在 Ubuntu 24.04 之前,Ubuntu 的软件源配置文件使用传统的 One-Line-Style,路径为 /etc/apt/sources.list;从 Ubuntu 24.04 开始,Ubuntu 的软件源配置文件变更为 DEB822 格式,路径为 /etc/apt/sources.li
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
在 Docker 里,你可以借助 docker save 和 docker load 命令来实现镜像的导出和导入操作。以下为具体操作步骤: 导出 Docker 镜像 docker save 命令能够把一个或多个镜像保存为一个 tar 文件。下面是该命令的基本用法: docker save -o <输
以下是 CPU、GPU、NPU、TPU 的深度解析,涵盖设计目标、架构特点、应用场景及性能对比: 一、CPU(Central Processing Unit,中央处理器) 1. 核心定位 通用计算:处理复杂逻辑、分支预测和顺序任务
我们以经典的 MNIST手写数字识别 为例,用 TensorFlow/Keras 框架的代码逐步解释CNN的运行过程。我会在代码中插入详细注释,并用比喻辅助理解。 完整代码及逐行解释 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layer
咱们把CNN的运行过程想象成一场「拼图游戏」,用最直白的话解释它是如何一步步从像素中认出物体的: 第一步:输入图片——拆成小拼图块 原始图片:比如一张300x300像素的猫图,对电脑来说只是一堆数字(0-255表示亮度)。 预处理:调整大小、归一化(类似把照片裁成适合拼图的尺寸)。
1. 全连接神经网络(Fully Connected Network) 通俗比喻:像一个事无巨细的“投票委员会”。 工作原理: 假设你要判断一张图片是不是猫,全连接网络会让图片的每个像素(比如1000个像素)都参与“投票”。每个像素会和其他所有像素“交头接耳”(通过权重连接),最后大家集体决定结果。
1. Transformer:像“开会讨论”的智能 想象你要理解一整句话的意思,比如“猫追老鼠,结果撞倒了花瓶”。传统方法像一个人一个字一个字读(像RNN),读到后面可能忘了前面。而Transformer更像一群人开会讨论——每个字(比如“猫”“追”“老鼠”)同时发言,互相交流意见,快速理清谁在追谁
Peewee 是一个功能强大且灵活的 Python ORM(对象关系映射)库,它支持多种常见的数据库,以下为你详细介绍: 1. SQLite 特点:轻量级、零配置、文件型数据库,非常适合小型项目、测试环境或者嵌入式系统。它不需要单独的服务器进程,数据以文件形式存储在本地。 使用示例 from pee
Peewee 是一个轻量级的 Python ORM(对象关系映射)库,它提供了简单而直观的 API 来与数据库进行交互。以下是一个完整的 Peewee 使用教程,涵盖了基本的安装、数据库连接、模型定义、数据的增删改查操作等内容。 1. 安装 Peewee 可以使用 pip 来安装 Peewee: p