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1. 数据类型根据官方文档显示,张量定义为包含单一数据类型元素的多维矩阵。在Pytorch中,有9种CPU张量类型和9种GPU张量类型。具体类型如下图所示:在Pytorch中,可以通过Python 列表和torch.tensor()构造函数构造一个张量。>>> torch.tensor([[1., -1.], [1., -1.]])tensor([[ 1.0000, -1.000
电力智能运维管理系统实时采集变电站运行数据和准实时动环数据,经专业数据分析,当变电站发生异常情况或运行故障时,及时反馈到指挥中心,并通过移动终端通知相应的运维工程师,结合相关故障信息做出故障判断,指导现场作业。一、业务场景1、运维业务设备管理、人员管理、巡检管理(变电站、线路、充电桩等)、检修管理(缺陷诊断、缺陷处理等)、故障管理(诊断、抢修)、动环(变压器温度、铜排温度、线缆温度、环境温湿度、水
故障现象线上某kubernetes集群环境,使用nginx-ingress-controller暴露了一个service,为一个API服务,其中在ingress对象中使用了TLS证书,使用浏览器输入ingress对应的域名访问这个API service,请求正常,但是某程序使用SDK调用此service,始终无法拿到结果。ingress的yaml文件类似如下排查sdk调用ingress时nginx
介绍一个轻量级的Markdown Previewer:svrx-plugin-markdown 。使用这个小工具是 svrx 的一个插件,使用前需要先安装 svrx 。svrx(Server-X) 是一个渐进且易于使用的、插件化的前端开发服务器。如果你曾是过气的 puer 的用户,那强烈邀请你来试试这个加强版。#安装svrxsvrx -p markdown 依赖安装 - 启动 - 打开浏览器 一.
为了抓 取网站 ,我们首先需要下载包含有感兴趣数据的网页,该过程一般 被称为爬取(crawling)。 爬取 一个网站 有 很多种方法,而选用哪种方法更加 合适,则取决于目标网站 的结构 。 首先会探讨如何安全地下载网页, 然后会介绍如下爬取网站 的 常见方法:·爬取网站 地图1·遍历每个网页的 数据库ID· 跟踪网页链接 。下载 网 页要想爬取网页,我们首先需要将其下载下来。 下面的示例脚 本使
在网络编程中,UDP运用非常广泛。很多网络协议是基于UDP来实现的,如SNMP等。大家常常用到的局域网文件传输软件飞鸽传书也是基于UDP实现的。本篇文章跟大家分享linux下UDP的使用和实现,主要介绍下sendto()和recvfrom()两个函数的使用,以及INADDR_ANY的说明,并在最后展示了一个经过自己测试可用的UDP Server和UDP Client的代码示例。头文件#inclu
1、下面就来介绍一下如何简单的显示一个消息提示,好像js可以控制,不过这里用了django.contrib.messages这个库2、首先呢,在项目的settings.py有默认配置一个django.contrib.messages的相关信息:INSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib
Word2Vec-sentiment基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析首先是利用word2vec对正负评论数据进行词向量训练,然后利用SVM分类器对语料进行分类,具体的过程如下:第一步:加载数据、进行jieba分词、对数据进行随机切分,生成训练集和测试集(对应的代码部分为data_seal.py)pos = pd.read_table('E:/NLP/chinese-w2v-
这是薰风读论文的第1篇投稿,欢迎互相交流学习~神经网络压缩一直是一个重要的研究方向,而目前业界最认可的压缩方法莫过于ICLR 2016的最佳论文Deep Compression,算法流程如下图所示: 图 1:Deep Compression算法示意图上图为Deep compression论文介绍的神经网络压缩方法,可分为三步:剪枝:舍弃权重绝对值较小的权重,并将剩余权重以稀疏矩阵表示。量化:将剪枝
做人嘛,最重要的是开心,过年好不容易出去玩一趟,只看到人山人海这种事情是谁也不想的,如果出门不看天气预报,又不看 “景区热力图”,那就只能看人品了……笔者曾经有一段颇为“惨痛”的跨年经历,好不容易加完班决定出去high一下,但却被“人品”打败。Mix座无虚席尚在预料之中,但三里屯挨个钻酒吧也难觅一处能容纳几人的小桌就实在有点让人伤心。跨年夜几个人在三里屯吃麦当劳的痛苦你们没办法理解。当时心中最希望







