目录引言设置引言在进行深度学习实验的时候，可能经常会发现，虽然输入的数据都是一样的，但是输出的结果总是会有不同的波动，这主要是由于在神经网络中，很多网络层参数的初始化会涉及到随机，这个就会导致最终的结果会有一些差距，因此如果我们想要固定某一个结果，并复现这个结果，我们就需要提前设置固定的随机种子设置一般来说，我们可以通过对每一层的网络层设置固定的随机种子，保持结果可复现，但是显然这是比较麻烦的一件事，所以我们可以通过tf.random.set_seed()来全局固定CPU上的随机性，但是当我们使用GPU训练时，则无法起作用，需要通过tensorflow-determinism库来实现在GPU上
常用的标准库数学模块importmathceil--上取整对一个数向上取整（进一法），取相邻最近的两个整数的最大值。importmathres=math.ceil(4.1)print(res)#5floor--下取整对一个数向下取整（退一法），取相邻最近的两个整数的最小值。importmathres=math.floor(-3.9)print(res)#-4四舍五入将常用的内置函数--round。pow--幂运算计算一个数字的N次方。importmath"""调用的数学模块中的方法和内置的主要区别就是内置返回整数，数学模块返回小数"""#数学模块res=math.pow(2,3)print(r
常用的标准库数学模块importmathceil--上取整对一个数向上取整（进一法），取相邻最近的两个整数的最大值。importmathres=math.ceil(4.1)print(res)#5floor--下取整对一个数向下取整（退一法），取相邻最近的两个整数的最小值。importmathres=math.floor(-3.9)print(res)#-4四舍五入将常用的内置函数--round。pow--幂运算计算一个数字的N次方。importmath"""调用的数学模块中的方法和内置的主要区别就是内置返回整数，数学模块返回小数"""#数学模块res=math.pow(2,3)print(r
普遍意义上讲，生成器是一种特殊的迭代器，它可以在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态。而协程，则可以让一个函数在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态，在Python3.10中，原生协程的实现手段，就是生成器，或者说的更具体一些：协程就是一种特殊的生成器，而生成器，就是协程的入门心法。协程底层实现我们知道，Python3.10中可以使用async和await关键字来实现原生协程函数的定义和调度，但其实，我们也可以利用生成器达到协程的效果，生成器函数和普通函数的区别在于，生成器函数使用yield语句来暂停执行并返回结果。例如，下面是一个使用生成器函数实现的简单协程：defmy_corout
普遍意义上讲，生成器是一种特殊的迭代器，它可以在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态。而协程，则可以让一个函数在执行过程中暂停并在恢复执行时保留它的状态，在Python3.10中，原生协程的实现手段，就是生成器，或者说的更具体一些：协程就是一种特殊的生成器，而生成器，就是协程的入门心法。协程底层实现我们知道，Python3.10中可以使用async和await关键字来实现原生协程函数的定义和调度，但其实，我们也可以利用生成器达到协程的效果，生成器函数和普通函数的区别在于，生成器函数使用yield语句来暂停执行并返回结果。例如，下面是一个使用生成器函数实现的简单协程：defmy_corout
概括模型总述本篇论文主要介绍DALL·E2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。DALL·E2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到了文本图像特征，可以任意地组合其概念、属性、风格。DALL·E2除了根据文本生成图像，还能根据文本对已有的图像进行编辑和修改——可以任意添加或者移除图像里的物体，修改时甚至可以把阴影、光线和物体纹理都考虑在内。DALL·E2可以在没有文本输入的情况下，做一些图像生成的工作——比如给定一张图像，它可以根据已有的
概括模型总述本篇论文主要介绍DALL·E2模型，它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型，OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型，2021年年底推出了GLIDE模型。DALL·E2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像，这些图像从来没有在训练集里出现过，模型真的学习到了文本图像特征，可以任意地组合其概念、属性、风格。DALL·E2除了根据文本生成图像，还能根据文本对已有的图像进行编辑和修改——可以任意添加或者移除图像里的物体，修改时甚至可以把阴影、光线和物体纹理都考虑在内。DALL·E2可以在没有文本输入的情况下，做一些图像生成的工作——比如给定一张图像，它可以根据已有的
在dotnet6内置了通过源代码生成的方式进行序列化JSON对象，性能非常高。使用的时候需要将Json序列化工具类换成dotnet运行时自带的System.Text.Json进行序列化，再加上一个继承JsonSerializerContext的辅助类型，且在此类型标记JsonSerializableAttribute特性，将此类型传入序列化和反序列化即可完成对接。然而在使用的过程中，如果发现此辅助类型的实际代码没有生成，且输出提示SYSLIB1032警告，那可能就是此辅助类型没有写对导致如官方文档的对SYSLIB1032的描述，这是由于标记了JsonSerializableAttribute的
在dotnet6内置了通过源代码生成的方式进行序列化JSON对象，性能非常高。使用的时候需要将Json序列化工具类换成dotnet运行时自带的System.Text.Json进行序列化，再加上一个继承JsonSerializerContext的辅助类型，且在此类型标记JsonSerializableAttribute特性，将此类型传入序列化和反序列化即可完成对接。然而在使用的过程中，如果发现此辅助类型的实际代码没有生成，且输出提示SYSLIB1032警告，那可能就是此辅助类型没有写对导致如官方文档的对SYSLIB1032的描述，这是由于标记了JsonSerializableAttribute的
Generator异步方案相比于传统回调函数的方式处理异步调用，Promise最大的优势就是可以链式调用解决回调嵌套的问题。但是这样写依然会有大量的回调函数，虽然他们之间没有嵌套，但是还是没有达到传统同步代码的可读性。如果以下面的方式写异步代码，它是很简洁，也更容易阅读的。//likesyncmodetry{constvalue1=ajax('/api/url1')console.log(value1)constvalue2=ajax('/api/url1')console.log(value2)constvalue3=ajax('/api/url1')console.log(value3)c
