pytorch使用文档

torch

张量操作（torch）

  • torch.tensor(): 用数据创建一个 torch.Tensor 对象。
  • torch.from_numpy(): 从 numpy 数组创建张量。
  • torch.zeros(), torch.ones(), torch.rand(), torch.randn(): 创建具有特定形状的全0、全1、均匀分布随机、标准正态分布随机张量。
  • torch.arange(), torch.linspace(): 创建具有一定区间和步长的一维张量。
  • torch.cat(), torch.stack(): 连接和堆叠多个张量。
  • torch.save(), torch.load(): 保存和加载张量或模型状态。
  • torch.nn.functional: 提供很多函数式的API，比如激活函数（如 F.relu）、损失函数（如 F.cross_entropy）等。

自动微分（torch.autograd）

  • torch.autograd.Variable: 弃用的类，现在所有的 tensor 都是 Variable。
  • torch.autograd.grad(): 计算和返回梯度。
  • torch.autograd.backward(): 进行反向传播，自动计算所有梯度。

神经网络构建（torch.nn）

  • torch.nn.Module: 所有神经网络模块的基类，自定义网络应继承这个类。
  • torch.nn.functional: 包含许多网络操作的函数版本，例如激活函数、损失函数等。
  • 神经网络层，如 torch.nn.Linear, torch.nn.Conv2d, torch.nn.MaxPool2d, torch.nn.Dropout 等。
  • 激活函数，如 torch.nn.ReLU, torch.nn.Sigmoid, torch.nn.Tanh 等。
  • 损失函数，如 torch.nn.MSELoss, torch.nn.CrossEntropyLoss, torch.nn.NLLLoss 等。

优化器（torch.optim）

  • torch.optim.Optimizer: 所有优化器的基类。
  • 具体优化算法，如 torch.optim.SGD, torch.optim.Adam, torch.optim.RMSprop 等。

数据处理（torch.utils.data）

  • torch.utils.data.Dataset: 表示数据集的抽象类，自定义数据集应继承这个类。
  • torch.utils.data.DataLoader: 提供对 Dataset 的迭代访问，支持自动批处理、样本洗牌和多进程数据加载。

设备管理（torch.cuda）

  • torch.cuda.is_available(): 检查CUDA是否可用。
  • torch.cuda.device_count(): 获取可用的GPU数量。
  • torch.device: 表示设备的对象，可以是CPU或者GPU。

torch.nn

torch.nn 是 PyTorch 中的一个核心模块，它包含了构建神经网络所需的各种层、函数、损失函数和容器（即模型类）。以下是一些 torch.nn 模块中的关键类别和组件：

层（Layers）

  1. nn.Linear：全连接层（线性层）。
  2. nn.Conv1d, nn.Conv2d, nn.Conv3d：一维、二维和三维的卷积层。
  3. nn.Embedding：嵌入层，用于处理例如词嵌入。
  4. nn.LSTM, nn.GRU, nn.RNN：循环神经网络层，包括LSTM和GRU等变种。
  5. nn.BatchNorm1d, nn.BatchNorm2d, nn.BatchNorm3d：批标准化层。
  6. nn.Dropout, nn.Dropout2d, nn.Dropout3d：随机丢弃层，用于正则化。
  7. nn.MaxPool1d, nn.MaxPool2d, nn.MaxPool3d：最大池化层。
  8. nn.ReLU, nn.Sigmoid, nn.Tanh, nn.ELU：激活函数层。
  9. nn.ConvTranspose1d，nn.ConvTranspose2d，nn.ConvTranspose3d：一维、二维和三维的反卷积层。

损失函数（Loss Functions）

  1. nn.MSELoss：均方误差损失，用于回归问题。
  2. nn.CrossEntropyLoss：交叉熵损失，用于多分类问题。
  3. nn.NLLLoss：负对数似然损失，通常与Softmax层一起使用。
  4. nn.BCELoss, nn.BCEWithLogitsLoss：二进制交叉熵损失，用于二分类问题。
  5. nn.L1Loss：L1损失，也称作平均绝对误差损失。

容器（Containers）

  1. nn.Module：所有神经网络模块的基类。自定义的网络结构应继承自此类。
  2. nn.Sequential：一个时序容器，模块将按照它们在构造函数中被添加的顺序被添加到计算图中。

功能性（Functional）

torch.nn.functional：这是一个包含了许多函数版本的神经网络层和其他操作的模块，例如激活函数（如 F.relu），池化操作（如 F.max_pool2d）等，这些都是无状态的，因此在使用它们时需手动管理权重。

其他模块和类

  1. nn.Parameter：一种特殊的Tensor，当它被分配为一个Module的属性时，它会自动被认为是一个模型参数。
  2. nn.utils：包含了一些实用工具，比如将多个参数张量打包为一个参数或重塑张量等。
  3. nn.init：包含各种参数初始化方法，如均匀分布、正态分布、xavier初始化等。

这只是 torch.nn 模块的一个概览，PyTorch库中还有更多的层、函数和工具可以探索。它是一个非常灵活且功能丰富的库，可以帮助研究人员和开发人员构建复杂的神经网络架构。

torch.Tensor

PyTorch 中的 Tensor 类有许多方法，这些方法允许你对张量进行数学计算、变形、索引、切片和其他类型的操作。以下是一些常用的 Tensor 类方法的概述：

创建和初始化

  • new_tensor(): 创建一个新的张量，复制输入数据。
  • new_zeros(), new_ones(), new_empty(): 创建一个形状相同的新张量，但分别填充为0、1或未初始化的数据。
  • clone(): 创建当前张量的副本。

形状和尺寸

  • size(): 返回张量的尺寸。
  • view(): 重新排列张量的维度。
  • reshape(): 改变张量的形状。
  • permute(): 重新排列张量的维度顺序。
  • squeeze(): 移除张量形状中为1的维度。
  • unsqueeze(): 在指定位置增加维度为1的维度。
  • transpose(): 交换两个维度的位置。

索引、切片、连接和分割

  • index_select(): 用指定索引从张量中选择数据。
  • split(): 将张量分割成多个块。
  • chunk(): 将张量分割成特定数量的块。
  • cat(): 在给定维度上连接张量。
  • stack(): 在一个新的维度上堆叠张量。

数学运算

  • add(), sub(), mul(), div(): 加法、减法、乘法、除法。
  • matmul(), dot(): 矩阵乘法、点乘。
  • exp(), log(), sqrt(): 指数、对数、平方根运算。
  • sum(), mean(), median(), std(), var(): 总和、平均值、中位数、标准差、方差。

逻辑运算

  • eq(), ne(), gt(), lt(), ge(), le(): 等于、不等于、大于、小于、大于等于、小于等于。
  • all(), any(): 判断所有或任意元素是否为True。

线性代数

  • norm(): 计算范数。
  • t(): 二维张量的转置。
  • svd(), eig(): 奇异值分解、特征值和特征向量。

内存管理

  • contiguous(): 确保张量在内存中是连续的。
  • pin_memory(): 将张量固定在内存中，用于加速数据转移到CUDA设备。

硬件加速

  • cuda(): 将张量移动到CUDA（GPU）设备上。
  • cpu(): 将张量移动到CPU。

操作类型和属性

  • dtype: 返回张量的数据类型。
  • device: 返回张量所在的设备。
  • requires_grad: 返回张量是否需要计算梯度。
  • is_leaf: 判断张量是否是计算图中的叶子节点。

梯度和图

  • backward(): 自动微分，计算梯度。
  • detach(): 返回一个新张量，从当前计算图中分离。

torch.nn.Parameter

在PyTorch中，nn.Parameter 是一个非常重要的类，用于表示模型中可学习的参数。nn.Parameter 继承自 torch.Tensor，它的一个主要特性是当它被分配为 nn.Module 的属性时，它会自动被注册为模型的参数，这意味着在模型训练过程中，该参数会被优化器识别并更新。
下面是一些有关 nn.Parameter 的详细信息：

自动注册

当你将一个 nn.Parameter 实例赋值给模块的某个属性时，例如 self.param = nn.Parameter(...)，PyTorch 会自动将 self.param 加入到模块的参数列表中。这意味着在调用 model.parameters() 方法时，self.param 会自动被包括在内，从而允许优化器在训练过程中更新它。

与普通 Tensor 的区别

尽管 nn.Parameter 是一种特殊的 Tensor，但不同于普通的 Tensor，nn.Parameter 默认情况下是要求梯度的（requires_grad=True）。这意味着当反向传播计算梯度时，PyTorch 会自动为这些参数的梯度分配内存并进行计算。

初始化

nn.Parameter 可以通过传递一个 Tensor 来初始化。例如，如果你想创建一个可学习的权重矩阵，你可以使用 torch.randn() 来创建一个具有随机初始值的矩阵，并将其转换为 nn.Parameter。

self.weights = nn.Parameter(torch.randn(input_features, output_features))

优化器

在定义优化器时，你通常会传递模型参数的列表或生成器，如 optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)。由于 nn.Parameter 被自动注册为模型参数，所以它们会被包含在 model.parameters() 返回的列表中。

下面是一个简单的自定义模块，它包含一个可学习的参数：

import torch
import torch.nn as nnclass MyModule(nn.Module):def __init__(self):super(MyModule, self).__init__()# 创建一个可学习的参数，并初始化。self.my_param = nn.Parameter(torch.tensor(1.0))def forward(self, x):# 在前向传播中使用这个参数return self.my_param * x

在这个例子中，self.my_param 将在模型训练时被优化器更新。
总之，nn.Parameter 是定义模型中可训练参数的一种简洁而强大的方式，它确保了参数可以被优化器正确管理和更新。

常用方法

torch.nn.Parameter 是一个特殊的张量类型，用于定义可学习的参数，它继承自 torch.Tensor。这意味着 torch.nn.Parameter 支持 torch.Tensor 的所有方法，而不是拥有一组独特的方法。其核心用途是将一个 Tensor 转化为模型的一个可训练参数。
参数（Parameters）是 torch.nn.Module 类的一部分，并被用来追踪所有属于模型的可训练参数。当定义一个模型的层时，通常会使用 torch.nn.Parameter 来包装权重张量，从而告诉 torch.nn.Module 这些权重需要在训练过程中被优化。
以下是使用 torch.nn.Parameter 时可以调用的一些 torch.Tensor 方法的例子：

  • .data: 获取参数的数据。
  • .grad: 获取参数的梯度。
  • .size() 或 .shape: 获取参数的尺寸。
  • .to(device): 将参数移到不同的设备（例如，从CPU移到GPU）。
  • .requires_grad_(): 启用或禁用参数的梯度计算。
  • .zero_(): 将参数的所有元素设置为零。
  • .uniform_(), .normal_(): 用均匀或正态分布初始化参数。

由于 torch.nn.Parameter 没有专属的子类或其他方法，其主要作用就是将 torch.Tensor 标记为模块的一个参数，并确保当调用 .parameters() 或者 .state_dict() 方法时，这个 Tensor 被包含在内并且能够被优化器更新。
创建 torch.nn.Parameter 的实例非常简单，只需要将一个 Tensor 传递给 Parameter 的构造函数。例如：

import torch
import torch.nn as nn# 创建一个Parameter实例
my_param = nn.Parameter(torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]))# 如果你有一个现有的Tensor，你也可以转换它
existing_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
my_param_from_existing = nn.Parameter(existing_tensor)

在自定义模块中使用 torch.nn.Parameter 时，你会将其作为模块属性，这样它就会自动地被认为是模型的一个可训练参数。这样做的一个示例如下：

class MyModule(nn.Module):def __init__(self):super(MyModule, self).__init__()self.weight = nn.Parameter(torch.randn(10, 5))self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(5))def forward(self, x):return torch.matmul(x, self.weight) + self.bias

在上面的例子中，weight 和 bias 是通过 torch.nn.Parameter 创建的，它们会被 MyModule 的 .parameters() 方法返回，并且在调用 .backward() 后，它们的 .grad 属性将会被自动更新。

torch张量操作

PyTorch 的核心是其张量库，提供了大量的操作来创建和操作张量。以下是一些在 PyTorch 中常用的张量操作方法：

创建张量

  • torch.tensor(data): 根据数据创建一个张量。
  • torch.zeros(size): 创建一个指定大小的零张量。
  • torch.ones(size): 创建一个指定大小的全一张量。
  • torch.arange(start, end, step): 创建一个从 start 到 end，以 step 为步长的一维张量。
  • torch.linspace(start, end, steps): 创建一个从 start 到 end，共有 steps 个元素的一维张量，元素间隔均匀。
  • torch.rand(size): 创建一个指定大小的张量，其元素从均匀分布中随机采样。
  • torch.randn(size): 创建一个指定大小的张量，其元素从标准正态分布中随机采样。
  • torch.eye(n): 创建一个 n×n 的单位矩阵。

修改形状和大小

  • .view(size): 返回一个具有新形状的张量，不改变原张量的数据。
  • .reshape(size): 与 .view() 类似，但可以自动处理输入张量不连续的情况。
  • .resize_(size): 原地修改张量的大小。
  • .transpose(dim0, dim1): 交换两个维度的大小。
  • .permute(*dims): 重新排列张量的维度。
  • .squeeze(): 移除所有大小为1的维度。
  • .unsqueeze(dim): 在指定位置插入大小为1的维度。

索引、切片和连接

  • torch.cat(tensors, dim): 在给定维度上连接张量序列。
  • torch.stack(tensors, dim): 在新创建的维度上堆叠张量序列。
  • tensor.index_select(dim, index): 在给定维度上，按照索引序列来选择数据。
  • tensor.masked_select(mask): 根据布尔掩码选择元素。

算术和数学运算

  • torch.add(tensor1, tensor2): 计算两个张量的和。
  • torch.sub(tensor1, tensor2): 计算张量的差。
  • torch.mul(tensor1, tensor2): 计算张量的乘积。
  • torch.div(tensor1, tensor2): 计算张量的除法。
  • torch.mm(tensor1, tensor2): 矩阵乘法。
  • torch.matmul(tensor1, tensor2): 张量乘法（支持广播）。
  • torch.pow(tensor, exponent): 计算张量的幂次。

聚合操作

  • torch.sum(tensor, dim): 计算指定维度上的元素和。
  • torch.mean(tensor, dim): 计算指定维度上的元素平均值。
  • torch.max(tensor, dim): 计算指定维度上的最大值。
  • torch.min(tensor, dim): 计算指定维度上的最小值。
  • torch.var(tensor, dim): 计算指定维度上的方差。
  • torch.std(tensor, dim): 计算指定维度上的标准差。

其他

  • tensor.clone(): 创建张量的副本。
  • tensor.detach(): 返回一个新的张量，从当前计算图中分离，但仍指向原张量的数据。
  • tensor.to(device): 将张量移动到不同的设备上，例如从CPU到GPU。

这只是 PyTorch 提供的张量操作方法中的一小部分。PyTorch API 非常丰富，可以进行更复杂的操作和变换。要查看所有可用的张量操作，可以查阅 PyTorch 的官方文档。

torch.nn.ModuleList

nn.ModuleList 是 PyTorch 中的一个容器模块，设计用于存储任意数量的 nn.Module 对象的列表。和 Python 的普通列表不同的是，nn.ModuleList 是一个 PyTorch 的模块，因此它会自动和所有的子模块（即其包含的 nn.Module 对象）一起被注册，并且能够确保其包含的所有模块都被正确地转换到训练或评估模式，并且所有的参数都可以被优化器识别。

主要特点

  • 保持顺序：nn.ModuleList 和普通的列表一样，会保持添加模块的顺序。
  • 支持常规列表操作：你可以使用常见的列表操作，如追加 (append)、迭代 (for module in module_list)、索引访问 (module_list[i]) 等。
  • 参数注册：使用 nn.ModuleList 保证了其中的模块参数会被主模块正确注册，因此参数才能被 PyTorch 的优化器识别和更新。
  • 模块化管理：当你的模型有很多重复的层时，使用 nn.ModuleList 可以方便地管理它们，而不必单独为每一层命名。

使用场景

  • 当你的神经网络中有多个相似的层或模块时，使用 nn.ModuleList 来存储它们；例如，在 VGG 或 ResNet 中，有多个重复的卷积层结构。
  • 当你需要构建一个具有可变数量层的网络时，比如在构建多头注意力机制时，每个头的实现可能是一个模块，头的数量根据模型的不同而变化。

示例代码

下面是一个使用 nn.ModuleList 的简单例子：

import torch
import torch.nn as nnclass MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for i in range(5)])def forward(self, x):# 依次通过所有的线性层for linear in self.linears:x = linear(x)return xmodel = MyModel()input_tensor = torch.randn(1, 10)
output_tensor = model(input_tensor)print(output_tensor)

在这个例子中，我们创建了一个包含五个相同线性层的 ModuleList。在前向传播函数 forward 中，我们可以遍历 ModuleList 并应用每个线性层。

注意事项

  • nn.ModuleList 不是自动添加其包含的模块，你必须显式地创建 nn.ModuleList 并将模块添加进去。
  • 直接将 Python 列表转换为 nn.ModuleList 不会自动注册其中的模块。你必须在创建 nn.ModuleList 时就填充模块，或者使用 append() 或 extend() 方法来添加模块。
  • nn.ModuleList 仅仅是一个列表，没有定义任何前向传播（forward）方法。你需要在父模块中定义如何使用其中的模块进行前向传播。
  • 如果你不需要模块列表中每个模块的参数都被注册，或者你只是想要一个普通的列表，那么你可以简单地使用 Python 的内置 list。但通常，在构建 PyTorch 模型时，使用 nn.ModuleList 会更加安全和方便。

torch.nn.functional

torch.nn.functional 是 PyTorch 中 torch.nn 库的一个子模块，提供了一系列用于构建神经网络的函数，包括各种激活函数、损失函数、池化函数等。与 torch.nn 模块的类不同，torch.nn.functional 中的函数是无状态的，即它们不包含可训练的参数。这意味着这些函数本身不维护和学习参数，它们仅执行计算并立即返回输出。

主要特点

  • 无状态：nn.functional 的函数不含状态（不含可训练参数），所以它们也不是类的实例化对象。
  • 即用即走：这些函数直接对输入执行操作，并返回输出结果。
  • 灵活性：由于这些函数没有参数，使用起来非常灵活。例如，你可以在训练循环中改变这些函数的行为（通过改变函数的参数），而不必重新构建网络。

包含的方法和类别

torch.nn.functional 包含了多种类型的函数，这里是一些主要的类别和示例函数：

激活函数
  • F.relu: 应用 rectified linear unit 激活函数。
  • F.sigmoid: 应用 sigmoid 激活函数。
  • F.tanh: 应用双曲正切激活函数。
  • F.softmax: 应用 softmax 函数，通常用于分类问题的输出层。
  • F.leaky_relu: 应用 leaky rectified linear unit 激活函数。
  • F.prelu: 应用 parametric rectified linear unit 激活函数。
损失函数
  • F.mse_loss: 计算 mean squared error 损失。
  • F.cross_entropy: 计算交叉熵损失，通常用于多分类问题。
  • F.nll_loss: 计算负对数似然损失。
  • F.binary_cross_entropy: 计算二进制交叉熵损失。
  • F.binary_cross_entropy_with_logits: 结合了 sigmoid 层和二进制交叉熵损失。
卷积函数
  • F.conv2d: 应用二维卷积。
  • F.conv3d: 应用三维卷积。
  • F.conv_transpose2d: 应用二维转置卷积。
池化函数
  • F.max_pool2d: 应用二维最大池化。
  • F.avg_pool2d: 应用二维平均池化。
  • F.adaptive_max_pool2d: 应用二维自适应最大池化。
  • F.adaptive_avg_pool2d: 应用二维自适应平均池化。
规范化函数
  • F.batch_norm: 应用批量归一化。
  • F.instance_norm: 应用实例归一化。
  • F.layer_norm: 应用层归一化。
  • F.local_response_norm: 应用局部响应归一化。
嵌入函数
  • F.embedding: 根据索引从嵌入矩阵中查找嵌入向量。
其他
  • F.dropout: 应用 dropout 正则化。
  • F.interpolate: 上采样或下采样给定数据。
  • F.pad: 对输入数据进行填充。

代码示例

下面是一个使用 torch.nn.functional 中的函数的简单例子：

import torch
import torch.nn.functional as Finput_tensor = torch.randn(1, 16, 8, 8)# 使用 F.relu 应用 ReLU 激活函数
output_tensor = F.relu(input_tensor)# 使用 F.max_pool2d 应用 2x2 最大池化
output_tensor = F.max_pool2d(output_tensor, kernel_size=2)# 使用 F.cross_entropy 计算交叉熵损失
predictions = torch.randn(4, 10)  # 预测值
targets = torch.randint(10, (4,))  # 真实标签
loss = F.cross_entropy(predictions, targets)print(loss)

注意事项

由于 nn.functional 的函数不包含状态，所以在使用时需要特别注意不要在这些函数中使用需要学习的参数。例如，当使用 F.conv2d 时，你需要手动定义并管理权重和偏置，而如果使用 nn.Conv2d 类，则权重和偏置会被自动管理。这使得后者在大多数情况下更加方便，特别是对于初学者。然而，nn.functional 仍然在高级使用场景和那些需要更大灵活性的地方非常有用。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/693464.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

css3实现无缝滚动，鼠标经过暂停

css3实现无缝滚动，鼠标经过暂停

js也可以实现，但css3更加的平滑和资源占用更少。下面是具体代码，动画要单独用一个类名，否则暂停估计不会生效： 原理：动画向上移动，目标完全消失后，从头开始。js实现是获取消失的部分&#xff0…
阅读更多...
分享10款自媒体人常用ai写作工具,总有一款适合你 #其他#AI写作

分享10款自媒体人常用ai写作工具,总有一款适合你 #其他#AI写作

你是否因为写作困顿而感到沮丧？是不是希望能够找到一个能给你提供无限灵感和提高创作效率的利器？AI写作助手就是你的绝佳选择！现在我向大家推荐几款好用的AI写作助手，它们将让你的创作之旅更加流畅、富有创意。 1.七燕写作 这是一…
阅读更多...
十二、通过色彩空间转换进行更换图片背景

十二、通过色彩空间转换进行更换图片背景

项目功能实现&#xff1a;对一张白色背景的图片进行更换成蓝色背景&#xff0c;类似抠图更换背景操作 按照之前的博文结构来&#xff0c;这里就不在赘述了 一、头文件 inrange.h #pragma once#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;class INRANGE{ public:v…
阅读更多...
入门指南：Element UI 组件的安装及使用

入门指南：Element UI 组件的安装及使用

随着前端开发技术的不断发展&#xff0c;越来越多的开发者选择使用现成的 UI 组件库来加速项目开发并提升用户体验。其中&#xff0c;Element UI 作为一款基于 Vue.js 的组件库&#xff0c;备受开发者们的青睐。本篇博客将为大家介绍如何安装并使用 Element UI 组件&#xff0c…
阅读更多...
华为OD机试真题-围棋的气-2023年OD统一考试（C卷）---python代码

华为OD机试真题-围棋的气-2023年OD统一考试（C卷）---python代码

题目&#xff1a; 代码&#xff1a; """ # 输入&#xff1a;2的倍数 第一个为行号 0-18 第二个为列号 0-18第一行为黑色 第二行为白色思路&#xff1a;先求黑色&#xff0c;进行去重棋子的位置&#xff0c;再求白色 逐个棋子求坐标。 """ d…
阅读更多...
pytorch和tensorflow比较以及安装使用tensorflow

pytorch和tensorflow比较以及安装使用tensorflow

google brain tensorflow facebook ai pytorch TensorFlow支持Python、C、Java和Go等编程语言&#xff0c;而PyTorch主要使用Python pytorch有c语言版本性能完全没问题可以用python开发测试用c语言版本训练和部署 在TensorFlow中&#xff0c;模型的定义和计算图建立在静态图…
阅读更多...
git重新提交commit

git重新提交commit

在Git中重新提交commit&#xff0c;通常是指修改最近的提交或者更早的提交。以下是一些常用的方法来重新提交commit&#xff1a; 修改最后的提交 如果你只是想修改最后一次提交的信息&#xff08;比如提交信息写错了&#xff09;&#xff0c;你可以使用&#xff1a; bashCopy…
阅读更多...
OpenLayers6入门，如何销毁已经创建好的OpenLayers地图容器

OpenLayers6入门，如何销毁已经创建好的OpenLayers地图容器

专栏目录： OpenLayers入门教程汇总目录 前言 本章介绍如何销毁已经创建好的OpenLayers地图容器。 在某些场景下，可能会需要销毁之前的地图，重新创建新的地图的需要，因此本章介绍一下在开始创建地图前如何先销毁之前的地图的功能。 二、依赖和使用 "ol": &qu…
阅读更多...
用CSS3画一个三角形

用CSS3画一个三角形

<style> .up{width:0;height:0;border: 100px solid transparent;border-top: 100px solid red;/*红色*/ } .down{width:0;height:0;border: 100px solid transparent;border-bottom: 100px solid blue;/*蓝色*/ } .left{width:0;height:0;border: 100px solid transpare…
阅读更多...
【爬虫JS逆向-工具篇】浏览器内存漫游加密参数Hook实战教程

【爬虫JS逆向-工具篇】浏览器内存漫游加密参数Hook实战教程

文章目录 1. 写在前面2. 环境搭建2. 加密定位实战 【作者主页】&#xff1a;吴秋霖 【作者介绍】&#xff1a;Python领域优质创作者、阿里云博客专家、华为云享专家。长期致力于Python与爬虫领域研究与开发工作&#xff01; 【作者推荐】&#xff1a;对JS逆向感兴趣的朋友可以关…
阅读更多...
PCI：电脑里的“交通警察”，让数据有序流动！

PCI：电脑里的“交通警察”，让数据有序流动！

亲爱的朋友们&#xff0c;你们好&#xff01;我是香蕉&#xff0c;今天我要带你们一起走进一个神秘而重要的技术领域——PCI&#xff08;Peripheral Component Interconnect&#xff09;。这个名字听起来可能有点拗口&#xff0c;但实际上&#xff0c;PCI就像是电脑里的“交通警…
阅读更多...
JWT 重点讲解

JWT 重点讲解

JWT 重点讲解 文章目录 JWT 重点讲解1. JWT 是什么2. JWT 的组成2.1 第一部分 HEADER2.2 第二部分 PAYLOAD2.3 第三部分 SIGNATURE 3. JWT 在线生成与解析4. JWT 的特点4.1 无状态4.2 可自定义4.3 扩展性强4.4 调试性好4.5 安全性取决于密钥管理4.6 无法撤销4.7 需要缓存到客户…
阅读更多...
docker构建还能这么玩

docker构建还能这么玩

前言 多阶段构建&#xff08;Multi-stage builds&#xff09;是从 Docker 17.05 版本开始引入的功能。这个功能允许在单个 Dockerfile 中定义多个构建阶段&#xff0c;并且在最终镜像中只包含所需的内容&#xff0c;从而减小镜像的大小。通过多阶段构建&#xff0c;可以将构建…
阅读更多...
Java集合框架-1

Java集合框架-1

目录 List集合 常见方法 迭代器&#xff08;Iterator&#xff09; List集合特有方法 List 的特点 创建 List 遍历List Java集合框架是Java编程语言提供的各种数据结构和算法的实现。它提供了不同类型的集合类&#xff0c;如列表(List)、集(Set)、映射(Map)等&#xff0c…
阅读更多...
一个获取正定矩阵的非常好的方法 (多元二次函数 ---＞ 正定矩阵) (done)

一个获取正定矩阵的非常好的方法 (多元二次函数 ---＞ 正定矩阵) (done)

参考视频&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV11T4y1S7YF/?spm_id_from333.337.search-card.all.click&vd_source7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600 如下图&#xff0c;是一种非常直接的获取正定矩阵的方法 &#xff08;且这种方法一定会获得对称矩阵&#xff…
阅读更多...
IDEA 2023.2 配置 JavaWeb 工程

IDEA 2023.2 配置 JavaWeb 工程

目录 1 不使用 Maven 创建 JavaWeb 工程 1.1 新建一个工程 1.2 配置 Tomcat 1.3 配置模块 Web 2 使用 Maven 配置 JavaWeb 工程 2.1 新建一个 Maven 工程 2.2 配置 Tomcat &#x1f4a5;提示&#xff1a;IDEA 只有专业版才能配置 JavaWeb 工程&#xff0c;若是社区版&am…
阅读更多...
爬虫入门三（bs4模块、遍历文档树、搜索文档树、css选择器）

爬虫入门三（bs4模块、遍历文档树、搜索文档树、css选择器）

文章目录 一、bs4模块二、遍历文档树三、搜索文档树四、css选择器 一、bs4模块 beautifulsoup4从HTML或XML文件中提取数据的Python库,用它来解析爬取回来的xml。 1.安装pip install beautifulsoup4 # 下载bs4模块pip install lxml #解析库2. 用法第一个参数&#xff0c;是要总…
阅读更多...
☀️将大华摄像头画面接入Unity 【2】配置Unity接监控画面

☀️将大华摄像头画面接入Unity 【2】配置Unity接监控画面

一、前言 上一篇咱们将大华摄像头接入到电脑上了&#xff0c;接下来准备接入到unity画面。 接入到监控就涉及到各种视频流的格式rtsp、rtmp、m3u8。 Unity里有一些播放视频流的插件&#xff0c;主要的就是AVPro Video 和 UMP等&#xff0c;这次我用的是UMP 最好使用2.0.3版本…
阅读更多...
从0到1的私域流量体系搭建，私域操盘手的底层认知升级

从0到1的私域流量体系搭建，私域操盘手的底层认知升级

一、教程描述 本套私域操盘手教程&#xff0c;大小4.31G&#xff0c;共有12个文件。 二、教程目录 01第一课、私域能力必修&#xff1a;私域大神熟记于心的高阶私域体系.mp4 02第二课、私域IP打造&#xff1a;那些忍不住靠近的私域IP如何打造的.mp4 03第三课、朋友圈经济&…
阅读更多...
论文阅读——SqueezeSAM

论文阅读——SqueezeSAM

SqueezeSAM: User-Friendly Mobile Interactive Segmentation 比SAM更小&#xff0c;更快。 框架&#xff1a; 使用的U型结构 使用BatchNorm而不是LayerNorm节省计算&#xff1b; 对于用户点击和框&#xff0c;单独作为通道&#xff0c;前融合和后融合&#xff08;sam只有后融…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023