
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
一、 zookeeper1.1 zookeeper概述ZooKeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目。ZooKeeper从设计模式角度来理解:是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,ZooKeeper就将负责通知已经在ZooKeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。 例
1.Autograd:自动求导torch.Tensor 是这个包的核心类。如果设置它的属性 .requires_grad 为 True,那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成计算后可以通过调用 .backward(),来自动计算所有的梯度。这个张量的所有梯度将会自动累加到.grad属性.要阻止一个张量被跟踪历史,可以调用 .detach() 方法将其与计算历史分离,并阻止它未来的计算记录被
文章目录1. AutoType 何方神圣?1.1 type字段1.2 setAutoTypeSupport2.反序列化攻击3.AutoType 安全模式4.参考1. AutoType 何方神圣?参考https://juejin.cn/post/6846687594130964488fastjson的主要功能就是将Java Bean序列化成JSON字符串,这样得到字符串之后就可以通过数据库等方式进行
文章目录1.Pytorch的net.train 和 net.eval2. net.train2.1 BN (Batch Normalization)一、什么是BN?二、BN核心公式三、以全连接网络的BN为例(图例过程)四、PyTorch 源码解读之 BN1.**BatchNorm 原理**2. BatchNorm 的 PyTorch 实现2.1 _NormBase 类**2.1.1 初始化**2.
1.Autograd:自动求导torch.Tensor 是这个包的核心类。如果设置它的属性 .requires_grad 为 True,那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成计算后可以通过调用 .backward(),来自动计算所有的梯度。这个张量的所有梯度将会自动累加到.grad属性.要阻止一个张量被跟踪历史,可以调用 .detach() 方法将其与计算历史分离,并阻止它未来的计算记录被
1.Autograd:自动求导torch.Tensor 是这个包的核心类。如果设置它的属性 .requires_grad 为 True,那么它将会追踪对于该张量的所有操作。当完成计算后可以通过调用 .backward(),来自动计算所有的梯度。这个张量的所有梯度将会自动累加到.grad属性.要阻止一个张量被跟踪历史,可以调用 .detach() 方法将其与计算历史分离,并阻止它未来的计算记录被







