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用基于注意力机制的seq2seq神经网络进行翻译
用基于注意力机制的seq2seq神经网络进行翻译 加载数据文件 Seq2Seq模型 编码器 解码器 简单的解码器 注意力解码器 训练模型 绘制结果 评估 训练和评估 可视化注意力 练习 用基于注意力机制的seq2seq神经网络进行翻译 译者：@EWilsen 作者 : Sean Robertson 这个教程主要讲解... -
2.5 面向对象编程
2.5 面向对象编程 2.5.1 对象和类 2.5.2 类的定义 2.5.3 消息传递和点表达式 2.5.4 类属性 2.5.5 继承 2.5.6 使用继承 2.5.7 多重继承 2.5.8 对象的作用 2.5 面向对象编程 来源：2.5 Object-Oriented Programming 译者：飞龙 协议：CC BY... -
用户权限相关命令
用户权限相关命令 目标 01. 用户 和 权限 的基本概念 1.1 基本概念 1.2 组 1.3 ls -l 扩展 1.4 chmod 简单使用（重要） 1.5 超级用户 sudo 02. 组管理 终端命令 演练目标 03. 用户管理 终端命令 3.1 创建用户／设置密码／删除用户 3.2 查看用户信息 passwd 文件 ... -
2.4 可变数据
2.4 可变数据 2.4.1 局部状态 2.4.2 非局部赋值的好处 2.4.3 非局部赋值的代价 2.4.4 列表 2.4.5 字典 2.4.6 示例：传播约束 2.4 可变数据 来源：2.4 Mutable Data 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 我们已经看到了抽象在帮助我们应对大型系统的复杂性... -
04 ChatGPT+创作
04 ChatGPT+创作 04 ChatGPT+创作 在人类历史的长河中，以书籍的创作为例，AIGC所属内容生产生态的发展经历了专家生产内容（PGC）、用户生成内容（UGC）、AI辅助生产内容、AI生产内容（AIGC）四个阶段，目前处于第一、二阶段为主，第三阶段为辅的境况。 AIGC克服了PGC与UGC存在的质量、产量无法兼具的缺点，有望成为未来主... -
torch.nn到底是什么？
torch.nn 到底是什么？ MNIST 数据集 从零开始的神经网络（没有torch.nn ） 使用torch.nn.functional 使用nn.Module 重构 使用nn.Linear 重构 使用optim 重构 使用Dataset 重构 使用DataLoader 重构 添加验证 创建fit() 和get_data() 切换... -
选择微服务部署策略
选择微服务部署策略 前言 单主机多服务实例模式 单主机单服务实例模式 单虚拟机单实例模式 单容器单服务实例模式 Serverless 部署 选择微服务部署策略 前言 部署一个单体式应用意味运行大型应用的多个副本，典型的提供若干个（N）服务器（物理或者虚拟），运行若干个（M）个应用实例。部署单体式应用不会很直接，但是肯定比部署微服务应用简单... -
JSON
序列化 反序列化 练习 JSON是JavaScript Object Notation的缩写，它是一种数据交换格式。 在JSON出现之前，大家一直用XML来传递数据。因为XML是一种纯文本格式，所以它适合在网络上交换数据。XML本身不算复杂，但是，加上DTD、XSD、XPath、XSLT等一大堆复杂的规范以后，任何正常的软件开发人员碰到XML都会感... -
Spark-Scilit-X1-13B开源大模型，高效AI开发工具
一、前言：为什么说它解决了 AI 开发的核心痛点？ 二、技术深析：3 大突破点奠定 “高效开发” 基石 1. 架构创新：Spark 引擎原生集成（核心差异点） 2. 性能优化：13B 模型的 “轻量革命” 3. 生态兼容：零成本对接现有开发栈 三、性能实测：碾压同类模型的 5 组关键数据 四、开发实战：3 类场景的 “效率暴击” 演示 场景 1：... -
Building and Developing Apache HBase
Building and Developing Apache HBase 164. Getting Involved 164.1. Mailing Lists 164.2. Slack 164.3. Internet Relay Chat (IRC) 164.4. Jira 164.4.1. Guidelines for reporting effec...
