文章目录FashionMNIST数据集需求库导入、数据迭代器生成设备选择样例图片展示日志写入评估—计数器模型构建训练函数整体代码训练过程日志FashionMNIST数据集FashionMNIST（时尚MNIST）是一个用于图像分类的数据集，旨在替代传统的手写数字MNIST数据集。它由ZalandoResearch创建，适用于深度学习和计算机视觉的实验。FashionMNIST包含10个类别，分别对应不同的时尚物品。这些类别包括T恤/上衣、裤子、套头衫、裙子、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包和踝靴。每个类别有6,000张训练图像和1,000张测试图像，总计70,000张图像。每张图像的尺寸为28x2
机器人学工具箱（RoboticToolbookforMatlab)是matlab中专门用于机器人仿真的工具箱，在机器人建模、轨迹规划、控制、可视化方面使用非常方便。本次安装环境为Windows11+MATLAB2023a，所安装的机器人工具箱的版本为RTB10.4，后续将有详细的讲解不同的机器人工具箱的版本区别。安装包获取：关注“工业小说家”公众号后台回复“RTB”即可获得工具箱的下载地址。简介：本次安装的工具箱是第10个版本，经过超25年的持续发展，已经处于相当成熟的水平。此版本对应于2017年6月出版的《Robotics,Vision&Control》一书的第二版。此MATLAB工具箱具有
一、什么是Nginx?Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理Web服务器，同时也提供IMAP/POP3/SMTP服务。Nginx是一款轻量级的Web服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3/SMTP）代理服务器。Nginx的特点是：占有内存少，并发能力强。Nginx专门为性能优化而开发，性能是最重要的考量，非常注重效率，事实上Nginx的并发能力在同类型的网页服务器种表现较好，能够支持高达50000个并发连接响应数。二、Nginx相关概念①代理（正向代理、反向代理）Ⅰ、正向代理概念：正向代理，意思是一个位于客户端和原始服务器之间的服务器，为了从原始服务器取得内容，客户端向代理发
很简单，直接从https://pytorch-geometric.com/whl/中选择合适的版本图1选择合适的版本号，如本文，选择torch-1.10.0+cpu，后进入下一级页面图2按照python版本选择合适的版本号，比如本文是python3.8.0，所以选择cp38，又因为电脑安装的是window程序，显卡是amd的，所以选择torch_sparse-0.6.13-cp38-cp38-win_amd64.whl版本最后，通过pipinstall直接安装whl版本即可ps:如果遇到UserWarning:Errorcheckingcompilerversionforcl错误，直接在系统盘
LLMs之Colossal-LLaMA-2：Colossal-LLaMA-2的简介、安装、使用方法之详细攻略导读：2023年9月25日，Colossal-AI团队推出了开源模型Colossal-LLaMA-2-7B-base=8.5B的token数据+6.9万词汇+15小时+不到1000美元的训练成本。Colossal-LLaMA-2项目的技术细节，主要核心要点总结如下:>>数据处理阶段。文章提到利用多种中文和英文数据集构建语料库，然后对语料进行预处理，将其转化为jsonl格式进行数据增强。>>词汇表扩充。文章提到将LLaMA-2原有3.2万词汇扩充至6.9万词汇，增加中文词汇覆盖率。同时初始
文章目录1.引入2.安装（1）在官网下载安装包（2）安装3.检验1.引入为了帮助大家实现真正的、更有意思的C++开发，本人决定开一个C++图形开发的专栏，来制作更多的有意思的游戏、程序。首先我们要了解的，就是控制台和图形库之间的区别：控制台是一种基于字符的显示方式，它使用文本字符来组成屏幕上的图像。它通常用于命令行界面（CLI），如Windows的命令提示符和Unix/Linux终端。控制台可以处理文本和基本的字符图形，但不支持复杂的图像和动画。图形库则是一种用于创建图像和视觉效果的软件库。它通常用于创建图形用户界面（GUI），如操作系统的窗口和按钮，或者用于游戏和动画的视觉效果。图形库可以处
事实上，只要按照官方文档的说明就可以完美安装。其中坑的地方在于conda的管理可能会导致下载的版本不符合你的要求（例如下载成了cpu版本、下载的cuda版本）而同样尝试使用源码编译以及其他方式下载库都会导致同样的问题，这里主要的原因是由于python的版本不对以及conda版本不对。这里先简单总结一下本人成功安装的步骤，再简单阐述一下其中的坑，请务必完整阅读后再进行安装。安装步骤由于pytorch3d对于conda的要求非常刁钻，!!!这里十分建议重新创建一个虚拟环境!!!官方链接此外，目前测试python3.11还不可用，python3.8有点老（不太推荐）condacreate-npyto
搭建深度学习虚拟环境（Anaconda）创建新的虚拟环境安装CUDA（11.6）安装cudnn（8.4.0.27）安装pytorch（1.13.1）在线安装离线安装安装torchvision（0.14.1）验证安装是否成功创建新的虚拟环境1.以管理员的身份打开AnacondaPrompt窗口：2.创建新的虚拟环境：condacreate-n环境名称python=x.x3.激活刚刚创建好的虚拟环境：condaactivate环境名称安装CUDA（11.6）1.右击鼠标打开NVIDIA控制面板，查看显卡支持的最高CUDA版本：2.Anaconda换清华镜像源，提高下载速度：condaconfig-
ElasticSearch简介Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由Elastic公司开发。它被设计用于存储、搜索和分析大量的数据，特别适用于文本搜索和日志分析等应用场景。以下是关于Elasticsearch的一些关键信息：用途：搜索引擎：Elasticsearch可以用于构建高效的全文搜索引擎，支持复杂的搜索查询和过滤。数据分析：它可以用来存储和分析大量的结构化和非结构化数据，例如日志、指标数据和文本数据。实时数据可视化：与Kibana等工具结合使用，可以实时可视化和监控数据。全文搜索：支持复杂的全文搜索、自动完成和相关性排序等功能。日志和事件分析：用于存储和分析
文章目录一、docker简介1.什么是docker2.什么是容器3.传统的虚拟化技术和容器之间的差别4.容器运行的过程【重要】二、docker环境部署及测试1.环境部署：2.通过镜像运行容器3.拉取镜像一、docker简介1.什么是dockerDocker是一个开源的应用容器引擎，是一个轻量级容器技术，是一个应用打包、分发、部署的工具，基于Google公司推出的Go语言实现，遵从Apache2.0协议。2.什么是容器docker支持将软件编译成一个镜像；然后在镜像中各种软件做好配置，将镜像发布出去，其他使用者可以直接使用这个镜像；运行中的这个镜像称为容器。容器是软件的可执行单元，
