这是一个 Linux 命令，用于重新挂载文件系统并将其设置为可读写模式。它的语法如下： mount -o remount,rw [文件系统] 其中，“-o”参数用于指定挂载选项，“remount”选项用于重新挂载文件系统，“rw”选项用于将文件系统设置为可读写模式。您需要将 [文件系统] 替换为您要重新挂载的文件系统的路径。 例如，如果您要将根文件系统重新挂载为可读写模式，可以使用以下命令& 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

UserWarning 用户代码所产生警告的基类。本文地址：https://my.lmcjl.com/exception/user-warning版权声明：个人博客原创文章，转载请注明出处和网址。，欢迎加入。 继续阅读

是的，这是一篇旧文，但不知为什么Kindle一直没有算动升级，今天看到某新闻时才知道Kindle Paperwhite第二代最新固件升级为5.6.1版，而现在我手上的Kindle Paperwhite第二代固件版本还是：5.4.5.1，所以你手上有Kindle Paperwhite第二代那就升级去吧。 固件下载地址：http://www.amazon.cn/gp/help/customer/display.html?nodeId=201307450 本次更新包括性能改进和以下功能优化： 继续阅读

transformer结构在Muli-Head Attention层之后还添加了一层Feed-Forward层。Feed-Forward层包括两层全连接层以及一个非线性激活函数ReLu。 注意到在Mui-Head Attention的内部结构中，我们进行的主要都是矩阵乘法(scaled Dot-Product Attention)，即进行的都是线性变换，而线性变换的学习能力是不如非线性变化的强的，所以Mui-Head Attention的 继续阅读

之前由于ChatGpt处处受限，又没法注册的同学们有福了，我们可以在自己电脑上本地化部署一套AI语言模型，且对于电脑配置要求也不是非常高，对它就是RWKV。 关于RWKV RWKV是一个开源且允许商用的大语言模型，灵活性很高且极具发展潜力，它是一种纯 RNN 的架构，能够进行语言建模，目前最大参数规模已经做到了 14B，该模型训练由Stability赞助。本文发布时R 继续阅读

转自：https://blog.csdn.net/xu380393916/article/details/97280035，感谢作者分享。 在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 class Module(nn.Module):def __init__(self):super(Module, self).__init__()# 继续阅读

前言 最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 即： forward 的使用 class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #输入数据 # 实例化一个对象 modul 继续阅读

请求转发（forward）：一种服务器内部的资源跳转方式 实现方式：   创建两个Servlet，并配置他们的访问路径 import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation.WebServlet; import javax.servlet.http.HttpServlet; import javax.servlet.http 继续阅读

神经网络的典型处理如下所示： 1. 定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）； 2. 数据集输入； 3. 对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播； 4. 计算loss ，由Loss层计算； 5. 反向传播求梯度； 6. 根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:    we 继续阅读

用for循环实现的卷积层： 卷积运算： import time """ 定义2维度卷积的非矩阵操作""" def Conv2d(X,W, stride, pad, dilation=1):"""参数说明：:param X: 输入，batchsize, in_rows, in_cols, in_channels.:param W: 权重&#xff0 继续阅读

目录 环境配置 信息探测 AWVS漏洞扫描 漏洞利用 扫描数据库 扫描表名 扫描字段值 扫描用户名和密码 环境配置 kali 192.168.20.128 靶机 192.168.20.132 链接：https://pan.baidu.com/s/1vUYqkBnWkrfXvdC99nOsSQ  提取码：4p7w  信息探测 nmap -sV ip nmap -A -v ip  nikto -host http://ip 探 继续阅读