理解pytorch幾個高階選擇函式(如gather)

[TOC] ### 1. 引言   最近在刷開源的Pytorch版動手學深度學習,裡面談到幾個高階選擇函式,如index_select,masked_select,gather等。這些函式大多很容易理解,但是對於gather函式,確實有些難理解,官方文件開始也看得一臉懵,感覺不太直觀。下面談談我對這幾個函式

一種統計ListView滾動距離的方法

**注:本文同步釋出於微信公眾號:stringwu的網際網路雜談** [一種統計ListView滾動距離的方法](https://mp.weixin.qq.com/s/sAHg4yU2g4Vw45uZgObhWg) `ListView`做為`Android`中最常使用的列表控制元件,主要用來顯示同一類的資

Docker系列——利用gogs搭建屬於自己的git服務

# gogs簡介 Gogs的目標是打造一個最簡單、最快速和最輕鬆的方式搭建自助Git服務。使用Go語言開發使得Gogs能夠通過獨立的二進位制分發,並且支援Go語言支援的所有平臺,包括 Linux、Mac OS X、Windows 以及 ARM 平臺。 ## 功能特性 - 支援活動時間線 - 支援 SSH

深度學習中“過擬合”的產生原因和解決方法

過擬合定義:模型在訓練集上的表現很好,但在測試集和新資料上的表現很差。 訓練集上的表現 測試集上的表現 結論 不好 不好 欠擬合 好 不好 過擬合 好 好 適度擬合 原因 訓練資料集太小,過擬合出現的原因: 模型複雜度過

騰訊雲Elasticsearch叢集規劃及效能優化實踐

​一、引言   隨著騰訊雲 Elasticsearch 雲產品功能越來越豐富,ES 使用者越來越多,雲上的叢集規模也越來越大。我們在日常運維工作中也經常會遇到一些由於前期叢集規劃不到位,導致後期業務增長叢集規模大了之後帶來的各種各樣的叢集可用性及穩定性問題。   這裡列舉下其中比較典型的幾

上手深度學習之前,我們先聊聊“數學”

摘要:深度神經網路是建立在微積分和一些統計學的基礎之上的。 深度神經網路(Deep neural network,DNN)本質上是由具有多個連線的感知器形成的,其中一個感知器是單個神經元。我們可以將人工神經網路(Artificial neural network,ANN)看作一個包含一組沿著加權路徑饋送的輸入

微服務通訊之feign的註冊、發現過程

## 前言 feign 是目前微服務間通訊的主流方式,是springCloud中一個非常重要的元件。他涉及到了負載均衡、限流等元件。真正意義上掌握了feign可以說就掌握了微服務。 ## 一、feign的使用 feign 的使用和dubbo的使用本質上非常相似。dubbo的理念是:像呼叫本地方法一樣呼叫遠

理解RESTful:理論與最佳實踐

什麼是 REST什麼是 RESTfulRichardson 成熟度模型RESTful API 設計最佳實踐補充:HTTP 狀態碼及說明 什麼是 REST REST 一詞,是由 HTTP 協議的主要設計者 Roy Fielding 在他 2000 年的博士論文中提出的。 論文地址:https://www.i

Vue.js 學習筆記之二:資料驅動開發

在 Vue.js 框架中,與 HTML 頁面元素的互動方式沒有像原生 JavaScript 介面那麼直接,它是通過先在 HTML 元素標籤中嵌入一系列類似於普通標籤屬性的 Vue 指令屬性來繫結資料,然後再通過在 JavaScript 程式碼中修改這些被繫結的資料來修改頁面元素的顯示方式與內容。在程式設計方法

django_apscheduler 0.4.0刪除了name欄位

使用django_apscheduler時預設使用了最新版本,為0.4.2版本,但是在這個版本中,使用migrate 生成定時任務模型時沒有了name欄位,導致之前寫的定時任務不能執行。 翻了下 django_apscheduler.model 才發現已經不存在了。    

【小白學PyTorch】16 TF2讀取圖片的方法

【新聞】:機器學習煉丹術的粉絲的人工智慧交流群已經建立,目前有目標檢測、醫學影象、NLP等多個學術交流分群和水群嘮嗑的總群,歡迎大家加煉丹兄為好友,加入煉丹協會。微信:cyx645016617. 參考目錄: [TOC] 本文的程式碼已經上傳公眾號後臺,回覆【PyTorch】獲取。 ## 1 PIL讀取圖片

機器學習可解釋性系列 - 是什麼&為什麼&怎麼做

# 機器學習可解釋性分析 可解釋性通常是指使用**人類可以理解**的方式,基於當前的**業務**,針對模型的結果進行**總結分析**; 一般來說,**計算機通常無法解釋它自身的預測結果**,此時就需要一定的人工**參與**來完成可解釋性工作; 目錄: - 是什麼:什麼叫可解釋性; - 為什麼:為什麼要

用ThreadLocal來優化下程式碼吧

最近接手了一個老專案,看到一個很有意思的現象。 這個專案中大量的方法入參都會帶上user資訊,比如這樣   它的意圖是希望在方法內使用user的資訊,但是如此大範圍的傳遞使用者資訊,第一感覺就是不優雅。那有什麼辦法可以優化一下呢?   我們第一反應是,可以存一個全域性變數,在初

0.040681123733521