ps打开曲线的快捷键ctrl+m ps合并图层的快捷键ctrl+e ps色相饱和度快捷键ctrl+u   继续阅读

Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的MLP类重载了Module类的__init__函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。 import torch from torch import nnclass MLP(nn.Module):# 声明带有模型参数的层，这里声明了两个 继续阅读

FileInfo类，提供用于创建、复制、删除、移动和打开文件的属性和实例方法，并且帮助创建 FileStream 对象。 此类不能被继承。 该类含有以下属性：  名称                             说明  Attributes                    获取或设置当前文件或目录的特性。  CreationTime              获取或设置当前文件或目录的创建时间。  CreationTimeUt 继续阅读

下午出于获取文件的创建、修改、访问时间，回顾了一下FileInfo类 FileInfo 类 提供创建、复制、删除、移动和打开文件的属性和实例方法，并且帮助创建 FileStream 对象。  此类不能被继承。 该类含有以下属性：  名称                             说明  Attributes                    获取或设置当前文件或目录的特性。  CreationTime               继续阅读

​ （图片来源：网络） 戴尔正将量子计算机融入传统IT的基础架构中，并向新型加速计算机开放了数据中心。这家服务器制造商为传统服务器基础设施创建了一个蓝图，以满足量子系统的独特需求，量子系统速度要比经典计算机快得多，解决问题的方式多样化。 经典量子计算混合模型包括一个调整后的层次结构，其中传统服务器充当主机和附加量子计算机的管理器，它们的计算方式不同。 该蓝图还 继续阅读

在threading模块中，最流行和最常用的调用是Thread类，它主要用于创建和运行线程。Thread类提供了创建和管理线程所需的所有主要功能。 线程对象是 Thread 类的对象，其中每个对象代表一个要在单独的控制线程中执行的活动。 有两种方法可以创建线程对象并指定要执行的活动: 通过将可调用对象传递给构造器 或者，在子类中覆盖run()方法。 使用构造器或运行方法创建的线程对象可以使用start()方法启动。每当线程对象开始一个新的线程，那么在内部它 继续阅读

1、创建线程有三种方式，分别是继承Thread类、实现Runnable接口、实现Callable接口。 通过继承Thread类来创建并启动线程的步骤如下： 定义Thread类的子类，并重写该类的run()方法，该run()方法将作为线程执行体。 创建Thread子类的实例，即创建了线程对象。 调用线程对象的start()方法来启动该线程。 通过实现Runnable接口来创建并启动线程的步骤如下： 继续阅读

Part1动态 「国内要闻」 其中提到利用AI生成内容应当真实准确，采取措施防止生成虚假信息;提供者应当对生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责等。 知乎发布"知海图 AI" 中文大模 知乎和面壁科技合作的中文大模型“知海图AI”正式开启内测。同时，基于人工智能的“热榜摘要”开启内测，对知乎热榜上的问题回答进行抓取、整理和聚合，并把回答梗概展现给用户。 阿里所有产品将接入大模型全面升级 阿里 继续阅读

ChatGPT是OpenAI公司开发的大型语言模型。在本文中，主要探讨如何使用ChatGPT在C#中创建REST API。 一、简介 ChatGPT是由人工智能研究中心OpenAI创建的尖端自然语言处理模型，OpenAI公司是由埃隆·马斯克、萨姆·奥特曼和格雷格·布罗克曼共同创办的。该模型于2018年6月发布，并不断进行修改和升级，最新版本GPT-3（https://openai.com/blog/gpt-3-apps&# 继续阅读

传输层（Transport Layer） 传输层的功能是为会话层提供无差错的传送链路，保证两台设备间传递的信息正确无误，传输层传送的数据单位是段(segment)。 传输层从会话层接收数据，并传递给网络层，如果会话层数据过大，传输层将其切割成较小的数据单元——段进行传送。 传输层负责创建端到端的通信连接。通过这一层，通信双方主机上的应用程序之间通过对方的地址信息直接进行对话&#xf 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

推荐编程书籍：华章程序员书库·Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序 [Python in Practice: Create Better Programs Using C]，由机械工业出版社2014-08-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：[美] Mark Summerfield 著，爱飞翔 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111473947，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有252页字数万字 继续阅读