# 1. 简介 ## 1.1 线性回归模型概述  线性回归是一种统计学中的预测分析,该方法用于建立两种或两种以
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(这篇博客其实很早之前就写过了,就是自己对当前学习pytorch的一个教程学习做了一个学习笔记,一直未发现,今天整理一下,发出来与前面基础形成连载,方便初学者看,但是可能部分pytorch和torchvision的API接口已经更新了,导致部分代码会产生报错,但是其思想还是可以借鉴的。 因为其中内容
其实这个笔记起源于一个报错,报错内容也很简单,希望传入一个三维的tensor,但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4
本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好,我是小彭。 在上一篇文章里,我们聊到了 HashMap 的实现原理和源码分析,在源码分析的过程中,我们发现一些 LinkedHashMap 相关的源码,当时没有展开,现在它来了。 那么,LinkedH
本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好,我是小彭。 今天,我们来讨论一个 Square 开源的 I/O 框架 Okio,我们最开始接触到 Okio 框架还是源于 Square 家的 OkHttp 网络框架。那么,OkHttp 为什么要
本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 前言 大家好,我是小彭。 在上一篇文章里,我们聊到了 Square 开源的 I/O 框架 Okio 的三个优势:精简且全面的 API、基于共享的缓冲区设计以及超时机制。前两个优势已经分析过了,今天我们来分析
1.概述 前段时间使用体验了ChatGPT的用法,感受到ChatGPT的强大,通过搜索关键字或者输入自己的意图,能够快速得到自己想要的信息和结果。今天笔者将深挖一下ChatGPT,给大家介绍如何使用ChatGPT的API来实战开发一些例子。 2.内容 2.1 ChatGPT起源 这个还得从谷歌发布B
1.概述 ChatGPT是一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型,它能够进行自然语言处理和生成对话等任务。作为一款智能化的聊天机器人,ChatGPT有着广泛的应用场景,如在线客服、智能助手、个性化推荐等。今天笔者给大家分享一下如何使用ChatGPT的API模型快速搭建一个AI网站。 2.内容 在实
1.概述 ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一,通过预训练和微调的方式,ChatGPT可以生成高质量的文本,可应用于多种场景,如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图,帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。 2.内容 在当今快
1.概述 ChatGPT是一款由OpenAI推出的先进对话模型,其强大的自然语言处理能力使得它成为构建智能对话系统和人机交互应用的理想选择。为了进一步拓展ChatGPT的功能和适应不同领域的需求,OpenAI提供了插件开发平台,让开发者可以定制化和扩展ChatGPT的能力。 2.内容 OpenAI
代码1:class cla: def __init__(self): #raise NameError # 抛出异常 print(r) cla() 运行截图:
假设有以下两个实体: public class Student { public int StuID { get; set; } public string? Name { get; set; } public IEnumerable? Homeworks { get; set;
上次老周扯了有关主、从实体的话题,本篇咱们再挖一下,主、从实体之间建立的关系,跟咱们常用的一对一、一对多这些关系之间有什么不同。 先看看咱们从学习数据库开始就特熟悉的常用关系——多对多、一对一、一对多说起。数据实体之间会建立什么样的关系,并不是规则性的,而是要看数据的功能。比如你家养的狗狗和水果(你
人工智能神经网络( Artificial Neural Network,又称为ANN)是一种由人工神经元组成的网络结构,神经网络结构是所有机器学习的基本结构,换句话说,无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元,请参见:人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看