专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60min入门 PyTorch 入门 PyTorch 自动微分 PyTorch 神经网络 PyTorch 图像分类器 PyTorch 数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchV

在FNN(DNN)的前向传播,反向梯度推导以及代码验证中,我们不仅总结了FNN(DNN)这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式,还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性.在本篇章,我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯

Guava缓存器的删除消息机制 测试代码——             LoadingCache<String, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder()                 .maximumSize(3)                 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)                 .recordStats()                 .removalListene

不知道干嘛的 serialVersionUID 构造一个没有字符的字符串缓冲区,初始容量为16个字符. StringBuffer() 构造一个没有字符的字符串缓冲区和指定的初始容量. StringBuffer(int) 构造一个字符串缓冲区,初始化为指定字符串的内容. StringBuffer(String) 构造一个字符串缓冲区,该缓冲区包含与指定的字符序列相同的字符. 如果指定的指定的字符序列长度小于或等于0,则返回容量16的空缓冲区. StringBuffer(CharSequence)

一.LNMP php缓存器下载(1)配置环境变量 LC_ALLecho ‘export LC_ALL=C'>> /etc/profilesource /etc/profile 生效命令 (2)依赖包安装 yum -y install perl-CPAN (3)加速器XCache安装最多支持php5.6 wget https://xcache.lighttpd.net/pub/Releases/3.2.0/xcache-3.2.0.tar.gz 下载tar -zxvf xcache-3.2.0.

函数的执行时,*打散.函数的定义时,*聚合. from functools import wraps def wrapper(f): # f = func1 @wraps(f) def inner(*args,**kwargs): #聚合 #args (1,2,3) '''执行函数之前的相关操作''' ret = f(*args,**kwargs) # 打散 1,2,3 '''执行函数之后的相关操作''' return ret return inner @wrapper # func1 = wr

此文已由作者赵计刚授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 下面介绍在LocalCache(CacheBuilder, CacheLoader)中调用的一些方法: CacheBuilder-->getConcurrencyLevel() int getConcurrencyLevel() {         return (concurrencyLevel == UNSET_INT) ? //是否设置了concurrencyLevel               

此文已由作者赵计刚授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 1.guava cache 当下最常用最简单的本地缓存 线程安全的本地缓存 类似于ConcurrentHashMap(或者说成就是一个ConcurrentHashMap,只是在其上多添加了一些功能) 2.使用实例 具体在实际中使用的例子,去查看<第七章 企业项目开发--本地缓存guava cache>,下面只列出测试实例: import java.util.concurrent.ExecutionExc

1.guava cache 当下最常用最简单的本地缓存 线程安全的本地缓存 类似于ConcurrentHashMap(或者说成就是一个ConcurrentHashMap,只是在其上多添加了一些功能) 2.使用实例 具体在实际中使用的例子,去查看<第七章 企业项目开发--本地缓存guava cache>,下面只列出测试实例: import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.TimeUnit;

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1. set

二.SQL语句映射文件(2)增删改查.参数.缓存 2.2 select 一个select 元素非常简单.例如: <!-- 查询学生,根据id --> <select id="getStudent" parameterType="String" resultMap="studentResultMap"> SELECT ST.STUDENT_ID, ST.STUDENT_NAME, ST.STUDENT_SEX, ST.STU

目录(?)[-] 二SQL语句映射文件2增删改查参数缓存 select insert updatedelete sql parameters 基本类型参数 Java实体类型参数 Map参数 多参数的实现 字符串代入法 cache缓存   二.SQL语句映射文件(2)增删改查.参数.缓存 MyBatis学习 之 一.MyBatis简介与配置MyBatis+Spring+MySql MyBatis学习 之 二.SQL语句映射文件(1)resultMap MyBatis学习 之 二.SQL语句映射文件

Guava缓存器统计器实现: 全局统计器——         1.CacheBuilder的静态成员变量Supplier<StatsCounter> CACHE_STATS_COUNTER初始化时,重载的get方法,返回了一个SimpleStatsCounter实例.         2.当缓存器开启缓存统计时(recordStats),其成员变量statsCounterSupplier被赋值为CACHE_STATS_COUNTER,若没开启则为初始值NULL_STATS_COUNTER.  

在装饰器函数里传入参数 # -*- coding: utf-8 -*- # 2017/12/2 21:38 # 这不是什么黑魔法,你只需要让包装器传递参数: def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate): def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2): print("I got args! Look:", arg1, arg2) function_to_decorate(ar

函数篇--装饰器二 带参数的装饰器 def outer(flag): def timer(func): def inner(*args,**kwargs): if flag: print('''执行函数之前要做的''') re = func(*args,**kwargs) if flag: print('''执行函数之后要做的''') return re return inner return timer @outer(False) def func(): print(111) func() 带

场景时这样的,我有个一大堆任务,我要给这些任务计时,入库.就需要一个带有参数的装饰器来记录任务名称, 在任务执行前和执行之后都需要记录任务当时执行的时刻. #-*- encoding=utf-8 -*- from functools import wraps def task_logging(taskname): def func_wrapper(func): @wraps(func) def return_wrapper(*args, **wkargs): # 函数通过装饰起参数给装饰器传送参

在Python中,不知道函数参数类型是一个很正常的事情,特别是在一个大项目里.我见过有些项目里,每一个函数体的前十几行都在检查参数类型,这实在是太麻烦了.而且一旦参数有改动,这部分也需要改动.下面我们用装饰器来实现,函数参数的强制类型检查. 首先,这个装饰器,要接受类型参数,和指定函数参数的类型参数.也就是一个list和一个dict from functools import wraps def typeassert(*type_args, **type_kwargs): def decorat

函数的有用信息 代码1: def login(username, password): """ 此函数需要用户名,密码两个参数,完成的是登录的功能. :return: True 登录成功. False登录失败. """ print(login.__name__) print(login.__doc__) print('登录成功...') return True print(login.__name__) print(login.__doc__)

# 使用装饰器对有返回值的函数进行装饰# def func(functionName): # print('---func-1----') # def func_in(): # print("----func_in---1-") # x = functionName() #保存返回来的hahah # print("----func_in---2-") # return x # print('---func-2----') # return func_in # @fu

一.带参数的装饰器,函数的有用信息 def func1(): '''此函数的功能是完成的登陆的功能 return: 返回值是登陆成功与否(true,false) ''' print(333) func1() print(func1.__name__)#func1 print(func1.__doc__)#此函数的功能是完成的登陆的功能,return: 返回值是登陆成功与否 打印函数名 from functools import wraps def wrapper(f): @wraps(f) de

1.上周回顾 1).函数名的应用 直接打印函数名,是函数的地址 变量 函数的参数 函数的返回值 可以当容器类数据类型的元素 2).闭包 内层函数对外层函数的非全局变量的引用,就是闭包. 并返回内部函数或其结果给外部. 3).装饰器 import time from functools import wraps def wrapper(f): @wraps(f) def inner(*args, **kwargs): # inner.__name__ = f.__name_ #print(inne