/docs/getting-started Chakra UI 内置 Emotion,是 CSS-IN-JS 解决方案的集大成者 基于 Styled-Systems https://styled-system.com/ 支持开箱即用的主题功能 默认支持白天和黑夜两种模式 拥有大量功能丰富且非常有用的组件 使响应式设计变得轻而易举 文档清晰而全面. 查找 API 更加容易 适……

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本文由 简悦 SimpRead 转码, 原文地址 www.cnblogs.com 1、单元测试概述 1.1 什么是单元&单元测试 单元是应用的最小可测试部件,如函数和对象的方法 单元测试是软件开发中对最小单位进行正确性检验的测试工作 1.2 为什么进行单元测试 保证变更/重 目录 1、单元测试概述 1.1 什么是单元 & 单元测试 1.2 为什么进行单元测试 1.3 单元测试用……

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React 15 架构分层 React 15 版本 (Fiber 以前) 整个更新渲染流程分为两个部分: Reconciler(协调器); 负责找出变化的组件 Renderer(渲染器); 负责将变化的组件渲染到页面上 Reconciler 在 React 中可以通过 setState、forceUpdate、ReactDOM.render 来触发更新。每当有更新发生时……

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本文由 简悦 SimpRead 转码, 原文地址 zhuanlan.zhihu.com 作者:faryrong,腾讯 CSIG 后台开发工程师 最近看了一本书《解构-领域驱动设计》,书中提出了领域驱动设计统一过程(DDDRUP),它指明了实践 DDD 的具体步骤,并很好地串联了各种概念、模式和思想。因此,我对书… 作者:faryrong,腾讯 CSIG 后台开发工程师 最……

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本文由 简悦 SimpRead 转码, 原文地址 www.cnblogs.com 来源:利用nginx设置浏览器协商缓存 - debugger.wiki - debugger.wiki 用途:备忘 强缓存与协商缓存的区别 强缓存:浏览器不与服务端协商直接取浏览器缓存 协商缓存:浏览 来源:利用 nginx 设置浏览器协商缓存 - debugger.wiki - debugger.wiki 用途:备忘 强缓存与协商缓存的区别 强缓存:浏览器不与服务端协商直接取浏览器缓存 协……

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唔,这个本来是之前做的一个电商的项目,咱当时还没有学很多东西,就是粗略的做了一下,最近呢,咱改了一些样式以及增加了一些功能,就想着给大家康康,变好看了不少!✨ 🍉🍉🍉这是之前写的文章,~当时一下就冲上热榜了(bushi~ 话不多说,上项目!! 大家先来康康效果图吧: 最近新学的布局,点击……

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单隐藏层就已经需要14GB的参数了!平移不变性:识别器不会因为像素的位置而发生改变局部性:找Waldo只需要看局部的信息即可,不需要看全局的信息个人理解:由前面的例子可知,全连接层需要的参数量会非常多,这也就使得MLP受到了限制。但是为了解决问题,提出了“平移不变性”和“局部性”……

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上古时代的应用 用户访问请求通过各级负载均衡到达了反向代理层,反向代理层会把访问请求转到服务器集群中,这就是经典的单体应用 + 水平扩展 缺点: 牵一发而动全身 每台服务器部署的代码都一样,每一个小的改动都很有可能影响到其它的功能点,所以每次改动都要做一个全链路回归 回滚很痛苦 所有代码一起上线……

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