- 使用Python实现深度学习模型:图神经网络(GNN) 使用Python实现深度学习模型:图神经网络(GNN)
- 该样例是基于Caffe ResNet-50网络来实现图片分类功能,芯片要求是Ascend310、310P和910。在开始前,首先要建议大家报名CANN训练营活动,然后入群找小助手领取代金券,这样就可以零成本进行样例开发了。报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/details/faf270bfad7148c1beca727c5a7... 该样例是基于Caffe ResNet-50网络来实现图片分类功能,芯片要求是Ascend310、310P和910。在开始前,首先要建议大家报名CANN训练营活动,然后入群找小助手领取代金券,这样就可以零成本进行样例开发了。报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/details/faf270bfad7148c1beca727c5a7...
- AIGC技术内幕:底层架构与工作原理 AIGC(AI对话大师)是一种强大的自然语言处理模型,被广泛应用于对话生成、智能助手等领域。在这篇博客文章中,我们将深入探讨AIGC的底层架构与工作原理,帮助读者更好地理解这一技术。1. 引言AIGC是由OpenAI开发的一种强大的语言生成模型。它以大量的文本数据作为训练集,通过深度学习算法构建起了一个庞大而复杂的神经网络模型。在使用AIGC时,我们可以... AIGC技术内幕:底层架构与工作原理 AIGC(AI对话大师)是一种强大的自然语言处理模型,被广泛应用于对话生成、智能助手等领域。在这篇博客文章中,我们将深入探讨AIGC的底层架构与工作原理,帮助读者更好地理解这一技术。1. 引言AIGC是由OpenAI开发的一种强大的语言生成模型。它以大量的文本数据作为训练集,通过深度学习算法构建起了一个庞大而复杂的神经网络模型。在使用AIGC时,我们可以...
- 单元测试单元测试是一种软件测试方法,其中最小的可测试单元(通常是代码中的一个方法或函数)被隔离出来,并独立进行测试以验证其是否按预期工作。单元测试通常由开发人员编写,以确保他们的代码模块按预期工作,并且不会与其他代码模块产生不可预见的副作用。 单元测试的用处确保代码质量:通过编写和运行单元测试,开发人员可以确保他们的代码按预期工作,并及时发现错误。减少调试时间:如果代码更改导致测试失败,开... 单元测试单元测试是一种软件测试方法,其中最小的可测试单元(通常是代码中的一个方法或函数)被隔离出来,并独立进行测试以验证其是否按预期工作。单元测试通常由开发人员编写,以确保他们的代码模块按预期工作,并且不会与其他代码模块产生不可预见的副作用。 单元测试的用处确保代码质量:通过编写和运行单元测试,开发人员可以确保他们的代码按预期工作,并及时发现错误。减少调试时间:如果代码更改导致测试失败,开...
- 一、引言在当今信息爆炸的时代,网络数据已经成为我们获取信息、分析市场、研究趋势的重要来源。而Python,作为一种功能强大的编程语言,凭借其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持,成为了网络爬虫开发的首选语言。本文将带你一起探索Python中一些常用的爬虫框架,帮助你打造自己的网络数据收集利器。 二、Python爬虫框架概览ScrapyScrapy是一个功能强大的Python爬虫框架,用于爬... 一、引言在当今信息爆炸的时代,网络数据已经成为我们获取信息、分析市场、研究趋势的重要来源。而Python,作为一种功能强大的编程语言,凭借其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持,成为了网络爬虫开发的首选语言。本文将带你一起探索Python中一些常用的爬虫框架,帮助你打造自己的网络数据收集利器。 二、Python爬虫框架概览ScrapyScrapy是一个功能强大的Python爬虫框架,用于爬...
- 理论介绍在Python中,多线程同时修改一个数时,确实需要考虑线程安全的问题。由于Python的全局解释器锁(GIL),CPU密集型任务在多线程下可能并不会得到性能提升,但对于I/O密集型任务或者某些计算可以并行化的情况,多线程仍然是有用的。对于共享资源的访问,特别是在多线程环境中,你需要使用某种形式的锁来确保同一时间只有一个线程可以修改该资源。在Python中,你可以使用threadin... 理论介绍在Python中,多线程同时修改一个数时,确实需要考虑线程安全的问题。由于Python的全局解释器锁(GIL),CPU密集型任务在多线程下可能并不会得到性能提升,但对于I/O密集型任务或者某些计算可以并行化的情况,多线程仍然是有用的。对于共享资源的访问,特别是在多线程环境中,你需要使用某种形式的锁来确保同一时间只有一个线程可以修改该资源。在Python中,你可以使用threadin...
- Python高阶知识点包括但不限于以下几个方面:装饰器(Decorators):装饰器是一个接受函数作为参数的可调用对象(通常是一个函数),并返回一个修改后的函数。装饰器可以用来修改或增强函数的行为,而无需修改函数的源代码。生成器和迭代器:生成器是一个可以迭代的对象,但它不是一次性生成所有的元素,而是每次只生成一个元素,这样可以节省内存空间。迭代器则是一种支持next()操作的对象,它可以从... Python高阶知识点包括但不限于以下几个方面:装饰器(Decorators):装饰器是一个接受函数作为参数的可调用对象(通常是一个函数),并返回一个修改后的函数。装饰器可以用来修改或增强函数的行为,而无需修改函数的源代码。生成器和迭代器:生成器是一个可以迭代的对象,但它不是一次性生成所有的元素,而是每次只生成一个元素,这样可以节省内存空间。迭代器则是一种支持next()操作的对象,它可以从...
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- 线性回归是一种统计学中的预测分析方法,用于建立两个变量之间的关系:一个因变量和一个或多个自变量。在这篇文章中,我将分享我对线性回归的理解,以及如何使用Python实现简单的线性回归模型。 线性回归的基本概念线性回归模型假设因变量Y与自变量X之间存在线性关系,可以用以下方程表示:[ Y = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon ]其中,( \beta_0 ) 是截距,( ... 线性回归是一种统计学中的预测分析方法,用于建立两个变量之间的关系:一个因变量和一个或多个自变量。在这篇文章中,我将分享我对线性回归的理解,以及如何使用Python实现简单的线性回归模型。 线性回归的基本概念线性回归模型假设因变量Y与自变量X之间存在线性关系,可以用以下方程表示:[ Y = \beta_0 + \beta_1X + \epsilon ]其中,( \beta_0 ) 是截距,( ...
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