from torch.multiprocessing import Processfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderimport numpy as npimport osimport torchimport torch.distributed as distimport torch.nn as nnimport torch...

按照本文步骤执行前，你需要安装好:nvidia驱动：Kubuntu 16.04上安装Nvidia GPU驱动 + CUDA + cuDNNdocker：Get Docker CE for Ubuntu还需要安装好docker-compose: Install Docker Compose使用的是新版本的docker (>=19.03)，则推荐使用nvidia-container-toolki

笔记特定op关闭 XLA特定op关闭 XLAfrom tensorflow.python.compiler.xla import jitwith jit.experimental_jit_scope(compile_ops=False):a = tf.add(1, 2)

具体的代码参见：https://github.com/wu-yy/grpc_test

PDF（probality density function） 概率密度函数∫p(x)dx=1\int p(x)dx=1 ∫p(x)dx=1这里面的p(x) 可以大于1Conditional probailityp(x(1),...,x(n))=p(x(1))∏i=2nP(x(i)∣x(1),...,x(i−1))p(x^{(1)},...,x^{(n)})=p(x^{(1)})\...

Dataset（https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80877196）只负责数据的抽象，一次调用getitem只返回一个样本。前面提到过，在训练神经网络时，最好是对一个batch的数据进行操作，同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此，PyTorch提供了DataLoader帮助我们实现这些功能。DataLoader的函数定义如..

re.finditer和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。样例：# -*- coding: UTF-8 -*-import reit = re.finditer(r"\d+","12a32bc43jf3")for match in it:print (match.group())# group() 代...

解决方法：修复LSP。1 . 第一步命令行窗口—输入netsh winsock reset2 .第二步重启计算机。

一、首先是JavaDocument：直接与非直接缓冲区字节缓冲区要么是直接的，要么是非直接的。如果为直接字节缓冲区，则 Java 虚拟机会尽最大努力直接在此缓冲区上执行本机 I/O 操作。也就是说，在每次调用基础操作系统的一个本机 I/O 操作之前（或之后），虚拟机都会尽量避免将缓冲区的内容复制到中间缓冲区中（或从中间缓冲区中复制内容）。直接字节缓冲区可以通过调用此类的 all

1.使用的usb 网卡是RT3070 淘宝网链接2.使用的是虚拟机VMvare安装kali linux kali linux,虚拟机 kali 的用户名是root,默认密码 toor打开监听模式a.使用 iwconfig 查看网卡状态如果网卡没有被激活，使用ifconfig wlan2(网卡名字) upb. 使用 airmon-ng[start 或者 stop] interface [c