万象云档 本次搜索耗时 3.585 秒,为您找到 319 个相关结果.
  • 节点之间沟通

    节点之间沟通 undefined7. 节点之间沟通 undefined7.1 Sockets undefined7.1.1 Sockets 说明 undefined7.1.2 Sockets 实现 undefined7.1.2.1 连接者程序(不添加参数) undefined7.1.2.2 连接者程序(带参数) undefined7.1.2.3 监听...
  • 练习 26:网络:封包过滤配置,iptables

    练习 26:网络:封包过滤配置,iptables 这样做 你会看到什么 解释 附加题 练习 26:网络:封包过滤配置,iptables 原文:Exercise 26. Networking: packet filter configuration, iptables 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用...
  • 音频 I/O 和torchaudio的预处理

    音频 I/O 和torchaudio 的预处理 打开文件 转换 函数 从 Kaldi 迁移到torchaudio 可用数据集 总结 音频 I/O 和torchaudio 的预处理 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html ...
  • Backup and Restore

    Backup and Restore 79. Overview 80. Terminology 81. Planning 81.1. Backup within a cluster 81.2. Backup using a dedicated cluster 81.3. Backup to the Cloud or a storage vendor ...
  • 艺术家教程

    艺术家教程 自定义你的对象 对象容器 图形容器 轴域容器 轴容器 刻度容器 艺术家教程 原文:Artist tutorial 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 matplotlib API 有三个层级。 matplotlib.backend_bases.FigureCanvas 是绘制图形的区域,matpl...
  • LSTM 单词语言模型上的动态量化(beta)

    LSTM 单词语言模型上的动态量化(beta) 简介 1.定义模型 2.加载文本数据 3.加载预先训练的模型 4.测试动态量化 总结 LSTM 单词语言模型上的动态量化(beta) 原文:https://pytorch.org/tutorials/advanced/dynamic_quantization_tutorial.html ...
  • 基与字符级RNN(Char-RNN)的人名生成

    基与字符级RNN(Char-RNN)的人名生成 数据准备 创建网络 训练 训练前的准备 网络的训练 绘制损失 网络采样 练习 基与字符级RNN(Char-RNN)的人名生成 译者:@jianchengss 作者 : Sean Robertson 在 上一个教程 里我们使用RNN把名字分类到它所属的语言中, 这次我们改变一...
  • 跟着例子学习 PyTorch

    跟着例子学习 PyTorch Tensors Warm-up: numpy PyTorch: Tensors Autograd PyTorch: Variables and autograd PyTorch: Defining new autograd functions TensorFlow: Static Graphs nn module...
  • 练习 27:安全 Shell,ssh,sshd,scp

    练习 27:安全 Shell,ssh ,sshd ,scp 这样做 你会看到什么 解释 附加题 练习 27:安全 Shell,ssh ,sshd ,scp 原文:Exercise 27. Networking: secure shell, ssh, sshd, scp 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采...
  • PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta)

    PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta) 1.模型架构 2.辅助函数 3.定义数据集和数据加载器 ImageNet 数据 4.训练后的静态量化 5.量化感知的训练 来自量化的加速 总结 PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta) 原文:https://pytorch.org/tutorials...