迷宫问题 有一个迷宫： S**. .... ***T （其中字符S表示起点，字符T表示终点，字符*表示墙壁，字符.表示平地。你需要从S出发走到T，每次只能向上下左右相邻的位置移动，不能走出地图，也不能穿过墙壁，每个点只能通过一次。） 现在需要你求出是否可以走出这个迷宫 我们将这个走迷宫过程称为dfs
（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
https://zhuanlan.zhihu.com/p/423553709 前言 近日Veeam 发布了旗舰产品 Veeam Backup & Replication 的新版本 — v11a ( Build 11.0.1.1261 )。这是继 2 月份发布的 v11 后的又一次重大更新。 虽然这次
https://zhuanlan.zhihu.com/p/377544841 最近是不是听了很多关于ARM处理器的内容？ ARM处理器是什么？它在未来的云计算领域中又占据着什么地位？ ARM未来的趋势是怎样的？ 跟随小编一起来看看吧~ ARM 处理器的崛起 近年来科技媒体上关于 ARM 芯片的新闻可
最近在听深度学习的课，老师提了一个基本的问题：为什么会出现深度学习？或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过，什么维度灾难啊之类的，可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白，于是Google了一下，发现一篇很棒的科普文，这里翻译一下，分享给大家：翻译自
https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd2cf85 来源：科技新报（台） 长期关心处理器技术发展者，这20年来，很难不每隔一段时间就会偶尔听到「这技术受Alpha影响」、「这是出自于前Alpha研发团队成员的杰作」，甚至老一辈军武迷，或多或少也会听闻「传说某某某尖端
未来十年，物联网企业必须躬身入局、融入垂直行业，和客户一道、深入一线、优势互补、强强联合才是未来发展的必由之路。
Pytorch处理图像的一些入门，内含os和PIL库相关的图像处理方法
有关Transforms使用的简介
我们在打扑克，一摞的扑克牌就相当于dataset，拿牌的手相当于神经网络。而dataloader相当于抽牌的过程，它可以控制我们抽几张牌，用几只手抽牌。
终于卷到神经网络了 ...(˘̩̩̩ε˘̩ƪ)
主要介绍神经网络中的卷积层操作，包括构建卷积层、处理图像、可视化
主要介绍神经网络中的最大池化操作，以及最大池化的作用
主要介绍神经网络线性层的计算，即torch.nn.Linear的原理及应用。并插入一些神经网络的其他层介绍，及调用pytorch中网络模型的方法。
“搭个网络真不难，像呼吸一样简单。”周华健学长如是地说（狗头）
介绍MAE、MSE、交叉熵三种损失函数计算及使用方法，以及反向传播的作用。
引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能测评，以便为开发人员提供实际的性能指标和数据。 下表将功能/特点、开源/许可证这两列分开，以满足需求： 功能 / 特点 EP
内含使用Tensorboard中的SummaryWriter子类add_scalar()和add_image()，将函数数据、图像进行可视化的详解。
前面的transform只是对单个数据图像的处理，本文着重讲对多个数据图像的处理，并介绍科研中常用数据集的下载方式。
