在李毅说护球像亨利之后

据最新消息,效力于英超阿森纳队的法国球星亨利通过天空电视台表示,他对李毅的话感到受宠若惊。亨利说:“我注意到了他(李毅)的话,我感到异常荣幸,几乎就控制不住要掉眼泪,现在我的身体在发抖。哪怕马拉多纳这么说都不会让我这么激动。人总在为我、舍甫琴科或者罗纳尔多中间的哪一个更优秀而喋喋不休,而他(李毅)在比赛中的护球动作毫无疑问地证明了谁是世界第一前锋。”亨利还私下向媒体透露,法国队取消原定于今年来华比赛的原因并非因为经费问题。“作为曾经世界冠军、欧洲冠军,我们不会惧怕任何一个对手。”亨利补充说,“当然,有他(李毅)的队伍除外。”

  据悉,西甲巴塞罗那队的超级球星、巴西人罗纳尔迪尼奥日前向媒体表示,自己并非世界足球先生的最佳人选。“我本该拒绝领奖。”小罗沮丧地说,“当我手握奖杯的时候,我感到全身羞愧,因为有一个人比我更有资格举起它。”小罗最后向摄像机虔诚地鞠了一个躬,并希望中国最大的体育媒体体坛周报能够替他转达对李毅的歉意。小罗一位不愿透露姓名的队友说:“我们甚至不敢看李毅的比赛录像。”

  据可K@消息,刚刚在欧洲冠军杯决赛中失利的AC米兰队公开表示有意引进这位公认的世界第一前锋。乌克兰核弹头舍甫琴科第一时间召开了一个新闻发布会,发布会上他只说了一句话:“我这辈子只有两个愿望,第一:达到李毅的一半水平;第二,成为李毅的替补。现在第二个愿望即将实现。”随后乌克兰人幸福地昏厥了过去。不过,意甲职业足球联盟有可能通过一项法案:假如AC米兰如愿引进李毅,他们每场比赛只能上9名球员。“我们别无选择。”尤文图斯主帅卡佩罗无奈地说:“即便如此,恐怕也无法阻挡(AC米兰)。我更认为应该制定法案规定李毅的上场时间,或者规定他每场比赛只能进3个球。”悲观的卡佩罗甚至想就此退出足坛。一个愤怒的国际米兰球迷怒吼道:“这不公平!为了(联赛)冠军,我们已经苦等16年,现在他(李毅)成了我们的对手,看起来我们又要等16年。”据不完全统计,有十多名国米球迷在听说李毅转会AC米兰的消息后产生了自杀的念头。

  最后,正在法国戛纳参加电影节的球王贝利总结说:“我早就预言李毅会有今天的成就!”
### PyTorch 学习笔记概述 李毅编写的《PyTorch学习笔记》是一份详尽的学习指南,旨在帮助读者掌握深度学习框架PyTorch的核心概念和技术。这份笔记不仅涵盖了基础理论知识,还提供了大量实践案例和代码实现。 #### 主要内容结构 1. **环境搭建** 安装配置PyTorch运行所需的软件环境,包括Python版本的选择、CUDA支持以及Anaconda的使用方法[^2]。 2. **张量操作** 解释了如何创建、转换和处理多维数组(即张量),这是构建神经网络模型的基础构件之一[^3]. 3. **自动求导机制** 描述了Autograd模块的工作原理及其在反向传播算法中的应用,使用户能够轻松定义复杂的计算图并高效训练模型[^4]. 4. **优化器与损失函数** 探讨了几种常用的梯度下降变体(SGD, Adam等)及相应的损失衡量标准(MSE Loss, CrossEntropyLoss等),这些组件对于调整权重参数至关重要[^5]. 5. **数据加载与预处理** 展示了Dataset类和DataLoader类的功能特性,它们可以简化大规模图像分类任务的数据读取流程;同时也介绍了常见的图片增强技术来扩充样本集规模[^6]. 6. **卷积神经网络(CNN)** 结合具体实例深入剖析CNN架构设计思路,如LeNet,VGG,resnet系列,并给出完整的项目源码供参考学习[^7]. 7. **循环神经网络(RNN/LSTM/GRU)** 阐述时间序列预测场景下RNN家族成员的特点优势,通过手写字符识别实验验证其有效性[^8]. 8. **迁移学习实战演练** 利用预训练好的大型模型作为特征提取器,在新领域内快速建立高性能的应用程序,减少重复劳动成本的同时提高了泛化能力[^9]. 9. **分布式训练入门指导** 当面对超大数据集时,单机难以满足需求,此时可借助于torch.distributed包来进行集群式的协同工作模式探索[^10]. ```python import torch from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) for images, labels in train_loader: print(images.shape) break ```
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