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深度学习框架PyTorch笔记(三)数据集类(Data Set)与数据加载器(Data Loader)

数据集(Data Set)1.1 自定义数据集定义实现​ Data Set 是一个抽象类,表示一个数据集。任何自定义数据集都必须继承它,自定义DataSet类,必须实现它构造函数和两个方法:init: 在 实例化DataSet 对象运行一次。我们初始化包含图像的目录、注释文件和transform与 target_transform.len:返回数据集的总样本数。len(dataset)会调用它。g

#深度学习#pytorch
Agent OS :五种驯服不确定性的范式

Agent OS(代理操作系统)作为一种新兴的编程范式,通过将系统分解为自主智能体,提供了一套系统化的方法来应对不确定性。实际应用中,优秀的Agent OS会组合使用这些范式:底层用规则快速响应,中层用概率模型量化风险,上层用强化学习持续优化,而分布式和元学习则提供系统级的鲁棒性和适应性。## 2. 范式一:基于规则的自适应策略这是处理不确定性的最基础范式。## 5. 范式四:分布式共识与容错在分

#python#开发语言
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#深度学习#pytorch
安装Ollama

下载回来的Ollama安装包叫做OllamaSetup.exe,双击它即可安装至系统盘的默认目录。若想修改Ollama的安装路径,就要打开命令行,输入下面的安装命令(以安装到E盘为例):等待安装完毕,在安装目录下会找到“ollama app.exe”和“ollama.exe”两个程序,前者提供了可视化界面,而后者用于命令行,AI应用开发主要使用后者。另外,需确保系统的PATH环境变量中能找到Oll

#架构
Missing Semester Class1:course overview and introduction of shell

在编程的世界里,我们常常专注于学习算法、框架和语言特性,却忽略了最基础的“生存工具”——如何高效地与计算机交互。Class1 聚焦于 shell(命令行环境)的核心概念与使用技巧,从基础操作到高级玩法,逐步构建你的命令行素养。本文将带你从零开始,逐步深入,掌握 shell 的精髓。Shell 是计算机的一个“中间人”程序,它接收用户的输入命令,并将其传递给操作系统执行。### 总结通过本文,我们从

#chrome#前端
Spring AI 2.0.0-RC2 发布,越来越强了!

好消息,Spring AI 2.0 终于迎来要正式发布的节奏了,RC 版本接连发布,刚发布《Spring AI 2.0.0-RC1》,现在 Spring AI 2.0.0-RC2 又来了,2.0 正式版脚步越来越快了。最后,认真推荐下我的《Spring AI 开发实战课 》,学完把它落地到真实项目里,出去面试的时候就有竞争力了,很多面试官都不一定会,你能落地应用,能说上来,可以和其他同学直接拉开差

#spring#人工智能#java
Dario 常驻 Codex|从生图到安装,手把手带你换一套 Codex 皮肤

又是一个免责声明:本文系 macOS 下的个人实践记录,不是 OpenAI 官方教程。文中使用的 Codex Dream Skin 是第三方开源项目,不属于 OpenAI;像素 Dario 也是基于公开人物特征创作的非官方像素形象。不同版本的 Codex Desktop、macOS 和项目脚本跑出来的结果可能不同,建议把本文当作一条可参考的实践路径,而不是唯一正确答案。在开始之前,本文默认你已经有

#人工智能
一个让无数团队卡住的问题

系列预告:第二篇《OpenClaw.NET 本体工程实践(二):「按需实例化」——数字员工只存该存的数据》——详解 SPARQL CONSTRUCT 切片边界、JSON-LD Framing 投影、MetaSkill DAG 消费临时图的完整四步流程。OpenClaw.NET 本体是数字员工的「语义大脑」,位于企业数字资产之上,用统一语义描述业务对象、关系以及业务动作,而不是替代 MES/ERP/

#大数据
到底了