什么是JsonSchema？Jsonschema是一种声明式语言，它可以用来标识Json的结构，数据类型和数据的具体限制，它提供了描述期望Json结构的标准化方法。利用JsonSchema,你可以定义Json结构的各种规则，以便确定Json数据在各个子系统中交互传输时保持兼容和一致的格式。一般来说，系统可以自己实现逻辑来判断当前json是否满足接口要求，比如是否某个字段存在，是否属性值是有效的。但当验证需求变得复杂后，比如有大量嵌套json结构，属性之间的复杂关联限制等等，则容易编写出考虑不全的验证代码。另外，当系统需要动态的json数据要求，比如先由用户自己决定他需要的json结构，然后系统

目录一、DistributedDataParallel内部机制二、普通单卡训练三、分布式训练四、混合精度训练（采用apex）五、可能会遇到的问题1.问题：报错显示两个数据不在同一个device上2.问题：dataloader接收数据的问题3.问题：NCCLinvalidusage问题4.问题：进程初始化问题5.注意：“shuffle=True”和“sampler”不能同时存在6.进程初始化部分的代码六、分布式完整代码七、参考        神经网络训练加速的最简单方法是使用GPU，对弈神经网络中常规操作（矩阵乘法和加法）GPU运算速度要倍超于CPU。随着模型或数据集越来越大，一个GPU很快就会

1.定义：回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数，对一个或多个自变量和因变量之间关系，进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。大于一个自变量情况的叫做多元回归。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。2.torchvision.datasets对于常用数据集，可以使用torchvision.datasets

数据集CIFAR10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的计算机视觉数据集，它包含60000张32X32的RGB彩色图片，总共10个分类。这些类别分别是飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。其中，包括50000张用于训练集，10000张用于测试集。runimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.optimas

也许你仍然在使用32位精度进行计算，或者甚至只是在单个GPU上进行训练。然而，随着科技的进步，我们已经有了更好的选择。使用更高精度的计算，如16位浮点数或混合精度，可以提高训练速度并减少内存消耗。同时，利用多个GPU进行并行训练，可以大大加快训练过程。笔者在这里总结了提升Pytorch模型训练速度的9个技巧，与大家分享~这些优化技巧可以在PyTorch-Lightning库中找到。PyTorch-Lightning是建立在PyTorch之上的一个封装，它提供了自动化训练的功能，同时允许开发者完全控制关键的模型组件。这里以MNIST定义LightningModel并使用Trainer来训练模型为

1.简介    Caffeine是基于JAVA8的高性能缓存库。并且在spring5(springboot2.x)后，spring官方放弃了Guava，而使用了性能更优秀的Caffeine作为默认缓存组件。    Caffeine因为使用了 Window-TinyLFU 缓存淘汰策略，提供了一个近乎最佳的命中率。综合了 LRU 和LFU算法的长处，使其成为本地缓存之王。    LeastRecentlyUsed：如果数据最近被访问过，将来被访问的概率也更高。每次访问就把这个元素放到队列的头部，队列满了就淘汰队列尾部的数据，即淘汰最长时间没有被访问的。缺点是，如果某一时刻大量数据到来，很容易将热

Python语言转义字符简介转义字符（EscapeCharacter）即标志着转义序列（escapesequence）开始的那个字符。一些程序设计语言中就规定了一个用于转义的字符\，它后面的字符不能按照这些字符的字面意义解释——转义字符开头的该字符序列具有不同于该字符序列单独出现（没有转义字符开头）时的语义。在字符串中看到的转义字符“\”print出来后就不一定你原来看到的了，以Python语言为例：\uXXXX \u开头并接四位0-f的数值（十六进制），表示所有Unicode字符\n 换行\xyy   十进制数yy代表的字符，例如：\x0a代表换行\\    反斜杠\’    单引号(')\

tensor-幕布 有思维导图模式。张量类型类型-torch.FloatTensor/torch.float32：单精度浮点型tensor，即32位浮点型。-torch.DoubleTensor/torch.float64：双精度浮点型tensor，即64位浮点型。-torch.HalfTensor/torch.float16：半精度浮点型tensor，即16位浮点型。-torch.ByteTensor/torch.uint8：无符号8位整型tensor。-torch.CharTensor/torch.int8：有符号8位整型tensor。-torch.ShortTensor/torch.in

目录AudioSource组件AudioSource组件属性公共函数实现声音的近大远小AudioSource组件将需要播放声音的物体挂载AudioListener组件，实现声音的播放AudioSource组件属性（1）AudioClip（音频剪辑）：指定播放的音频文件。（2）Output（音频输出）：可以输出到音频监听器(AudioListener)或者(AudioMixer)。当设置为空时，即代表输出到AudioListener，而设置到AudioMixer时需要指定具体的AudioMixer。（3）Mute（是否静音）：主要是针对游戏中的音效，优势在于不会卸载声音数据，可以做到及时播放，音

本文章转载于公众号：王清江唷,仅用于学习和讨论，如有侵权请联系QQ交流群：298405437本人QQ：42063591►数据库的创建和初始化SQL的执行当我们下载好了Ruoyi-Vue之后，我们得到一个文件夹，如下：内部又有若干文件，如下：这里面不仅包括了后端程序（基于SpringBoot的Java程序），也包括前端程序（基于Vue的程序，文件夹“ruoyi-ui”）。！特别注意鉴于前后端都在一个项目里面，强烈推荐分离开。将“ruoyi-yi”文件夹独立出来，剪切出来和RuoYi-Vue并列。导入后端将后端导入IDEA，当我们IDEA在手，天下我有。直接把RuoYi-Vue整个文件夹拖入IDE